Entendendo a Inteligência Artificial Generativa

Dec 28, 2024

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

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.