Inteligência Artificial: Resumo de 2023
Um vislumbre do ano turbulento da IA - explorando inovações em P&D, avanços educacionais, mudanças de políticas, tendências de contratação e muito mais!
O relatório anual do estado mundial da inteligência artificial chegou, mas é um relatório de 400 páginas e decidi que seria importante fazer um resumo do que tem de interessante nessa edição para você não perder tanto tempo assim, afinal, é para isso que essa newsletter existe.
O relatório é produzido uma equipe de pesquisadores de Stanford e é o relatório de IA mais abrangente de todos os tempos! Esse ano está revelando novos insights sobre a opinião pública de IA, análise aprimorada de desempenho técnico, pesquisa inovadora sobre modelos multimodais e de linguagem natural e tendências na legislação global de IA.
A equipe se coloca na missão de fornecer dados imparciais, meticulosamente examinados e diversos para ajudar formuladores de políticas, pesquisadores, executivos, jornalistas e o público a navegar no fascinante mundo da IA.
O Resumo do resumo do estado de IA pra quem é ser humano
O jogo da IA mudou: a indústria agora está liderando o grupo, deixando a academia para trás.
Testar modelos de IA está ficando mais complicado com benchmarks tradicionais;
"Incidentes e controvérsias de IA" dispararam 26 vezes desde 2012, mas ainda parece baixo.
A demanda por habilidades e empregos em IA está crescendo, mas não tão rapidamente quanto você poderia esperar.
Os formuladores de políticas estão se esforçando para criar o projeto de lei definitivo de IA;
O investimento em IA oscilou negativamente do seu maior pico histórico, mas apenas após um aumento gigantesco na última década.
Mais de 70% das pessoas na China, Arábia Saudita e Índia veem a IA como tendo mais prós do que contras. Americanos? Apenas 35%.
É importante notar que mesmo que a internet das coisas não tenha sido mencionada no relatório, é possível afirmar que a utilização de equipamentos com inteligência artificial são uma forma de internet das coisas.
Redefinição dos tipos de inteligência artificial
Tenho certeza que talvez muitos do que lêem essa newsletter sobre IA tinha talvez uma visão curta sobre todos os diferentes tipos de inteligência artificial que existiam por aí: machine learning, redes neurais ou deep learning, processamento de linguagem natural, visão computacional, reconhecimento de fala etc.
Porém, com certeza o último ano reduziu todas essas áreas a um novo ramo no conceito de inteligência artificial com uma habilidade que achávamos ser possível apenas para seres humanos: AI generativas.
O ano de 2022 vimos modelos que transformam texto em imagens e vídeos, como o cérebro humano faz quando lê elefante e automaticamente um elefante aparece na sua mente. Vimos ferramentas que completam frases. E vimos até pessoas achando que estavam vivendo suas próprias histórias de ficção científica, ao acreditar que máquinas tinham a capacidade de ter sentimentos.
E por causa desses novos modelos, vimos o crescimento do processamento de dados de forma exponencial nos últimos anos, assim como uma tomada da indústria como principal agente de inteligência artificial.
Inteligência artificial ainda não significa raciocínio artificial
Mesmo com os rumores de que uma IA tenha a capacidade de ter pensamentos próprios, o que o estudo aponta é que temos o contrário: um caminho longo na computação até que máquinas possam racionalizar como seres humanos.
Diferente do famoso teste de turing, que verifica se uma pessoa consegue identificar se quem está escrevendo algo é um ser humano ou uma máquina, um novo modelo de teste foi elaborado para que uma IA possa ser testada na elaboração de um plano de forma efetiva.
Os resultados não foram promissores e comprovam que a capacidade de raciocínio para resolução de problemas e tomada de decisão ainda são limitadas e precisam de ajuda de um ser humano que possa realizar a etapa de avaliação da proposta de plano dadas circunstâncias externas. Ponto para o cérebro humano.
O prêmio de melhor cientista do ano vai para... IA?
Tudo depende de como você distribui mérito no trabalho em equipe. Mas, um fato novo e recente é que sistemas de inteligência artificial tem sido cada vez mais presentes como parte fundamental de equipes de ciência. E esse trabalho em equipe tem surtido muito efeito em acelerar descobertas e acelerado a pesquisa em muitos seguimentos.
