Aula sobre Inteligência Artificial Generativa

Introdução

• Visão geral da IA generativa
  • Consiste em Inteligência Artificial e Generativa
  • IA: Computadores realizando tarefas que humanos fariam
  • Generativa: Criar novo conteúdo a partir de dados aprendidos (áudio, código, imagens, texto, vídeo)
• Foco da aula em texto e Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Estrutura da Aula

• Passado, Presente e Futuro da IA
• Citação de Alice Mor Earl: "Ontem é história, amanhã é um mistério, hoje é uma dádiva."

História da IA Generativa

• Não é um conceito novo
  • Google Tradutor desde 2006
  • Siri lançada em 2011
  • Recursos de autocompletar em e-mails e motores de busca
• Demonstra modelagem de linguagem

Desenvolvimentos Recentes

• GPT-4 da OpenAI (2023)
  • Alegada alta performance em exames SAT e profissionais
  • Capacidades incluem geração de texto, codificação e criação de páginas web

Tecnologia por Trás da IA Generativa

• Modelagem de Linguagem
  • Prediz a próxima palavra ou sequência com base no contexto
• Redes Neurais
  • Aprendem previsões em vez de contar sequências de palavras
  • Transformers: Arquitetura chave para modelos como o GPT

Construção e Treinamento de Modelos

• Grandes conjuntos de dados de fontes da web
• Processo de pré-treinamento e ajuste fino
  • Pré-treinado em grandes dados, ajustado para tarefas específicas
  • Exemplo: Especialização em dados médicos

Importância do Tamanho do Modelo

• Modelos maiores podem realizar mais tarefas
• GPT-4 e a escala de parâmetros (~1 trilhão)
• Considerações de custo e energia

Ajuste Fino e Alinhamento Humano

• Ajuste fino baseado em instruções
• Abordando o problema de alinhamento: Útil, Honesto, Inofensivo
• Feedback humano nas preferências do modelo

Desafios e Riscos

• Viés e imprecisões
• Impacto ambiental
• Possível deslocamento de empregos
• Desinformação e conteúdo falso

Perspectiva Futura

• IA superinteligente ainda teórica
• Regulação como solução
• Comparação com a mudança climática como uma ameaça maior
• Considerações éticas e impacto social

Conclusão

• IA é uma ferramenta; regulamentação e uso ético são fundamentais
• Estímulo ao pensamento crítico e desenvolvimento responsável de IA

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Principais Lições

• A IA generativa está evoluindo, com potencial significativo e desafios.
• Compreender e regular o papel da IA na sociedade é crucial para aproveitar seus benefícios enquanto se mitiga riscos.