No artigo de hoje, vamos entender melhor o que os números de IA podem nos revelar e saber mais sobre aprendizado profundo (deep learning).
Terminar frases, adicionar melodias em composições, reunir inteligência de outros computadores e tantas outras habilidades e tarefas que os computadores estão realizando vêm lá da Revolução Industrial, porém, um pouco mais humano.
E que revolução é essa que os computadores estão fazendo? Essa nova revolução afetará diretamente o trabalho intelectual de alto status, que está numa prateleira que não tinha sido alcançada pela Revolução Industrial.
Não temos certeza do que está por vir, pois a IA tropeçou lá no passado, mas precisamos nos atentar para as possibilidades e desafios quando falamos das novidades vindas da inteligência de máquina.
O aprendizado profundo (d)l é uma técnica que esteve em destaque há dez anos e agora domina o campo da IA. Os sistemas dl são “treinados” usando milhões ou bilhões de exemplos de textos, imagens ou clipes de som.
Existia uma preocupação que com o aumento do tamanho dos sistemas dl eles estivessem atingindo o seu limite, pela demanda de tempo e de dinheiro que eles exigiriam. Entretanto, os modelos de fundação mostram que a construção de sistemas de aprendizagem profunda estão cada vez maiores e complexos. E, com isso, desbloquearão recursos cada vez mais impressionantes. A pergunta que não quer calar é onde está o limite?
São muitas as propriedades dos modelos de fundação, algumas muito surpreendentes e úteis. Já ouviram falar de comportamentos emergentes? Esses comportamentos são habilidades, como a capacidade de entender uma piada ou combinar uma situação e um provérbio.
Podemos exemplificar com a sensação de movimento que nos traz uma rápida sucessão de fotografias. Trilhões de decisões computacionais binárias se fundem em uma compreensão disfarçada da criatividade humana, que indubitavelmente parece real. Algo que impressiona até mesmo os criadores desses sistemas.
E quem controla os modelos de fundação? Essa é uma grande preocupação, porque o treinamento de um sistema realmente grande, como o palm do Google, por exemplo, custa mais de US$ 10 milhões e requer acesso a grande quantidade de dados. O que nos revela que essa tecnologia está concentrada nas mãos de um pequeno número de empresas de tecnologia ou governos.
Nesse cenário, os dados de treinamento podem ampliar e consolidar ainda mais os preconceitos do mundo, em um modo sufocante e desigual. Para exemplificar, as IAs treinadas na China e nos Estados Unidos poderiam ser recrutadas para uma luta ideológica de alto nível intelectual. E como ficarão as culturas com baixa representatividade online?
Durante anos, convivemos com o fantasma que a automação alimentada pela Inteligência Artificial representava uma clara ameaça para as pessoas em trabalhos repetitivos e rotineiros, e que artistas, escritores e programadores estavam a salvo. E agora, os modelos de fundação colocam em perigo essa suposição.
Na verdade, eles também mostram como a IA pode ser usada como um software auxiliar para aumentar a produtividade. A inteligência de máquina complementa a inteligência humana, se bem administrada.
Que venha a revolução para o nosso bem!!
Espero vocês no próximo episódio.
Por: Patricia B. Bordignon Rodrigues
