{"id":27073,"date":"2024-09-11T12:09:19","date_gmt":"2024-09-11T12:09:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.lacnic.net\/?p=27073"},"modified":"2024-09-11T12:15:46","modified_gmt":"2024-09-11T12:15:46","slug":"reflexoes-sobre-o-boom-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.lacnic.net\/pt-br\/reflexoes-sobre-o-boom-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Reflex\u00f5es sobre o boom da intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"\n

Por Carlos Martinez Cagnazzo<\/a>, Gerente de Tecnologia do LACNIC<\/p>\n\n\n\n

Em meio a tanta revolu\u00e7\u00e3o e a tanta conversa em torno da intelig\u00eancia artificial, parece-me uma boa ocasi\u00e3o para focar no que \u00e9 importante: Onde ela pode realmente fazer a diferen\u00e7a? Onde n\u00e3o contribui tanto? Ser\u00e1 que pode resolver tudo e mais um pouco? Ningu\u00e9m discute que se trata de uma ferramenta de enorme poder, no entanto, tem \u00e1reas de aplica\u00e7\u00e3o mais fortes do que outras.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para dar um pouco de contexto, \u00e9 uma tecnologia relativamente nova, mas trata-se de uma daquelas tecnologias que aparece uma vez a cada 10 anos, uma vez por gera\u00e7\u00e3o, uma vez na vida ou uma vez no mil\u00eanio. O que quero dizer \u00e9 que, definitivamente, \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o que impacta praticamente tudo<\/strong>, desde a economia, passando pelo trabalho, finan\u00e7as, arte ou criatividade, sem falar em seguran\u00e7a, privacidade ou governan\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

Mas voltemos a aspectos um pouco mais b\u00e1sicos. O que \u00e9, de fato, a intelig\u00eancia artificial? H\u00e1 uma defini\u00e7\u00e3o informal que adorei de Mark Smith \u2014 um m\u00e9dico que faz apresenta\u00e7\u00f5es sobre intelig\u00eancia artificial com uma certa orienta\u00e7\u00e3o para a medicina \u2014 que a define da seguinte maneira: “Qualquer atividade realizada por uma m\u00e1quina que, se fosse feita por uma pessoa, dir\u00edamos ‘olha que inteligente’.”<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Existem duas \u00e9pocas no desenvolvimento dessa tecnologia. A primeira \u00e9 entre 1940 e 1950. Nesse momento, havia uma grande \u00eanfase em associar “intelig\u00eancia” ao pensamento l\u00f3gico-matem\u00e1tico<\/strong>, como somar mentalmente dois n\u00fameros de 20 d\u00edgitos, multiplicar dois n\u00fameros de 20 d\u00edgitos ou jogar xadrez. Mas, na verdade, ambos s\u00e3o quest\u00f5es muito baseadas em regras, f\u00e1ceis de resolver com um computador e algoritmos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mas o computador n\u00e3o se tornou inteligente por isso. A percep\u00e7\u00e3o do que \u00e9 “intelig\u00eancia” foi se deslocando para outras \u00e1reas, como o uso da linguagem, o aprendizado a partir da experi\u00eancia, a conex\u00e3o de conceitos, a categoriza\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o e o uso de analogias. Tudo isso come\u00e7a a acontecer no final dos anos 90 e in\u00edcio do ano 2000.<\/p>\n\n\n\n

Se falarmos de algoritmos \u2014 qualquer que seja, come\u00e7ando por um que crie um bife \u00e0 milanesa at\u00e9 o que faz o Instagram ou o Uber funcionar \u2014 trata-se de uma receita finita e ordenada de passos para alcan\u00e7ar um resultado. Isso \u00e9 intelig\u00eancia artificial? N\u00e3o, fundamentalmente porque n\u00e3o \u00e9 gen\u00e9rico, serve apenas para um prop\u00f3sito espec\u00edfico e tamb\u00e9m n\u00e3o aprende com sua experi\u00eancia, j\u00e1 que n\u00e3o “lembra” o que fez antes.<\/strong> A primeira grande aproxima\u00e7\u00e3o \u00e0 intelig\u00eancia artificial \u00e9 que ela \u00e9 um sistema que busca maior generalidade na hora de resolver problemas e que, al\u00e9m disso, se adapta a varia\u00e7\u00f5es desses problemas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um pouco de hist\u00f3ria<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Em uma r\u00e1pida retrospectiva, vemos que a quest\u00e3o de “automatizar” \u00e9 uma busca bastante constante na hist\u00f3ria da humanidade. <\/strong>J\u00e1 a observamos na pr\u00e9-hist\u00f3ria dessa tecnologia, com os aut\u00f4matos do s\u00e9culo XVII, a colorida hist\u00f3ria dos teares com designs “programados” de Jacquard ou o motor anal\u00edtico de Charles Babbage e Ada Byron.<\/p>\n\n\n\n

