O Bard, o Chat GPT e o Feio – Entendendo de vez uma inteligência artificial
Antes de começar, você pode pular para as áreas que lhe interessam no texto, caso já tenha conhecimento.
Todas as imagens deste artigo foram geradas via inteligência artificial.
Algoritmo
O primeiro passo para entender uma inteligência artificial é entender o que é um algoritmo.
Basicamente tudo que mexemos em eletrônico e computação é booleano, ou seja, ele trabalha com duas alternativas, zero ou um, verdadeiro ou falso, a ou b. Sendo assim as “decisões” que os computadores tomam são baseadas em milhares de sim ou não muito rápidos.
Isso inclui também as decisões de placas mães, processadores, memórias.
E o tal do algoritmo?
É exatamente o uso booleano para tomada de decisão.
Um algoritmo nada mais é que uma sequência de ações pré definidas para se chegar a um resultado esperado. Inclusive suas decisões de “zero e um”
Imagine você atravessando a rua:
- Se não vier um carro, atravesse
- Se vier um carro, não atravesse
Agora imagine seu dia todo tomando decisões de sim e não. Decisões booleanas.
É assim que um algoritmo funciona. Inclusive aquele das redes sociais.
Inteligência Artificial
Mas e a inteligência artificial? Para entender melhor uma AI (artificial intelligence), precisamos entender melhor a aplicação de um algoritmo, então vamos com algo que quase todo mundo gosta: um pão na chapa!
Você está morrendo de fome e resolve ir à padaria comer um queijo quente. Qual a sequência lógica das ações ou sequência algorítmica?
Você chega na padaria, senta:
Pede o cardápio > verifica se tem o queijo quente > valida o preço
Neste momento você nota que o queijo quente está R$28,00 e resolve trocar por um pão na chapa, começando novamente seu algoritmo:
Verifica se tem um pão na chapa no cardápio > verifica o preço > pede ao garçom seu lanche > ele manda para o chapeiro > o chapeiro faz seu lanche > o garçom lhe entrega > você come > levanta e paga, vai embora.
Aqui começa a mágica da inteligência artificial. Assim como você, o algoritmo começa a registrar dados para que a inteligência aprenda, ou faz sentido você voltar na padaria e olhar novamente o preço do queijo quente?
Veja como o tempo ou necessidade computacional é reduzido em sua segunda visita:
Você senta e pede o pão na chapa > o garçom manda para o chapeiro > o chapeiro faz seu lanche > o garçom lhe entrega > você come > levanta e paga, vai embora
Aqui começa então o processo de Machine Learning, através do processo de coleta de dados do software a inteligência artificial vai ficando mais inteligente.
Em sua próxima visita você:
Senta no balcão > Pede diretamente ao chapeiro seu lanche > Recebe e come > Paga e vai embora.
Algum momento, o aprendizado será tanto com as experiências que você terá intimidade com o chapeiro:
Fala Corinthians, manda o de sempre? > Recebe e come > Paga e vai embora.
Aqui as tecnologias neurais, algoritmos que imitam o cérebro, começam a deixar esse robô ainda mais inteligente, não precisando nem do seu input, onde o próprio chapeiro percebe que você entrou, então ele diz:
O de sempre né? > Você recebe o lance, come, paga e vai embora.
E o céu é o limite, poderíamos adicionar o pedido por reconhecimento facial ao entrar na padaria, o pagamento por presença ou digital ao sair.
Então recapitulando:
O que é inteligência artificial?
É a capacidade de replicar o comportamento humano de decisão através de sofisticados algoritmos.
O que é Machine Learning?
É a programação ou software desses algoritmos que permite a inteligência aprender, computador, analisar e gravar dados.
Mas então se eu aprendi na padaria, essa inteligência também tem que aprender?
Elementar meu caro Watson! Temos que ensiná-la.
Aqui entra um fabuloso caso, o do Re-captcha!
Já ouviu falar do Re-captcha?
O Re-captcha é um software do Google que tem foco em segurança. A ideia é garantir que quem está utilizando a solução, como login por exemplo, não é um robô fazendo um ataque hacker. Aquele famoso “Não sou um robô”.
Mas você já deve ter visto que às vezes ela pede para escolher algumas fotos de faixa de pedestre, farol, montanhas, carros, joaninhas, girassóis. Isso acontece porque o robô teria dificuldade de identificar as imagens corretas e assim torna tudo mais seguro.
É aí que entra a mágica, eles utilizaram esse processo com milhões de pessoas por dia escolhendo fotos para ensinar uma inteligência artificial. Basicamente é como nós aprendemos por tentativa e erro, ou através de decepções e prêmios. Dopamina pura!
Ela aprendeu então a distinguir o que em uma imagem era uma rua, uma faixa ou um carro, podendo assim reconhecer pessoas e anomalias no trânsito.
Mas e aí, por que precisamos de inteligência artificial?
Tudo se resume a poder computacional:
Imagine que você tem uma capacidade de download e upload, como seu computador, você tem uma velocidade máxima para colocar dados em seu cérebro e uma para transmitir informações. Neste caso essa velocidade é basicamente a fala. Você consegue ouvir e assim “baixar” dados para o seu cérebro ou falar enviando dados para outro.