É importante notar que para resolver esses problemas foi necessário exatamente que a inteligência artificial pensasse de forma diferente da que o cérebro humano racionaliza problemas, pois as abordagens utilizadas utilizaram alta capacidade de processamento de dados ou teve uma abordagem sobre os problemas usando um conceito antes não natural para nós.
Revolucionando a ciência da fusão com controle de plasma alimentado por IA!
A fusão nuclear promete energia limpa pela fusão do hidrogênio, e as populares máquinas tokamak nos aproximam desse sonho (Figura 2.9.1). Porém, os plasmas instáveis nessas máquinas precisam de supervisão ininterrupta. É aí que entra o DeepMind! Em 2022, seus brilhantes pesquisadores aproveitaram o poder da IA e criaram um algoritmo de aprendizado por reforço de ponta para dominar a arte do gerenciamento de tokamak. O futuro da energia limpa ficou mais inteligente!
Liberando IA para revolucionar a manipulação de matrizes com AlphaTensor
A multiplicação de matrizes, o herói desconhecido por trás das redes neurais e da computação científica, acaba de receber uma grande atualização! Graças ao AlphaTensor da DeepMind, o algoritmo Strassen de 50 anos foi aposentado por uma multiplicação de matrizes mais rápida. Utilizando o poder do Reinforcement Learning, o AlphaTensor oferece desempenho de ponta para vários tamanhos de matriz, incluindo as indescritíveis matrizes 4x4. Ao explorar uma vasta gama de algoritmos e otimizá-los para arquiteturas de computadores reais, esta inovação de IA está pronta para transformar o mundo da computação!
Revolucionando o design de chips com inovação impulsionada por IA
Este ano, a brilhante equipe da Nvidia desvendou o segredo para turbinar os sistemas de IA - usando a própria IA para criar chips superiores! Aproveitando o poder do machine learning por reforço, eles treinaram um sistema de IA para criar circuitos de chip que deixam os designs convencionais comendo poeira. Esses circuitos projetados por IA são menores, mais rápidos e mais eficientes do que suas contrapartes Electronic Design Automation (EDA).
A arquitetura de ponta da GPU Hopper da Nvidia agora possui mais de 13.000 instâncias desses circuitos projetados por IA. O agente PrefixRL AI até criou um circuito adicionador de 64 bits que é 25% menor, mas tão rápido e funcional quanto os melhores circuitos projetados pela EDA.
Revolucionando o design de anticorpos num passe de mágica com IA
A descoberta de anticorpos, um processo que consome tempo e recursos, foi um avanço revolucionário! Chega de resultados abaixo do ideal, pois uma equipe de pesquisadores brilhantes aproveitou o poder de sistemas de IA generativa para criar anticorpos de alta qualidade em uma única injeção. Esses anticorpos robustos criados por IA irão turbinar a descoberta de medicamentos e reescrever o futuro da medicina!
Resumo do estudo econômico sobre IA
A demanda por mão de obra para trabalhar com tecnologia de inteligência artificial continua crescendo, um aumento de 1.7% para 1.9% de todas as vagas de trabalho no LinkedIn de um ano para o outro. As quatro áreas mostrando maior interesse nessa mão de obra são:
Setor de informação 5.3%
Serviços profissionais, técnicos e científicos 4.07%
Finanças e Seguros 3.33%
Setor fabril 3.26%
Embora o crescimento da indústria de inteligência artificial tenha caído em relação a 2021, ainda houve crescimento no investimento em IA, porém apresentando um padrão de crescimento mais próximo dos anos anteriores a 2021 e menos explosivo. O destaque na queda são para o baixo investimento e IPOs e investimentos minoritários.
Observou-se a concentração de investimento em IA nas áreas de medicina, processamento de dados e nuvem e financeira, com aplicações de segurança digital mostrando crescimento em investimento indo na contramão dos outros 3 segmentos líderes.
Entre os segmentos mais adotados de IA na indústria, temos visão computacional, linguagem natural ou NLP, máquinas e robôs e agentes virtuais. Ainda assim, a porcentagem de empresas adotando sistemas de inteligência artificial ainda continua estagnado na média de 50%, o que na minha opinião pessoal mudará em 2023.
3 Gráficos sobre inteligência artificial para ficar de olho
Para você que é tão curioso quanto eu e mesmo assim quer acesso ao relatório, aqui você encontrará ele na íntegra para download. Porém, não deixa de compartilhar o que faltou no resumo nos comentários.