Seguindo o percurso, nos anos 40, encontramos a teoria moderna da computa\u00e7\u00e3o com Alan Turing, j\u00e1 nos anos 50, \u00e9 a \u00e9poca em que surge pela primeira vez o termo “Intelig\u00eancia Artificial”<\/strong>, cunhado em 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon. Al\u00e9m disso, em 1957, \u00e9 introduzido o conceito de “rede neural” <\/strong>por Frank Rosenblatt, que \u00e9 a base te\u00f3rica da intelig\u00eancia artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m existe uma evolu\u00e7\u00e3o hist\u00f3rica na ideia de “construir um sistema inteligente”<\/strong>, que \u00e9 importante destacar devido \u00e0 confus\u00e3o entre os termos “intelig\u00eancia artificial” e “aprendizado autom\u00e1tico”.<\/p>\n\n\n\n

Nos anos 50 e 60, quando estava em voga a concep\u00e7\u00e3o l\u00f3gico-matem\u00e1tica<\/strong>, criar um sistema inteligente implicava replicar como pensamos e raciocinamos<\/strong>. Como resultado, tivemos a intelig\u00eancia artificial simb\u00f3lica, os sistemas baseados em regras e os chamados “sistemas especialistas”.<\/p>\n\n\n\n

Nos anos 80 e 90, o aprendizado autom\u00e1tico surge com o processamento de dados pela primeira vez, <\/strong>com o aparecimento de informa\u00e7\u00f5es digitalizadas em grandes volumes e a possibilidade de aprender com esses dados<\/strong>. Dos anos 90 at\u00e9 agora, surge o momento de replicar o funcionamento do c\u00e9rebro atrav\u00e9s de redes neurais<\/strong>, e \u00e9 a\u00ed que aparece a estrela destes tempos, que s\u00e3o os modelos de linguagem como o ChatGPT.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um dado curioso \u00e9 que muitas coisas n\u00e3o s\u00e3o associadas pelas pessoas \u00e0 intelig\u00eancia artificial, mas na verdade a utilizam em combina\u00e7\u00e3o com redes neurais,<\/strong> como a classifica\u00e7\u00e3o de imagens, buscas na Internet, o processamento de dados num\u00e9ricos em s\u00e9ries temporais e semelhantes, a categoriza\u00e7\u00e3o ou o clustering. Os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o da Netflix, Amazon ou Spotify s\u00e3o intelig\u00eancia artificial, bem como o reconhecimento e a s\u00edntese da voz da Alexa ou Siri, ferramentas de navega\u00e7\u00e3o como o Waze, a detec\u00e7\u00e3o de fraudes em cart\u00f5es de cr\u00e9dito ou o Google Fotos e o Google translate.<\/p>\n\n\n\n

A era dos GPTs<\/h2>\n\n\n\n

Apesar disso, a intelig\u00eancia artificial se tornou uma “super novidade” em 30 de novembro de 2022, quando foi lan\u00e7ada a vers\u00e3o 3 do ChatGPT,<\/strong> que levou pouco mais de dois meses para alcan\u00e7ar 100 milh\u00f5es de usu\u00e1rios, enquanto a Netflix atingiu esse n\u00famero em dez anos e o Instagram em dois anos e meio.<\/p>\n\n\n\n

