Imagine um mundo onde as máquinas não apenas realizam tarefas, mas as executam com uma inteligência comparável à humana, adaptando-se e aprendendo de maneira autônoma. Esse mundo já existe! É o fascinante universo da inteligência artificial (IA), uma fronteira onde a tecnologia encontra e expande as capacidades humanas.

Muitas vezes, a presença sutil da IA se infiltra em nosso dia a dia de formas que mal notamos. Quando você pede à Siri para definir um lembrete ou interage com um chatbot enquanto navega em um serviço online, você está na verdade dialogando com sistemas avançados de IA, projetados para facilitar e enriquecer sua experiência cotidiana.

E quando falamos de aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, estamos levando essa capacidade um passo adiante. Aqui, especialistas em tecnologia moldam algoritmos que não só respondem a padrões de dados, mas também aprendem e se adaptam a eles sem intervenção constante. Este campo se tornou essencial com a emergência do Big Data — vastos conjuntos de informações tão complexas que desafiam os métodos tradicionais de processamento. Com esse cenário, o aprendizado de máquina não é apenas útil; torna-se uma necessidade imperativa.

Neste blog, exploraremos como o Big Data e o aprendizado de máquina não são apenas conceitos conectados, mas componentes integrados de uma estratégia de dados robusta. Mergulhe conosco nessa discussão detalhada.

Quais são os principais tipos de modelos de aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina tem suas origens em técnicas estatísticas clássicas desenvolvidas ao longo dos séculos XVIII ao XX, inicialmente para conjuntos de dados menores. Nas décadas de 1930 e 1940, pioneiros da computação, como Alan Turing, deram os primeiros passos nas técnicas básicas do aprendizado de máquina. No entanto, essas técnicas permaneceram dentro dos laboratórios até o final dos anos 1970, quando os cientistas finalmente tiveram acesso a computadores potentes para implementá-las.

Até recentemente, o aprendizado de máquina se concentrava principalmente em modelos preditivos, ou seja, destinados a identificar e classificar padrões em dados. Por exemplo, um problema típico de aprendizado de máquina seria começar com imagens de gatos e, a partir delas, o programa identifica padrões para então reconhecer gatos em outras imagens. No entanto, o surgimento da IA generativa trouxe uma nova dimensão. Agora, em vez de apenas reconhecer imagens de gatos, o aprendizado de máquina é capaz de criar, sob demanda, imagens ou descrições textuais de gatos.

Como funcionam os modelos de aprendizado de máquina baseados em texto?

Embora o ChatGPT possa estar recebendo toda a atenção no momento, não é o pioneiro em modelos de aprendizado de máquina baseados em texto a causar impacto. Os primeiros modelos de aprendizado de máquina para lidar com texto foram treinados por humanos para classificar várias entradas de acordo com rótulos definidos por pesquisadores. Por exemplo, um modelo poderia ser treinado para rotular postagens nas redes sociais como positivas ou negativas. Esse tipo de treinamento é chamado de aprendizado supervisionado, pois um humano ensina ao modelo o que fazer.

A próxima geração de modelos de aprendizado de máquina baseados em texto utiliza o aprendizado auto supervisionado. Isso envolve alimentar o modelo com uma grande quantidade de texto para que ele possa fazer previsões. Com a quantidade certa de texto de amostra, como uma grande quantidade de dados da internet, esses modelos se tornam bastante precisos.

O que é necessário para construir um modelo generativo de IA?

A construção de um modelo generativo de IA tem sido, em grande parte, uma tarefa grandiosa, a tal ponto que apenas alguns gigantes ​​da tecnologia com grandes recursos financeiros fizeram uma tentativa. OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT, dos antigos modelos GPT e do DALL-E, tem bilhões em financiamento de doadores. O DeepMind é uma filial da Alphabet, empresa controladora do Google, e até mesmo a Meta mergulhou no pool de modelos generativos de IA com seu produto Make-A-Video. Essas empresas contam com alguns dos melhores cientistas e engenheiros da computação do mundo.

