Carta do Especialista 🧐
https://bit.ly/3Iuert4
Sexta-feira, 06 de janeiro de 2023
Posso dizer que a primeira Carta do Especialista do ano de 2023 começa um pouco diferente do meu padrão de newsletter semanal, com um breve exercício de Futurismo. 🔮
Bora lá? 🔥🚀
Para quem não sabe, no Futurismo – ou ainda Estudos de Futuros (Futures Studies), Foresight, Alfabetização de Futuros (Futures Literacy), Pensamento de Futuros (Futures Thinking) – são utilizadas várias metodologias com o intuito de analisar os sinais e tendências atuais e prever o que pode acontecer no futuro. Isso é feito através de uma variedade de técnicas, incluindo análise de dados, modelagem matemática, simulação de computador e outras abordagens. O objetivo é entender os fatores que podem afetar o futuro e usar essa compreensão para prever como esses fatores interagem e qual o impacto que eles podem ter. Isso torna possível incluir previsões sobre questões sociais, econômicas, tecnológicas e ambientais.
Tenho aplicado conceitos como estes em várias organizações e os resultados são muito interessantes. Fornecem insights essenciais para um planejamento estratégico no nível que as empresas que buscam resultados e perenidade neste nosso mundo VUCA/BANI. 💰
No exercício de hoje, de maneira simples, analisei os principais artigos, publicados nas últimas 2 ou 3 semanas, relacionados a tecnologias que tendem a gerar mais impacto neste ano de 2023. E a tecnologia mais abordada, de maneira disparada, foi Inteligência Artificial. 🤖
A Wired.com, no último dia 28, publicou o artigo: “Humans and AI Will Understand Each Other Better Than Ever”, abordando o fato de que a Inteligência Artificial prometeu muito nos últimos anos, mas houve algo que a impediu de ser usada com sucesso por bilhões de pessoas: a luta frustrante entre humanos e máquinas para se entenderem em linguagem natural. Mas que isso está mudando graças à chegada de grandes modelos de linguagem alimentados por arquiteturas transformadoras, um dos maiores avanços da IA nas últimas 20 anos. 👏
Estas arquiteturas são chamadas de “Transformers” (Transformadores), que são redes neurais projetadas para modelar dados sequenciais e gerar uma previsão do que deve vir a seguir em uma série. A chave de seu sucesso é a ideia de “atenção”, que permite que o “transformer” “preste atenção” nas características mais relevantes de uma entrada em vez de tentar processar tudo. Esses novos modelos trouxeram melhorias significativas para aplicativos que usam linguagem natural, como tradução de idiomas, resumos, recuperação de informações e, o mais importante, geração de texto.
No passado, cada um desses aplicativos exigia arquiteturas personalizadas. Agora, os “transformers” estão fornecendo resultados de ponta em todas as áreas. Embora a Google tenha sido a pioneira na arquitetura transformadora, a OpenAI foi a primeira a demonstrar seu poder em larga escala, em 2020, com o lançamento do GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3). Na época, era o maior modelo de linguagem já criado. A capacidade do GPT-3 de produzir texto semelhante ao humano gerou uma onda de entusiasmo. Isso foi apenas o começo. Os grandes modelos de linguagem estão melhorando a uma taxa realmente impressionante. 🚀
A “contagem de parâmetros” é geralmente aceita como uma aproximação rasa para as capacidades de um modelo. Até agora, temos visto modelos de aprendizado de máquina trabalharem melhor em uma ampla gama de tarefas à medida que o número de parâmetros aumenta. Os modelos têm crescido quase em uma ordem de grandeza a cada ano nos últimos cinco anos, então não é surpresa que os resultados tenham sido impressionantes.
No entanto, esses modelos muito grandes são caros para serem executados em produção. O que é realmente surpreendente é que, no último ano, eles ficaram menores e muito mais eficientes. Agora estamos vendo desempenho impressionante de modelos pequenos que são ainda mais baratos de rodar. Diversos deles estão sendo open-source, o que reduz ainda mais as barreiras para experimentar e implantar esses novos modelos de IA. Isso, é claro, significa que eles serão cada vez mais integrados em aplicativos e serviços que você usa todos os dias. As plataformas serão cada vez mais capazes de gerar conteúdo de texto, imagens, áudio e vídeo de alta qualidade.
Essa nova onda de IA redefinirá o que os computadores podem fazer para seus usuários, liberando uma enxurrada de capacidades avançadas em produtos existentes e radicalmente novos. Uma área que irá se destacar é o idioma. Ao longo da história da informática, os humanos tiveram que dolorosamente inserir seus pensamentos usando interfaces projetadas para tecnologia, não humanos. Com essas inovações, em 2023 começaremos a conversar com máquinas em nosso próprio idioma – de forma instantânea e completa. Eventualmente, teremos interações verdadeiramente fluentes e conversacionais com todos os nossos dispositivos. Isso promete redefinir fundamentalmente a interação humano-máquina.
Nas últimas décadas, acertadamente, nos concentramos em ensinar as pessoas a codificar, ou seja, ensinar a linguagem dos computadores. Isso continuará sendo importante. Mas em 2023, começaremos a inverter essa tendência e os computadores falarão nossa linguagem. Isso ampliará enormemente o acesso a ferramentas para criatividade, aprendizado e diversão. 🥳
À medida que a IA finalmente emerge em uma Era de utilidade, as oportunidades para novos produtos baseados em IA são imensas. Em breve, viveremos em um mundo onde, independentemente das habilidades de programação, as principais limitações serão apenas a curiosidade e a imaginação.
Como eu gosto de embasar minhas linhas de pensamento com exemplos práticos, elencarei aplicações de IA que estão mudando nossas vidas, e as referências de artigos que você pode se aprofundar mais a respeito: https://bit.ly/3Iuert4 👩 💻
Renato Grau