Retomando a hist\u00f3ria, j\u00e1 dissemos que as “redes neurais” s\u00e3o aquelas que tentam replicar o funcionamento do c\u00e9rebro, mas como s\u00e3o treinadas? Quando se treina uma rede neural com aprendizado supervisionado,<\/strong> minimiza-se o erro ou maximiza-se a recompensa, partindo de um conjunto de dados etiquetados. No aprendizado n\u00e3o supervisionado<\/strong>, identificam-se estruturas e padr\u00f5es previamente desconhecidos, sem o uso de dados etiquetados previamente.<\/p>\n\n\n\n

O que acontece no caso do funcionamento dos Large Language Models (LLMs), as estrelas do momento?<\/strong> Em primeiro lugar, s\u00e3o redes neurais muito grandes; por exemplo, dada uma sequ\u00eancia de palavras, um LLM prev\u00ea estatisticamente a pr\u00f3xima palavra. Vale destacar que o conjunto de treinamento desses modelos \u00e9 praticamente todo texto dispon\u00edvel na Internet. Um exemplo de LLM \u00e9 o corretor do telefone celular.<\/p>\n\n\n\n

O que significa a sigla GPT, que d\u00e1 nome a esses modelos? Por um lado, Generative<\/em> (Generativo) porque produz coisas que antes n\u00e3o existiam, utilizando a probabilidade de ocorr\u00eancia da pr\u00f3xima palavra; por outro, Pre-Trained<\/em> (Pr\u00e9-Treinado), j\u00e1 que a produ\u00e7\u00e3o ocorre com base no treinamento em uma enorme quantidade de texto; e, por fim, Transformer<\/em>, que faz refer\u00eancia \u00e0 arquitetura da rede neural.<\/p>\n\n\n\n

Em resumo, a intelig\u00eancia artificial que esses modelos prop\u00f5em \u00e9 singular porque gera conte\u00fado novo<\/strong> (sequ\u00eancias de s\u00edmbolos que antes n\u00e3o existiam), mas tamb\u00e9m “entende” o que pedimos e tem uma certa intui\u00e7\u00e3o<\/strong> sobre o que precisamos. Al\u00e9m disso, consome informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o estruturadas e \u00e9 mais geral e menos voltada para um prop\u00f3sito espec\u00edfico<\/strong>. Em conclus\u00e3o, interage por meio de uma interface de linguagem natural, da\u00ed a sensa\u00e7\u00e3o de que, quando falamos com o ChatGPT, estamos “falando com algu\u00e9m”.<\/p>\n\n\n\n

Para encerrar, gostaria de destacar por que \u2013 se os conceitos de intelig\u00eancia artificial existem h\u00e1 pelo menos 60 anos \u2013 nos encontramos em um momento t\u00e3o efusivo para esta tecnologia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em primeiro lugar porque existe Internet<\/strong>, que subjaz a muito dos outros fatores que tornam dispon\u00edvel um imenso volume de dados necess\u00e1rios para treinar os GPTs. Por outro lado, cloud <\/strong>\u2013 a capacidade de computa\u00e7\u00e3o muito grande dispon\u00edvel por demanda \u2013 assim como o hardware<\/strong> (GPUS) que, se bem foram desenvolvidos para outro uso tamb\u00e9m aceleram certas opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas que s\u00e3o chaves. Por \u00faltimo e n\u00e3o menos importante, o capital<\/strong> possui grande interesse em investir em aplicativos de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Mesmo sendo relacionada com certos perigos, como a destrui\u00e7\u00e3o do emprego atrav\u00e9s da elimina\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es, os sesgos nos modelos, o impacto social na confian\u00e7a e o conceito de \u201cverdade\u201d em jogo, a outra cara da moeda \u00e9 que a intelig\u00eancia artificial \u00e9 eficiente, aumenta a produtividade, permite que nos comuniquemos com mais clareza, ajuda o pensamento original e contribui para uma melhor tomada de decis\u00f5es.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Carlos Martinez Cagnazzo, Gerente de Tecnologia do LACNIC Em meio a tanta revolu\u00e7\u00e3o e a tanta conversa em torno da intelig\u00eancia artificial, parece-me uma boa ocasi\u00e3o para focar no que \u00e9 importante: Onde ela pode realmente fazer a diferen\u00e7a? Onde n\u00e3o contribui tanto? Ser\u00e1 que pode resolver tudo e mais um pouco? 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