Top 10 AI e tendências de aprendizagem de máquinas para 2023
O ChatGPT irrompeu nas nossas vidas de forma repentina e inesperada. Poucas pessoas conseguiram resistir a tentar esta conversa maravilhosa pelo menos uma vez. O utilizador médio da web descobriu o mundo da inteligência artificial. As pessoas “ficaram a conhecer” o chat-bot e fizeram-lhe algumas perguntas inteligentes e não tão inteligentes.
Os programadores corrigem os bugs e escrevem código. Alguém conseguiu ser despedido pelo ChatGPT, e alguém conseguiu arranjar um emprego com a sua ajuda. A resposta entusiasta foi substituída por uma onda de mais especulações e histórias de comunicação com este novo modelo de linguagem AI.
Março de 2023: Carta Aberta
No final de Março de 2023, Elon Musk, Steve Wozniak e mais de mil outros peritos em inteligência artificial publicaram uma carta aberta na qual exigiam a suspensão de todos os sistemas de aprendizagem da IA durante seis meses, citando “riscos para a sociedade e a humanidade”.
A declaração suscitou uma reacção mista. É difícil imaginar o OpenAI, Microsoft ou Google a suspender subitamente toda a sua investigação. Talvez esta seja uma forma de alcançar a concorrência. Embora a questão da imprevisibilidade dos sistemas em desenvolvimento não possa ser descartada.
A inteligência artificial irá substituir os humanos?
“A inteligência artificial não o substituirá, mas as pessoas que o utilizam substitui-lo-ão”, é como o chatbot respondeu à pergunta do sub-título em cima.
Decidimos falar com os peritos da Magenta Favorita Unipessoal LDA. A empresa desenvolve software e sabe tudo sobre as tendências e tendências na aprendizagem da IA e das máquinas. O que esperar em 2023? O que devemos estar atentos?
A evolução dos algoritmos e das novas tecnologias dos motores de busca modernos é bastante imperceptível para a pessoa comum. A inteligência artificial está a afectar a sociedade e a mudar os processos empresariais de uma forma ou de outra. Novas ferramentas estão a automatizar condutas de aprendizagem de máquinas e a acelerar significativamente tanto os processos de produção como o desenvolvimento em geral.
- Aprendizagem automática da máquina (AutoML)
Embora a IA permita a síntese de dados, as empresas de desenvolvimento e aprendizagem de máquinas ainda terão falta de grandes quantidades de dados para formar modelos em 2023. As ferramentas de etiquetagem de dados e a afinação automática da arquitectura da rede neural tornaram-se dois aspectos promissores do AutoML. A sua utilização deverá acelerar o processo de desenvolvimento do modelo. Reduzirá o custo de adaptação e afinação, e melhorará a qualidade. A criação de marcação de referência, a adição de etiquetas, etiquetas e categorias para treinar o modelo, por enquanto, só pode ser feita por seres humanos. A identificação de dados em bruto (imagens, ficheiros de texto, vídeos) é agora tratada pelo Anotador de Dados.
O processo AutoML pode incluir:
- selecção automática de características; selecção do modelo de aprendizagem da máquina;
- ajuste dos parâmetros do modelo;
- optimização dos parâmetros do modelo;
- avaliação da qualidade e selecção do melhor modelo.
- Concepção conceptual e apoio à IA
Combinar o visual e o texto. Criar uma cadeira de pêra ou abacate. Ligar um desenho antigo e um novo desenho. Os modelos actuais de IA são ideais para a criatividade. E enquanto historicamente a IA foi criada para optimizar processos em torno de dados, imagens e análises linguísticas, hoje em dia está a ter um bom desempenho também noutras indústrias. Finanças, medicina, e retalho há muito que começaram a experimentar a IA no contexto de tarefas específicas, muitas vezes repetitivas. Por exemplo, dois novos modelos – OpenAI DALL-E e CLIP – combinam linguagem e imagens para criar novos desenhos visuais a partir de descrições de texto.
- Aprendizagem multimodal
Os algoritmos de IA construídos em sistemas multimodais de visão mecânica e de reconhecimento óptico de caracteres são capazes de processar simultaneamente dados dentro de um único modelo de aprendizagem mecânica: reconhecimento de caracteres, texto e fala, ligação de visão mecânica e captação de dados de sensores IoT. A multimodalidade dentro de um único modelo de aprendizagem de máquina está a tornar-se uma tendência em 2023.
Uma das mais proeminentes empresas de inteligência artificial do Google, DeepMind, atingiu as manchetes com o seu sistema Gato AI, que pode realizar simultaneamente mais de 600 tarefas diferentes, reconhecendo jogos de vídeo, legendas de imagens e manipuladores de robôs reais em movimento.
- Modelos polivalentes
Tipicamente, um modelo de IA verifica um único alvo, analisa uma métrica específica ou uma métrica específica. Isto não é suficiente. Especialmente se vários alvos tiverem de ser testados num período de tempo apertado. Concentrar-se num único alvo sem considerar outros alvos resulta frequentemente na optimização e refinação dos resultados. À medida que a IA evolui, espera-se que cada vez mais empresas desenvolvam modelos multitarefa que cubram múltiplos objectivos ao mesmo tempo.
