Por que estou recriando um ecossistema de IA do zero em Zig
Hoje, com toda a tecnologia que temos, qualquer pessoa com o mínimo de conhecimento ou estudos rápidos consegue criar uma IA, por mais simples que seja, usando PyTorch ou outras bibliotecas em Python.
Mas acredito que todos que têm interesse no assunto já se perguntaram alguma vez:
Como a IA é possível?
Como é possível criar um código que, em teoria, tem a capacidade de “pensar” ou falar sobre assuntos correlacionados?
Como isso realmente funciona em seu coração?
Muitas pessoas sabem o que é IA. Porém, se você perguntar quantas sabem o que é um tensor, como uma IA aprende de fato, ou — para quem já tem algum conhecimento — como o tensor funciona ou como um autograd rastreia os gradientes, a resposta muda completamente.
Sempre gostei de estudar e entender como as coisas funcionam nos seus mínimos detalhes, além de eu mesmo tentar criar protótipos funcionais das coisas que aprendo, refazendo tudo do zero.
Mas, ao estudar um pouco sobre IA usando PyTorch, percebi que eu realmente não estava aprendendo sobre a essência da IA.
Foi aí que decidi:
“Por que não construir um ecossistema do absoluto zero?
Por que não usar uma linguagem onde ainda não existe um ecossistema consolidado — e ao mesmo tempo criar algo bacana para a comunidade?”
Eu queria entender, na sua maior essência, como funcionava cada linha de código usada na construção de uma IA — o porquê de ser feito daquela maneira, ou por que não seria possível mudar.
E, se fosse possível mudar, entender como aperfeiçoar.
Meu objetivo é entender o que já foi feito, para depois tentar algo diferente.
O que significa entender IA profundamente?
Hoje, o que significa realmente entender IA?
Será que é saber ajustar parâmetros de um modelo… ou saber como aquele modelo vai alocar memória e trabalhar ao nível de hardware?
Quando você apenas ajusta como o modelo vai funcionar, acaba perdendo toda a etapa de controle sobre os recursos que ele consome.
E isso, às vezes, pode significar a diferença entre uma IA poderosa e leve — ou uma IA pesada e limitada.
Imagine comigo:
quando você compra um carro, existem dois tipos de consumidores — aquele que apenas dirige, e aquele que quer saber cada detalhe da máquina.
É quase como comparar quem pilota o carro com quem sabe exatamente como ele foi construído, ajudando a calibrar suspensão, motor e até a física do movimento.
Minha motivação pessoal
Além disso, este projeto também nasce de um dos meus maiores hobbies: aprender coisas novas e colocar esse conhecimento em prática.
Sempre gostei de explorar o funcionamento interno das tecnologias, entender como cada detalhe se conecta e tentar recriar isso de forma funcional.
Estudar e aplicar — esse ciclo é o que me motiva.
Recriar um ecossistema de IA em Zig é, para mim, uma forma de unir aprendizado profundo, curiosidade e a satisfação de construir algo do zero.
Além de toda a curiosidade técnica, esse projeto também nasce de algo muito pessoal: meu hobby sempre foi aprender coisas novas e aplicar o que aprendo em algo prático.
Tenho prazer em entender como as tecnologias funcionam por dentro, desconstruir conceitos e recriá-los com minhas próprias mãos.
Essa combinação de estudo e prática é o que mais me motiva — e construir um ecossistema de IA em Zig é a maneira que encontrei de transformar essa curiosidade em algo concreto, unindo aprendizado profundo, desafio e diversão.
O propósito desta série
O objetivo desta série de artigos não é reinventar a roda.
Não estou dizendo que, quando terminar meus estudos, todos devem usar minha lib, porque ela será “a mais otimizada do mundo”.
O propósito é outro: entender de qual material a roda é feita — e estudar se é possível melhorá-lo.
Usar PyTorch vs Implementá-lo do zero
Abstração vs Controle
- PyTorch oferece toda a abstração, facilitando e economizando tempo na criação.
- Implementá-lo do zero em Zig te dá controle sobre como cada byte será manipulado.
Caixa-preta vs Caixa-transparente
- Usar uma lib é confiar que tudo funciona.
- Construir é entender por que tudo funciona.
Produtividade vs Conhecimento
- Frameworks aceleram resultados.
- Mas às vezes escondem o aprendizado real.
Um pequeno exemplo
Em PyTorch, criamos um tensor com:
torch.tensor([1, 2, 3])
Ao recriar toda a biblioteca, precisamos decidir como isso será salvo em memória, ganhando liberdade para ajustar e otimizar o desempenho ao máximo.
Esta série é uma exploração profunda do que realmente significa construir inteligência artificial.
Nas próximas partes, começaremos a criar o coração desse ecossistema — começando pelos tensores, as menores unidades de uma IA.
Se você quer ir além do “como usar” e entender o “como funciona”, me acompanhe nessa jornada.
📘 Série: Construindo um Ecossistema de IA em Zig
Parte 1.1 — Por que estou recriando um ecossistema de IA do zero em Zig
Se você quer acompanhar essa jornada desde o início e não perder nenhuma parte da série, me siga no LinkedIn.
As próximas postagens trarão detalhes ainda mais técnicos e exemplos práticos, e depois serão republicadas aqui no TabNews para todos acompanharem.
Vamos explorar juntos a construção de um ecossistema de IA do zero!