Portanto, não é apenas talento. Quando você pede a um modelo para treinar usando quase toda a Internet, isso vai custar caro. A OpenAI não divulgou os custos exatos, mas as estimativas indicam que o GPT-3 foi treinado em cerca de 45 terabytes de dados de texto a um custo estimado de vários milhões de dólares. Esses não são recursos que uma pequena startup pode alcançar.

Que tipos de resultados um modelo generativo de IA pode produzir?

Os resultados dos modelos generativos de IA podem se assemelhar muito ao conteúdo criado por humanos ou parecer um pouco fora do comum. Isso depende da qualidade do modelo – como tem sido observado, os resultados do ChatGPT parecem superiores aos de seus predecessores e da correspondência entre o modelo e a situação de uso ou entrada.

O ChatGPT pode rapidamente gerar um ensaio bem elaborado comparando teorias ou até mesmo criar um texto divertido. Enquanto isso, modelos de IA como o DALL-E 2 podem produzir imagens artisticamente impressionantes e peculiares. No entanto, os resultados nem sempre são precisos ou adequados. Algumas vezes, surgem resultados inesperados ou o ChatGPT encontra dificuldade em resolver problemas de matemática simples ou em superar preconceitos presentes na internet e na sociedade.

Esses são o resultado de uma combinação complexa dos dados usados para treinar os algoritmos, que são extremamente extensos, o GPT-3, por exemplo, foi treinado com 45 terabytes de dados de texto. Além disso, os modelos geralmente têm componentes aleatórios, o que os torna capazes de produzir uma variedade de resultados a partir de uma única solicitação, aumentando sua semelhança com a realidade.

Que tipos de problemas um modelo generativo de IA pode resolver?

A oportunidade para as empresas são muitas. As ferramentas generativas de IA podem produzir um grande volume de textos confiáveis em questão de segundos e, em seguida, ajustar esses textos conforme necessário para atender aos objetivos específicos. Isso tem impacto para diversos setores, desde empresas de TI e software que podem se beneficiar de códigos instantâneos e precisos gerados por modelos de IA até organizações que necessitam de conteúdo de marketing.

Ou seja, qualquer empresa que dependa da produção de materiais escritos pode contar com esses benefícios. Além disso, as organizações podem usar a IA generativa para criar materiais mais técnicos, como versões de alta resolução de imagens.

Quais são as limitações dos modelos de IA e como isso pode ser superado?

Por serem muito novos, ainda não vimos o efeito dos modelos generativos de IA. Isso significa que existem alguns riscos inerentes ao seu uso, alguns conhecidos e outros desconhecidos. Os resultados produzidos por eles podem parecer muito convincentes, mas nem sempre são precisos. Às vezes, as informações geradas estão simplesmente incorretas, e em casos piores, podem ser tendenciosas, potencialmente facilitando atividades antiéticas ou criminosas.

Para minimizar esses riscos, é fundamental selecionar cuidadosamente os dados usados para treinar os modelos, evitando a inclusão de conteúdo prejudicial ou tendencioso. Além disso, em vez de usar modelos de IA generativos prontos para uso, as organizações podem optar por modelos menores e especializados. Aquelas com mais recursos podem personalizar um modelo geral com seus próprios dados para minimizar preconceitos. É importante também que um humano verifique os resultados dos modelos antes da publicação ou uso, especialmente em decisões críticas que envolvem recursos significativos ou o bem-estar humano.

É imprescindível reconhecer que este é um campo em constante evolução. O cenário de riscos e oportunidades mudará rapidamente nos próximos anos. À medida que novos casos de uso surgem e novos modelos são desenvolvidos, é provável que um novo ambiente regulatório também seja criado. Conforme as organizações usam e criam valor com essas ferramentas, é importante que os gestores estejam atentos à regulamentação e aos riscos associados.

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