Engenharia Contextual 2.0: Redefinindo "Memória" e Cognição em Inteligência Artificial No campo da inteligência artificial, que se desenvolve rapidamente, a capacidade de "compreender" o contexto não é apenas uma função, mas sim a pedra angular para a construção de sistemas capazes de interagir verdadeiramente com os humanos. Uma estrutura de pesquisa recente, divulgada pelo Google AI Research (GAIR), aprofunda-se nesse tema, propondo uma abordagem sistemática chamada "Engenharia de Contexto 2.0" para ajudar a IA a dominar as informações contextuais. O cerne da engenharia de contexto reside no processo de redução da entropia: transformar os sinais caóticos e não estruturados das intenções humanas (diálogo, escolhas, necessidades) em dados estruturados e compreensíveis pela máquina. Os pesquisadores acreditam que essa é uma base crucial para o desenvolvimento de verdadeiras capacidades cognitivas na inteligência artificial. Vamos analisar as principais conclusões: 1. Vinte Anos de Evolução: Das Situações Básicas às Situações Adaptativas O campo da engenharia de contexto passou por quatro fases distintas de desenvolvimento, refletindo como a inteligência artificial evoluiu de sistemas rígidos e baseados em regras para uma compreensão mais flexível e semelhante à humana: Fase 1 (início do século XXI): Foco no “contexto estático” – regras predefinidas e rígidas (por exemplo, “Se o usuário disser X, responda Y”). Fase 2 (década de 2010): Transição para o “contexto dinâmico” – integração de dados em tempo real (por exemplo, localização, horário ou interações recentes) para personalizar as respostas. Fase 3 (2020-2022): Introdução do “contexto de múltiplas interações” – rastreamento de conversas mais longas e com várias etapas (por exemplo, rastreamento da linha de raciocínio de um usuário em mais de 10 mensagens). - Fase 4 (2023-presente): Entrada na fase de “contexto adaptativo” – permitindo que a IA infira necessidades não expressas do usuário, preveja a intenção do usuário e mantenha a consistência em uma variedade de tarefas abertas (por exemplo, um assistente pessoal que lida com agendamento, pesquisa e conversas informais simultaneamente). Esse desenvolvimento reflete o salto da inteligência artificial de "passiva" para "ativa", onde a informação contextual não é mais meramente armazenada, mas interpretada ativamente. 2. Estrutura de Redução de Entropia: Por que ela é importante Teoricamente, a engenharia de contexto está enraizada no conceito de "redução de entropia", derivado da termodinâmica, que se refere à emergência da ordem a partir do caos. No campo da inteligência artificial, isso significa extrair o "ruído" (ambiguidade, contradições, informações incompletas) do comportamento humano e transformá-lo em "sinais" acionáveis (por exemplo, preferências do usuário, objetivos ocultos). Por exemplo, se um usuário diz: "Preciso encontrar um presente", a IA deve reduzir a entropia por meio de inferência: Que tipo de presente? Para quem? Qual o orçamento? Há dicas anteriores? Sem essas informações, a IA pode acabar fornecendo sugestões genéricas, sem abordar a questão central. Essa estrutura fornece uma perspectiva unificada para avaliar sistemas de contexto: quão bem eles filtram dados irrelevantes, priorizam informações-chave e mantêm a consistência? Por exemplo, o contexto de "janela deslizante" do Claude 3 e a "geração de aumento de recuperação" (RAG) do Gemini usam técnicas de redução de entropia, mas otimizam diferentes compensações — velocidade versus profundidade. 3. Participantes atuais: Quem se destaca em engenharia de contexto? Este estudo destaca exemplos práticos de aplicação da engenharia de contexto: Claude se destaca na "preservação de contexto extenso" — ele consegue lidar com mais de 200.000 unidades lexicais, sendo ideal para processar documentos complexos com várias páginas ou longas conversas sem perder a coerência. Gemini: Utiliza a tecnologia "Retrieval Enhanced Generation" (RAG) para incorporar dados externos (como notícias em tempo real e histórico do usuário) na construção de respostas, reduzindo a entropia ao integrar as informações contextuais mais recentes. Manus (assistente de IA do Google): Demonstra o conceito de "contexto incorporado" — vinculando o contexto a ações reais, como lembrar as ferramentas preferidas do usuário para canhotos ou o layout específico de uma bancada de cozinha. Esses sistemas ainda estão em fase inicial, mas demonstram como a engenharia de contexto pode ir além do texto e se combinar com interações visuais, de voz e físicas. 4. Diretrizes de Design Futuro: O que vem a seguir? Para avançar na Engenharia Contextual 2.0, os pesquisadores delinearam três prioridades de design principais: Abstração contextual: indo além dos dados brutos para o “contexto abstrato” – A inteligência artificial deve aprender a alternar entre detalhes minuciosos (por exemplo, “o usuário mencionou 15h” versus “o usuário tem uma reunião às 14h”) e padrões de nível superior (por exemplo, “o usuário é muito sensível ao tempo”). Privacidade contextual: À medida que os contextos se tornam mais detalhados (por exemplo, dados de saúde, histórico pessoal), assegure o seu armazenamento e utilização seguros sem comprometer a confiança do utilizador. Transferência de contexto: Construir sistemas que possam "transportar" o contexto entre tarefas (por exemplo, um assistente de viagens pode lembrar registros de viagens anteriores e ajustar recomendações para novos destinos) e entre modos (por exemplo, alternar de um bate-papo por texto para uma chamada de voz sem perder o contexto). Por que isso é crucial para você (e para o seu negócio) Seja para criar um chatbot, um assistente pessoal ou um modelo de linguagem complexo, a engenharia de contexto determina o quão "humana" sua IA será. Ela distingue entre um sistema que "lê" texto e um sistema que "compreende" a intenção. À medida que a IA passa de "executar tarefas" para "colaborar com usuários", dominar a redução da entropia contextual será fundamental para criar ferramentas com características humanas.
Carregando detalhes do thread
Buscando os tweets originais no X para montar uma leitura limpa.
Isso normalmente leva apenas alguns segundos.