O lançamento do ChatGPT no final de 2022 marcou uma virada na história da tecnologia, em especial da IA generativa. Seu rápido crescimento superou o de qualquer outra plataforma na história (veja imagem abaixo) e provocou uma revolução no campo das aplicações generativas com Inteligência Artificial (IA).
Já dissemos aqui que desde os anos 1950 a trajetória da inteligência artificial tem sido marcada pelos mesmos dilemas: medo de que máquinas substituam humanos, a tendência de humanizar a tecnologia, o apego emocional que muitas pessoas desenvolvem por ela e as promessas ambiciosas que raramente se cumprem — mas que continuam a atrair investimentos e atenção.
Essa nova onda impactou praticamente todos os domínios e campos, desde saúde até finanças e entretenimento. Como resultado, as tecnologias de IA Generativa têm muitos usos potenciais e seu impacto na sociedade ainda está sendo explorado.
Mas o ChatGPT foi apenas a ponta do iceberg. O campo da IA Generativa já vinha evoluindo rapidamente nos últimos anos. Esses avanços levaram a novas possibilidades e aplicações para IA Generativa, como nas áreas de Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional e Geração de Música.
Além disso, a crescente disponibilidade de dados e poder de computação permitiu o desenvolvimento de modelos mais complexos e sofisticados, levando a um potencial ainda maior para IA Generativa no futuro. À medida que esse campo continua a crescer e se desenvolver, será emocionante ver quais novos avanços surgirão e como eles moldarão nosso mundo.
O que é IA Generativa?
A IA Analítica, também conhecida como IA Tradicional, refere-se ao uso de máquinas para analisar dados existentes e identificar padrões ou fazer previsões, como detecção de fraudes ou recomendações de conteúdo. Ela se concentra em analisar e processar as informações disponíveis. Por outro lado, a IA Generativa é um campo que envolve máquinas que geram novos dados, como imagens, texto ou música, com base em padrões aprendidos.
Por que agora?
A IA Generativa está em andamento há algum tempo, mas nos últimos anos, todo o ecossistema de IA Generativa passou por um desenvolvimento significativo, após mergulhar nos avanços feitos no campo do Processamento de Linguagem Natural.
A imagem abaixo ilustra um pouco da evolução das tecnologias de IA no Processamento de Linguagem Natural.
Quais são os problemas em Processamento de Linguagem Natural?
- Complexidade da Linguagem Natural. A linguagem humana é matizada, ambígua e dependente do contexto.
- Problema de Dependência de Longo Prazo: Em muitos casos, o significado de uma sentença ou frase é fortemente dependente do contexto estabelecido muito antes no texto.
- Escalabilidade: O processamento de texto em grande escala requer recursos computacionais significativos.
Os sistemas de IA que entendem e geram texto, conhecidos como modelos de linguagem, são a grande novidade na praça. Mas nem todos os modelos de linguagem são criados iguais. Vários tipos estão emergindo como dominantes, incluindo modelos grandes e de uso geral, como GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, e modelos ajustados para tarefas específicas.
Olhando Para o Futuro
À medida que modelos de linguagem (de borda, grandes e ajustados) continuam a evoluir com novas pesquisas, eles provavelmente encontrarão obstáculos no caminho para uma adoção mais ampla. Por exemplo, embora o ajuste fino de modelos exija menos dados em comparação com o treinamento de um modelo desde o início, o ajuste fino ainda requer um conjunto de dados. Dependendo do domínio — por exemplo, traduzindo de um idioma pouco falado — os dados podem não existir. Isso traz enormes desafios, mas também muitas oportunidades para Engenheiros de IA, Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados.
O pesquisador observa que todos os modelos de linguagem, independentemente do tamanho, permanecem pouco estudados em certos aspectos importantes. Espera-se que áreas como explicabilidade e interpretabilidade – que visam entender como e por que um modelo funciona e expor essas informações aos usuários – recebam maior atenção e investimento no futuro, principalmente em domínios de “alto risco” como a medicina.
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