Sistema de AI: inferência, não apenas regras

Um sistema de IA é um software que aprende padrões a partir de dados para produzir resultados, como previsões, conteúdos ou decisões. Ao contrário de um programa tradicional, que segue regras «se-então» predefinidas, um sistema de IA adapta o seu comportamento com base nos dados de entrada que recebe. Por exemplo, um filtro de spam que utiliza uma lista fixa de palavras bloqueadas baseia-se em regras, ao passo que um filtro que aprende com milhões de mensagens de correio eletrónico para detetar novos padrões de spam é um sistema de IA. Esta distinção é crucial: se um cenário do EPSO descrever um programa que aplica sempre a mesma lógica, independentemente dos dados de entrada, não se trata de um sistema de IA.

Para identificar rapidamente a diferença, pergunte: o software altera o seu resultado com base nos padrões que aprendeu ou segue um conjunto fixo de instruções? Se a resposta for a segunda opção, não se trata de IA. Outro truque consiste em procurar na pergunta palavras-chave como «dados de treino», «modelo» ou «inferência» — estas indicam um sistema de IA. Em contrapartida, termos como «predefinido no código», «baseado em regras» ou «determinístico» apontam para um programa que não é de IA. Lembre-se de que a definição constante do Regulamento da Inteligência Artificial se centra na inferência, e não apenas na automatização.

Uma forma simples de se testar: imagine um programa que recomenda filmes. Se utilizar uma lista de géneros que selecionou, baseia-se em regras. Se analisar as suas avaliações anteriores e as escolhas de utilizadores semelhantes para prever aquilo de que poderá gostar, trata-se de um sistema de IA. Tenha presente este contraste: regras versus padrões aprendidos.