Já pensou se não tivesse a função áudio no seu zap! Sendo assim temos um limite para receber dados, aprender, transmitir e ensinar, não dá pra ler mais livros ou assistir mais vídeos do que o tempo que temos aqui, imagina então analisar uma massa de dados, o famoso big data, gigantesca, como milhões de informações e ainda distribuir em respostas claras. É aí que o poder computacional faz a diferença, é como perguntar para sua calculadora ou fazer a conta de cabeça.
Para o público geral, inteligência artificial é um termo ainda distante, para os fãs de sci-fi um grande medo. Assim como as descobertas científicas de Einstein permitiram criar energia também nos habilitaram a criar bombas.
Por isso, separei aqui embaixo exemplos de uso da inteligência artificial para o bem e para mal:
AI do Dark side of the force.
Talvez o caso mais famoso do mal uso da AI (inteligência artificial) seja o caso da Cambridge Analytica, mas já falei sobre esse assunto, só clicar aqui!
Mas um outro exemplo intrigante foi um estudo publicado na Nature Machine Intelligence, onde apenas para teste, em uma AI focada em controle de armas químicas, ou seja, para achar remédios e vacinas para químicos nocivos, eles inverteram a semântica e pediram então para criar armas.
O resultado foi que em apenas 6 horas ela criou mais de 40 mil moléculas tóxicas, incluindo o Gás Mostarda e o VX, considerado a arma química mais perigosa do mundo.
Aproveitando o gancho também temos um ótimo exemplo da AI usada para o bem:
AI do bem.
A inteligência artificial em questão foi testada no Massachusetts Institute of Technology (MIT) e publicada em um artigo da Lancet Digital Health. Seu objetivo era diferenciar a etnia das pessoas apenas por um raio-x. O resultado é insano:
Ela consegue acertar a etnia com precisão em 90% dos casos!
Mas agora que já temos uma excelente base, é hora de falar do queridinho do momento: O chat GPT.
Chat GPT explicado.
Criado pela Open.AI, empresa do futurista, but polêmico, Elon Musk, é uma AI criada para responder em um chat, ou seja, em um bate papo, e treinada através de aprendizado de reforço, como citado ali em cima, avaliando as respostas que ele dava e premiando as boas. Inclusive foram colocados além de dados da internet, estudos, também mais de 200 mil livros em sua base.
Além do aprendizado para a sua função, também criaram uma API exclusiva de moderação, para controlar o que ensinam ao robô, como já vimos com o fracasso do Tay da Microsoft após ensinarem ele a ser machista e racista.
O mais impressionante não é apenas a forma que ele consegue responder as coisas, ele também consegue trazer fórmulas para excel prontas, montar códigos em HTML, CSS, Python, basta dizer o que quer. E ainda indica o passo a passo.
Aqui na BTFL temos usado muito para suporte “de tira teima” em nossas campanhas, onde nas fases de pesquisa utilizamos como contraponto a ferramentas que dominam o mercado e tem dado muito certo.
Também tem sido muito usado para análise de jogos para apostadores, estudos para jogadores de xadrez, previsões de mercado e até mesmo respostas de provas, como foi o caso de algumas pessoas “passando” em vestibulares com as respostas.
Já são mais de 8 milhões de usuários ativos na plataforma que está em sua terceira versão e promete uma versão 10 mil vezes maior para a versão 4.
Mas o que muda com a chegada do Chat GPT? É apenas moda e vai sumir como os óculos VR?
Bom, na verdade esse é só o começo e tem botado muito muito medo na Meta e no Google.
Estes vivem de anúncios. Imagine um futuro onde você pergunte ao seu smartphone onde comprar um microondas e ele faça todos os cruzamentos, marcas que você gosta ou não, valores que tem no limite do seu cartão e histórico de parcelas, críticas no reclame aqui do produto, dados de devolução dos correios, dados de assistências técnicas, processos contra a empresa e até mesmo a reputação no Google My Busines e redes sociais. Então você recebe o aparelho exatamente que “vai te fazer feliz”.
E sabe o que é pior ou melhor? SEM PROPAGANDA!
Muitos temiam o famoso “Cookieless world”, mas o buraco é mais embaixo. Aliás, quem quiser ler mais sobre, também tenho um artigo sobre o assunto, só clicar aqui.
Mas o Google não ficou parado enquanto a Meta ainda vive outra realidade, o fracasso virtual.
Google Bard.
Eis que foi anunciado o Bard. O Google já tem AIs em estado de arte como o Deep Mind que dobra de tamanho por semestre (e deixa Moore revirado no caixão).
Mas o anúncio do Bard é claramente uma afronta ao ChatGPT. Ele é um software de conversa que utiliza uma nova geração de modelo de linguagem com o LaMDA, Language Model for Dialogue Applications, ou Modelo de linguagem aplicado ao diálogo, em livre tradução.
Ela é uma evolução da BERT, mil vezes mais poderosa inclusive, inteligência do Google que foi treinada por mais de um bilhão de pessoas e ficou famosa com a polêmica de um desenvolvedor, que acabou demitido não por acaso, falando na mídia que a AI do Google havia ganho consciência.
Como o anúncio foi feito ontem, ainda temos muita água para passar pela ponte.
Essa briga nós vamos acompanhar de perto!
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