- Ciber-segurança alimentada por IA
Sabia que os hackers há muito tempo que usam técnicas de IA para encontrar vulnerabilidades e hackers nos sistemas? Novas técnicas de inteligência artificial e de aprendizagem de máquinas desempenharão um papel importante na ciber-segurança empresarial. Os modelos de IA desenvolvidos pela Magenta Favorita it company permitem uma resposta rápida a ameaças, prevenir ataques, e detectar comportamentos anormais dos utilizadores.
- Melhoria da modelação linguística
Interagir com a IA em tempo real provou ser uma actividade muito interessante. O novo chatbot demonstrou as suas capacidades sendo virtualmente livre de erros, respondendo a perguntas, mantendo deliberadamente a conversa em curso, e ajudando com o código. Mas será tudo cor-de-rosa? O sistema ainda está a ser testado. Por nós, pelos utilizadores. Já é evidente que em 2023, os programadores estarão seriamente preocupados em controlar os padrões de linguagem da IA.
- Melhoria da visão mecânica
Modelos modernos de visão mecânica, novos sensores e alterações no tratamento de dados permitem a automatização de processos que anteriormente exigiam inspecção visual, reconhecimento e interpretação de objectos.
Entretanto, o processo de criação de um sistema informático de visão continua a ser uma tarefa morosa e dispendiosa. Especialmente no desenvolvimento de sistemas grandes e complexos, onde é necessário um certo nível de perícia e competências especiais, a maioria das novas tarefas terá de ser supervisionada manualmente.
- IA democratizada
A “Inteligência Artificial Democratizada” é um movimento para tornar a IA universalmente acessível. As tecnologias PaaS, condução autónoma, plataformas de conversação virtual, redes neurais profundas, robôs inteligentes, assistentes virtuais e muito mais devem ser do domínio público. A IA democratizada eleva o nível dos modelos que estão a ser desenvolvidos, trazendo especialistas interessados. Normalmente, estes são entusiastas que relatam problemas que descobrem ou corrigem eles próprios os bugs.
A Magenta Favorita está a desenvolver uma plataforma de código aberto para a formação de modelos de IA. Em 2023, a empresa irá completar os testes de sistemas de geração de texto e várias aplicações de IA.
- Viés de IA
Ganhar confiança e eliminar preconceitos são os principais desafios de 2023 para as empresas que desenvolvem produtos de aprendizagem de máquinas. Acontece que os sistemas analíticos baseados na aprendizagem profunda são, de formas inesperadas
Sabe-se que o viés da IA se manifesta mais frequentemente na comunicação intolerante, na discriminação quando: se solicita empréstimos, se compra produtos em linha ou se recebe cuidados médicos. A Magenta Favorita já realizou uma série de estudos bastante bem sucedidos sobre a ética e segurança da IA.
- Doppelgangers digitais
Os conceitos de ‘meta-universo’ e ‘gémeo digital’ tornaram-se uma adição bastante comum à IA. Os principais fornecedores da indústria criam meta-estruturas, colocando modelos virtuais em ambientes diferentes – reais e não tão reais.
E embora os gémeos digitais se tenham tornado uma adição comum aos processos tecnológicos em mudança ao longo dos últimos anos, a Magenta Favorita acredita que haverá mais deles em 2023.
Os gémeos digitais, baseados na IOT e em novos ecossistemas, são facilmente escaláveis. Estão a ser cada vez mais utilizados para: modelar e simular o comportamento humano, avaliar cenários futuros alternativos, prever o desenvolvimento de doenças, modelar cidades inteligentes e desenvolver medicamentos.
Uma ‘mente digital’ gigante. O que se segue?
A internet está cheia de clickbait. “Os chatbots de inteligência artificial irão substituir os estilistas e artistas”. “Escritores, fora!”. “ChatGPT: Programadores de RIP. O tema quente e o desejo de reunir o maior número de cliques e reposts possível já causou o fenómeno do reposting de IA.
Magenta Favorita convida-o a relaxar e a exalar! Trabalhando com diferentes tipos de GPT, a nossa empresa já automatizou: pontuação de RH, vendas de entrada e escrita de código. Resumindo: o que não funcionava bem, agora funciona melhor e mais rápido. O que funcionava bem tornou-se ainda mais eficiente. Vale a pena notar que não usamos IA para “substituir humanos”.
Todas as soluções de IA que implementamos têm de ser monitorizadas, editadas e refinadas. O código escrito pela IA tem muitas vulnerabilidades, por vezes bastante perigosas. Os artigos criados pelo chatbot são frequentemente escritos “fora do tópico”. Têm de ser retrabalhados, cuidadosamente verificados quanto à sua exactidão e fontes.
A IA é um vector de desenvolvimento informático; não substituirá os humanos. Pelo menos ainda não. Se utilizar tecnologia de IA no seu trabalho ou estudos, já se encontra numa zona segura. Aqueles que tentam o seu melhor para ignorar o desenvolvimento de novas ferramentas de IA, estão em risco.
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