Comece sua aventura tecnológica: explicando conceitos básicos de IA

No início do verão, entrei na sede corporativa da G2 em Chicago, com os olhos arregalados e nervoso, pensando se tinha acertado no traje business casual.

Fiquei emocionado por ter conseguido um estágio sólido na indústria de tecnologia. Mas, ao chegar, percebi que tinha alguns aprendizados a fazer. Desde então, aprendi mais sobre como o mundo corporativo foi afetado pelo boom da inteligência artificial (IA) e por que isso é importante para todos, independentemente da posição ou área em que ocupam.

Aqui está o que eu gostaria de saber sobre IA e tecnologia antes de iniciar meu estágio de verão.

Termos de inteligência artificial

A IA existe há décadas, mas só nos últimos meses é que realmente começou a decolar.

Mas por que tanto barulho? Por que você deveria se preocupar com IA? Primeiro, vamos definir alguns dos termos básicos.

O que é inteligência artificial?

A HCLTech define IA como “ a ciência de fabricar máquinas que podem pensar como humanos. Pode fazer coisas que são consideradas ‘inteligentes’.” Eles continuam: “A tecnologia de IA pode processar grandes quantidades de dados de maneiras diferentes dos humanos. O objetivo da IA ​​é ser capaz de fazer coisas como reconhecer padrões, tomar decisões e julgar como humanos. Para fazer isso, precisamos de muitos dados incorporados a eles.”

Kabir Sidana, do Medium , escreveu que “o objetivo da IA ​​é imitar a inteligência humana para aumentar a eficiência e reduzir o erro humano”.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da IA ​​e envolve a ideia de um sistema de computador ser capaz de criar e aprender novos algoritmos de forma autônoma.

Os computadores tradicionais seguem um formato de A a B, o que significa que fazem o que o criador os programou para fazer. No entanto, o ML pode aprender novos processos e se adaptar a novos problemas dinamicamente.

Resumindo, IA é o quê (um computador que pensa como os humanos e pode se adaptar), enquanto ML é o como (os algoritmos que detectam e analisam padrões em uma variedade de campos).

Por exemplo, os programadores não mapeiam todos os cenários que um carro autônomo pode enfrentar. Em vez disso, seu sistema é treinado para aprender e tomar decisões rapidamente.

O que é um chatbot?

Criado pela primeira vez em 1966 como um chatterbot (mais tarde apelidado de chatbot ), um chatbot é um programa de computador de IA conversacional e preditivo projetado para simular um diálogo semelhante ao humano.

ChatGPT é talvez o exemplo mais conhecido e atual de chatbot de IA, mas o Bard do Google e o AI Bing da Microsoft estão em busca de ganhar parte da participação de mercado.

O que é um modelo de linguagem grande?

Modelos de linguagem grande (LLMs) são outra forma de IA conversacional preditiva que é treinada por meio de conjuntos de entrada/saída de dados. Eles são preditores, o que significa que quaisquer dados inseridos no LLM são considerados precisos pelo programa. A quantidade de dados que está sendo alimentada nesses programas preditivos pode atingir mais de trilhões de pontos de dados (também conhecidos como parâmetros).

Por exemplo, usei o modelo LLM do Google, Bard, e digitei: “No café da manhã hoje comi…” e ele respondeu com “uma tigela de aveia”, “dois ovos mexidos” e “um bagel com cream cheese”. Isso aconteceu porque Bard aprendeu anteriormente que esses pratos normalmente são consumidos na hora do café da manhã.

Uma grande preocupação com os LLMs é que os dados inseridos neles podem ser inconscientemente tendenciosos ou imprecisos. Isso permitiu que algumas respostas fossem incorretas, ambíguas e até ofensivas.

Atualmente, parece que o objetivo de construir LLMs não é tanto torná-los maiores com mais pontos de dados, mas sim torná-los muito menores e mais focados em um determinado negócio.

Isso é mais barato, mais rápido e mais preciso, pois os dados ingeridos podem ser autenticados antes de serem inseridos no programa.

O que é processamento de linguagem natural?

O processamento de linguagem natural (PNL) refere-se a um computador que aprende a compreender e processar palavras faladas da mesma forma que os humanos. São necessárias as regras e os fundamentos da linguagem e combiná-los com uma vasta quantidade de dados inseridos para começar a processar uma linguagem natural.

Este princípio é a forma como temos sistemas GPS operados por voz, opções de conversão de texto em fala, chatbots de atendimento ao cliente e muito mais. Todas essas coisas são projetadas para acelerar os processos de negócios, aumentar a produtividade dos funcionários e permitir que os clientes obtenham resultados precisos com mais rapidez.

O que é aprendizagem profunda?

O aprendizado profundo (DL) é um subconjunto de ML que lida com problemas de maior escala.

