A Inteligência Artificial (IA) tem passado por diversas evoluções significativas e é importante entender como essa área está evoluindo
Por Thais Lino
Desde sua introdução por Herbert Simon e John McCarthy em meados dos anos 50, a Inteligência Artificial (IA) tem passado por diversas evoluções e mudanças significativas.
Inicialmente, os computadores eram capazes de realizar apenas tarefas simples e automatizadas, mas com o surgimento de novas tecnologias e avanços computacionais, a IA tem se expandido para incorporar cada vez mais funcionalidades complexas.
Hoje em dia, a IA esta presente em diversas áreas, desde assistentes pessoais e chatbots até carros autônomos e diagnósticos médicos. Com o crescente interesse na IA Generativa, é importante entender como essa área está evoluindo e como ela pode impactar a sociedade nos próximos anos.
Discriminative AI vs Generative AI
Segundo o Wikipédia: “a Inteligência Artificial (de sigla: IA; do inglês: Artificial Intelligence, de sigla: AI) é a inteligência demonstrada por máquinas ao executar tarefas complexas associadas a seres inteligentes, além de também ser um campo de estudo acadêmico, no qual o principal objetivo é de executar funções de modo autônomo.”
Assim, a Inteligência Artificial pode ser entendida como um conjunto de algoritmos e técnicas utilizados para automatizar tarefas e resolver problemas, buscando emular o modo como os seres humanos pensam e agem. De modo geral, existem duas categorias principais de IA: a Discriminativa e a Generativa.
A IA Discriminativa é usada para classificar e diferenciar objetos, situações ou eventos, enquanto a IA Generativa é usada para criar dados ou objetos com base em padrões e informações já existentes.
Ambas as abordagens têm suas vantagens e desafios e são amplamente utilizadas em diversas aplicações, desde o reconhecimento de voz e imagem até a geração de arte e música.
Em 30 de novembro de 2022, o ChatGPT foi lançado ao público e teve uma repercussão imediata nas redes sociais, atingindo uma marca histórica ao alcançar 1 milhão de usuários em apenas cinco dias.
Como um modelo de IA Generativa, o ChatGPT tem sido amplamente reconhecido por sua capacidade de gerar respostas precisas e relevantes em conversas, proporcionando uma experiência de comunicação mais natural e próxima da interação humana.
E por que essa tecnologia é tão importante?
Por que Generative AI importa?
Quando falamos da importância da AI Generativa, podemos citar diversos campos onde a mesma pode ser aplicada, como: finanças, indústria, saúde, a própria área de TI, entre outras.
Nesse sentido, um dos principais motivos para a relevância da IAG é sua capacidade de impulsionar a criatividade humana. Utilizando algoritmos avançados, a IAG pode gerar músicas, textos, pinturas e até mesmo projetos arquitetônicos, muitas vezes com resultados impressionantes e inesperados.
Isso não significa que a IAG substituirá os artistas, mas sim que pode ser uma ferramenta poderosa para expandir os horizontes da criação e permitir que pessoas explorem novas possibilidades artísticas e técnicas.
Ao automatizar tarefas que exigem processamento de grandes volumes de dados e análise de padrões, como análise de mercado, desenvolvimento de medicamentos e detecção de fraudes, a IAG pode liberar tempo e recursos humanos para se concentrar em atividades mais estratégicas e inovadoras.
Dessa forma, a inteligência artificial generativa representa uma verdadeira revolução na maneira como abordamos e resolvemos problemas, permitindo que alcancemos soluções mais rápidas, eficientes e criativas do que nunca.
Generative AI: principais algoritmos e sua evolução
Application Modules ou Noteworthy GAN Architectures são modelos ou arquiteturas de Redes Geradoras Adversariais (GANs) que se destacam por serem eficazes em várias aplicações.
As GANs são uma técnica de aprendizado de máquina onde duas redes neurais, a geradora e a discriminadora, trabalham juntas para gerar dados novos e realistas a partir de dados existentes.
A geradora cria exemplos fictícios, e a discriminadora avalia se esses exemplos são reais ou falsos. Elas competem uma com a outra, melhorando continuamente até que a geradora seja capaz de criar dados muito parecidos com os originais.
Ao longo dos anos, várias arquiteturas de GANs foram desenvolvidas para resolver problemas específicos ou melhorar o desempenho das GANs em geral. Uma das principais arquiteturas é a LLM.
Os Large Language Models (Modelos de Linguagem de Grande Escala) são modelos avançados de aprendizado profundo, projetados para entender e gerar texto humano.
Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de texto e têm a capacidade de compreender e gerar respostas coerentes e relevantes em linguagem natural.
Os Large Language Models são baseados em arquiteturas de redes neurais chamadas “Transformers”. Estes modelos têm a capacidade de capturar relacionamentos complexos e de longo alcance entre palavras e frases em um texto.
Ao longo dos anos, os modelos de linguagem têm crescido em tamanho e capacidade, permitindo maior compreensão e geração de texto.
Os Large Language Models são ferramentas poderosas para processamento e geração de linguagem natural. Contudo, também apresentam desafios em termos de consumo de energia, potencial de enviesamento e controle de conteúdo gerado.
Pesquisadores e engenheiros estão constantemente trabalhando para melhorar e refinar esses modelos para torná-los mais úteis, eficientes e responsáveis.
E para o futuro? O que nos espera?
What’s next?
As perspectivas futuras para modelos como o ChatGPT são amplas. Os avanços na pesquisa e no desenvolvimento desses modelos de linguagem de grande escala podem levar a várias melhorias e aplicações inovadoras. Algumas possíveis direções incluem:
– Melhoria na compreensão e geração de texto: Modelos futuros provavelmente terão melhor desempenho em entender contextos complexos e gerar respostas mais precisas e relevantes.
– Personalização: Modelos futuros podem ser adaptados às preferências individuais dos usuários, permitindo uma experiência de conversação mais personalizada e envolvente.
– Integração em várias aplicações: Os modelos de linguagem, como o ChatGPT, serão cada vez mais integrados em uma variedade de aplicações, desde assistentes virtuais e suporte ao cliente até análise de texto e criação de conteúdo.
Em resumo, o futuro dos modelos como o ChatGPT é emocionante e cheio de possibilidades. À medida que a pesquisa e a tecnologia avançam, esses modelos podem se tornar ainda mais úteis, eficientes e responsáveis, abrindo caminho para uma ampla gama de aplicações e melhorando a interação humano-computador.
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