As ferramentas de inteligência artificial (IA) são capazes de realizar tarefas em diferentes áreas ao aplicar o conhecimento adquirido durante o treinamento para tomar decisões. Esse processo, chamado de inferência, é fundamental para que os sistemas usem corretamente todo o aprendizado acumulado.
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Na prática, a inferência corresponde ao momento em que Gemini, ChatGPT, Claude e diversas outras plataformas de IA aplicam, em situações reais, o que aprenderam. Entender esse caminho — do aprendizado ao reconhecimento de padrões — ajuda a explicar como os resultados finais são produzidos e entregues ao usuário.
O que é inferência?
A inferência é a fase de execução de um modelo de IA. Trata-se da capacidade de uma ferramenta aplicar o conhecimento adquirido durante o treinamento — seja ele supervisionado, não supervisionado ou por reforço — para analisar novos dados e gerar respostas ou previsões.
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Esse é o momento em que o sistema, já com sua base de conhecimento formada, passa a interpretar informações inéditas usando sua lógica interna, realizando os cálculos e raciocínios que resultam nas respostas apresentadas ao usuário.
Para que serve a inferência?
Tendo como base o aprendizado de máquina, a inferência permite que os modelos de IA respondam a perguntas, façam buscas, realizem cálculos e executem diversas outras tarefas que interagem com o mundo real e oferecem resultados.
A título de exemplo, quando um aplicativo identifica um rosto em uma foto que o usuário acabou de tirar, ele está realizando uma inferência com base em todo o treinamento de reconhecimento facial recebido anteriormente.
No caso das plataformas de streaming, a inferência é usada para sugerir filmes com base nos interesses dos assinantes, enquanto veículos autônomos usam esse recurso para identificar obstáculos e evitar acidentes em tempo real.
Como a inferência é feita?
O processo de inferência tem início quando os usuários de uma plataforma de IA enviam uma imagem ou um texto. Essas informações são chamadas de input e passam por uma etapa de preparação para que o algoritmo consiga processá-las de acordo com os padrões matemáticos que o modelo já conhece.
Em seguida, o sistema analisa esses dados em busca de padrões familiares, como palavras, cores ou até mesmo formas com as quais teve contato durante o processo de treinamento. Essa é a fase de passagem direta, momento em que a IA usa sua lógica interna para realizar cálculos — mas sem aprender novas informações.
Esses cálculos são executados rapidamente com o apoio de hardware especializado, como GPUs, o que permite gerar respostas em poucos milissegundos. O resultado produzido após esse processamento é chamado de output, ou seja, a resposta entregue pela IA ao usuário final.
Qual a diferença entre inferência e treinamento?
Embora ambos sejam processos cruciais para o funcionamento dos modelos de IA, inferência e treinamento são coisas diferentes. O treinamento é a fase inicial de aprendizado do sistema, em que ele é exposto a grandes volumes de dados para, posteriormente, identificar padrões e construir sua base de conhecimento.
Essa etapa exige alto poder computacional e pode levar dias ou semanas para ser finalizada com eficiência. Trata-se do estabelecimento da estrutura do modelo, que permanecerá relativamente estática até receber uma nova atualização dos desenvolvedores.
A inferência, por sua vez, ocorre após essa etapa. Ela corresponde ao momento em que o modelo passa a aplicar o conhecimento adquirido anteriormente para realizar tarefas de forma rápida, eficiente e repetitiva.
Assim, toda vez que o usuário faz uma solicitação ao ChatGPT, por exemplo, a ferramenta executa um processo de inferência para gerar a resposta com base em seu treinamento.
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