A inteligência artificial (IA) abrange muitas tecnologias complexas e emergentes que antes exigiam intervenção humana e agora podem ser realizadas por um computador. De modo geral, a IA é um programa ou modelo não humano que demonstra uma ampla gama de resolução de problemas e criatividade.
A sigla IA é frequentemente usada de forma intercambiável para representar vários tipos de tecnologias no campo da inteligência artificial, mas elas podem variar muito em escopo.
Há vários termos e conceitos que definem a inteligência artificial e o aprendizado de máquina e podem ser úteis para você. Aqui você encontra termos comuns na documentação do Chrome, principalmente sobre IA do lado do cliente.
IA do lado do cliente
Enquanto a maioria dos recursos de IA na Web depende de servidores, a IA do lado do cliente é executada no navegador do usuário e realiza inferências no dispositivo dele. Isso tem vários benefícios, incluindo latência menor, custo reduzido para criar recursos, maior privacidade do usuário e acesso off-line.
A IA do lado do cliente usa modelos menores e otimizados, que são otimizados para performance. É possível que esses modelos tenham um desempenho melhor do que modelos maiores do lado do servidor para tarefas específicas. Avalie seu caso de uso para determinar qual solução é ideal para você.
IA integrada
A IA integrada é uma forma de IA do lado do cliente, em que os modelos menores são integrados ao navegador. No Chrome, isso inclui o Gemini Nano e modelos especializados. Depois que esses modelos são baixados, todos os sites e aplicativos da Web que usam IA integrada podem pular o tempo de download e ir direto para a execução de recursos e a inferência local.
As APIs de IA integradas são projetadas para executar inferências com o tipo certo de modelo para a tarefa. Por exemplo, a API Prompt executa inferência em um LLM, enquanto a API Translator executa inferência em um modelo especializado integrado.
IA do lado do servidor
A IA do lado do servidor abrange serviços de IA baseados na nuvem. Imagine o Gemini 1.5 Pro executado em uma nuvem. Esses modelos tendem a ser muito maiores e mais poderosos. Isso é especialmente verdadeiro para modelos de linguagem grandes.
IA híbrida
A IA híbrida se refere a qualquer solução que inclua um componente de cliente e de servidor. Exemplo:
- Modelos do lado do cliente que têm um fallback para modelos do lado do servidor, criados para tarefas
que não podem ser concluídas de maneira eficaz no dispositivo.
- Talvez não haja recursos suficientes no dispositivo.
- O modelo ou a API está disponível apenas em determinados ambientes.
- Uma divisão de modelo entre cliente e servidor para segurança.
- Por exemplo, é possível dividir um modelo para que 75% da execução aconteça no cliente e os 25% restantes sejam realizados em um servidor. Isso traz benefícios do lado do cliente, permitindo que parte do modelo fique fora do dispositivo, mantendo a privacidade.
Se você usa a API Prompt, é possível configurar uma arquitetura híbrida com o Firebase AI Logic.
IA generativa
A IA generativa é uma forma de machine learning que ajuda os usuários a criar conteúdo que parece familiar e imita a criação humana. A IA generativa usa modelos de linguagem grandes para organizar dados e criar ou modificar texto, imagens, vídeo e áudio com base no contexto fornecido. A IA generativa vai além da correspondência de padrões e das previsões.
Um modelo de linguagem grande (LLM) tem vários parâmetros (geralmente bilhões) que podem ser usados para realizar uma ampla variedade de tarefas, como gerar, classificar ou resumir texto ou imagens.
Processamento de linguagem natural (PLN)
O processamento de linguagem natural é uma classe de ML que ajuda os computadores a entender a linguagem humana, desde as regras de qualquer idioma específico até as idiossincrasias, o dialeto e a gíria usados pelas pessoas.
Agente ou agente de IA
Um agente é um software que planeja e executa de forma autônoma uma série de ações para concluir uma tarefa em nome de um usuário, adaptando-se às mudanças no ambiente. As ações podem incluir funções de API ou consultas de banco de dados realizadas em uma página da Web ou por um aplicativo de terceiros, como o Projeto Mariner.
Um chatbot não é inerentemente um agente. Enquanto um chatbot responde a um mensageiro (humano ou não) e depende de um modelo para gerar conteúdo, como respostas a perguntas, um agente interage com ferramentas ou um banco de dados para concluir uma tarefa.
Outros recursos
Se você não conhece a IA na Web, confira nossa coleção de recursos de IA do web.dev.