Esses programas são capazes de executar vários cálculos simultaneamente, permitindo resultados mais rápidos. Muitos programas de DL podem, como os sistemas de ML, criar novos algoritmos sem a ajuda ou orientação de humanos. Os programas expandem a sua amplitude de conhecimento e ajudam-nos de formas novas e inovadoras nos cuidados de saúde, redes sociais, finanças, segurança cibernética e muitos outros domínios.

Basicamente, é MLg, mas para problemas maiores e mais complicados. A aprendizagem, à medida que avança, pode armazenar enormes quantidades de informações para aprender e desenvolver-se ainda mais de uma forma que será útil para os humanos.

A história da IA

Então, quando a IA começou?

A origem da IA ​​ocorreu na década de 1950 com Alan Turing, o pai dos computadores modernos. Em 1950, Turing publicou um artigo intitulado “Computing Machinery and Intelligence”, que se centrava na ideia de que, se os humanos utilizam informações armazenadas para resolver novos problemas e tomar decisões, o que impede uma máquina de fazer a mesma coisa?

Infelizmente, os computadores daquela época eram caros e lentos. E em vez de armazenar comandos, eles apenas os executavam, proibindo-os assim de aprender e analisar como Turing imaginou. Com o tempo, porém, os computadores cresceram em capacidade e memória e, ao mesmo tempo, diminuíram em tamanho e preço.

No final de 2022, a OpenAI lançou um produto inovador: ChatGPT , um chatbot de IA especializado em PNL. Quatro dias após o lançamento, ultrapassaram um milhão de usuários e, um mês depois, os especialistas estimaram que o ChatGPT havia acumulado cerca de 265 milhões de usuários únicos.

Para referência, o TikTok levou nove meses para acumular 100 milhões de usuários ativos mensais, e o Instagram quase dois anos e meio para chegar a esse ponto.

Empresas de todo o mundo lutavam para acompanhar a crescente demanda por IA. Em breve, grandes empresas de todos os setores anunciaram o uso de IA para agilizar seus processos de negócios.

Por exemplo, a Microsoft anunciou logo após a ascensão do ChatGPT que havia feito parceria com a OpenAI e concordou em investir 10 bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento de IA. Outras grandes empresas seguiram o exemplo, e nem todas eram grandes empresas de tecnologia como a Microsoft; alguns nem sequer estavam em tecnologia.

IA na indústria de tecnologia

As empresas estão sempre buscando maneiras de obter vantagem sobre seus concorrentes. A IA é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a fazer exatamente isso.

A IA pode ajudar a aumentar a eficiência e o tamanho dos negócios, permitindo que as empresas combinem cérebros humanos e artificiais para maximizar a produção e o valor. Também pode ser personalizado de acordo com as necessidades individuais de uma empresa e é uma forma muito econômica de otimizar um modelo de negócios.

Como as empresas estão utilizando IA?

Em abril de 2023, a EY entrevistou mais de 250 líderes do setor de tecnologia.

O G2 também não fica muito atrás.

Há alguns meses, o G2 lançou nossa própria iteração de um chatbot artificial chamado Monty . Muito simplesmente, Monty permite que os pesquisadores de software perguntem em que tipo de serviços estão interessados. Monty então, em questão de segundos, fornece uma lista de sugestões.

Aqui está um exemplo de pesquisa que alguém pode fazer:

Muito legal, certo?

Aqui, a IA está suavizando o processo de negócios da G2. De acordo com Tim Handorf, um dos cofundadores da G2, a implementação de IA nos processos de negócios da G2 ajuda a “ orientar os usuários para as soluções de software ideais para suas necessidades comerciais exclusivas”.

Resumindo, a IA é o futuro dos negócios. É a união entre o homem e a máquina que permite que uma empresa cresça, cresça e tenha sucesso de uma forma nunca antes alcançada.

Richard Baldwin, economista e professor do Instituto de Pós-Graduação de Genebra, na Suíça, afirma: “A IA não aceitará o seu trabalho. É alguém que usa IA que o fará.”

Ao usar a IA de forma eficaz, nós, como sociedade, veremos um aumento na produtividade e na produção, em suma, inaugurando uma nova geração construída com base no trabalho árduo, juntamente com processos simplificados disponíveis apenas através da IA.

IA não é nada; é tudo

A IA tem um amplo potencial. Desde um sistema educacional personalizado que aumenta a dificuldade quando o aluno está pronto para o próximo nível até um sistema de IA que encontra Waldo mais rápido do que qualquer ser humano conseguiria, as capacidades são infinitas.

Ao aplicar o ML à nossa sociedade, veremos resultados de crescimento mais positivos na forma como utilizamos a tecnologia, independentemente do setor. Hoje em dia, não basta apenas usar IA – é preciso adotá-la.

Assim como nós, a inteligência artificial nunca para de aprender. Saiba mais sobre como esses bots estão usando o aprendizado por reforço para aprimorar suas habilidades.