Um dos temas da vez em qualquer discussão sobre tecnologia não faltou no relatório sobre IA: custo ecológico do aprendizado de máquina. Modelos maciços liberam pegadas de carbono colossais! Com vários parâmetros, uso de energia do data center e eficiência da rede em jogo, o GPT-3 reina como o principal culpado pelas emissões. No entanto, mesmo o BLOOM mais ecológico consome 433 MWh para treinar - isso é 41 anos de energia para uma casa americana média!
O investimento corporativo em inteligência artificial (fusões/aquisições, participações minoritárias, investimento privado e ofertas públicas) caiu em 2022 em relação aos máximos de 2021, mas o número ainda aumentou 13 vezes na última década. O maior evento de investimento do ano foi a aquisição da Nuance Communications; a empresa de tecnologia de processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz foi adquirida pela Microsoft por US$ 19,7 bilhões.
Os dispositivos robóticos estão dominando o mundo, com um aumento de 31% nas instalações globalmente - e a China está liderando o ataque! Destronando o Japão em 2013 como o principal país em instalações de robôs industriais, a China só se fortaleceu. Avançando para 2021, eles instalaram mais dispositivos do que o mundo inteiro combinado, dominando o jogo com impressionantes 51,8% de todas as instalações robóticas industriais. A revolução robótica da China é imparável!
O que é o teste de turing?
O Teste de Turing é um teste da capacidade de uma máquina de exibir um comportamento inteligente que é indistinguível do de um ser humano. Foi proposto pelo matemático e cientista da computação britânico Alan Turing em seu artigo de 1950 "Computing Machinery and Intelligence". O teste envolve um avaliador humano que se envolve em uma conversa em linguagem natural com uma máquina e um humano, sem saber qual é qual. Se o avaliador não puder distinguir com segurança entre as respostas da máquina e as respostas humanas, diz-se que a máquina passou no teste.
Seu desenvolvimento remonta ao contexto da Segunda Guerra Mundial, durante a qual Alan Turing desempenhou um papel significativo na quebra do código Enigma alemão. O trabalho de Turing na quebra de códigos e suas contribuições para o campo da ciência da computação podem ser vistos como parte de um esforço mais amplo para desenvolver tecnologias mais sofisticadas para fins militares e de inteligência durante e após a guerra.
Além disso, o teste tem implicações para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial (IA), que têm aplicações militares em potencial. Por exemplo, sistemas de IA que podem passar no teste podem ser utilizados para tarefas como coleta de informações, envolvimento em guerra psicológica ou tomada de decisões estratégicas no contexto da guerra.
Acontecendo no Mundo
A reunião de Biden para discutir AI
Inúmeras vezes foram citadas nesse newsletter momentos em que o governo americano assumiu publicamente que inteligência artificial representava tanto uma ferramenta estratégica quanto uma ameaça real a segurança da nação. E ele continua se reunindo para discutir o tópico pessoalmente.
AI está tomando conta do marketing de influenciadores
Isso está acontecendo de algumas maneiras. Por exemplo, alguns criadores de conteúdo estão usando o Podcastle, um programa de gravação e edição baseado em IA que pode clonar vozes para anúncios de podcast. As postagens de mídia social também foram automatizadas, com criadores usando software como o Rella Social para gerar legendas. Tanto o Podcastle quanto o Rella Social foram lançados nos últimos dois anos e são indicativos de como a inteligência artificial está pronta para abalar o relacionamento entre influenciadores e marcas.
Com o uso de inteligência artificial para prever como o meta irá se comportar sobre pressão, uma nova empresa chamada Machina Labs está criando uma AI que irá tonar o trabalho de manufatura de peças com metais muito mais escalável.
Empresas
Google lançou novo supercomputador para bater a Nvidia
A Nvidia é uma daquelas empresas gigantes que vai passando despercebida no meio da multidão. Menos para o Google que está ciente de que ela está tomando conta do ecossistema inteiro de infraestrutura de AIs e resolveu contra-atacar.
Meta AI identifica o que não sabe identificar
É isso mesmo, a Meta montou uma inteligência artificial que é capaz de olhar uma imagem e marcar aquilo que ela nunca viu na vida.
Ferramentas
Um site para encontrar todas as novas ferramentas que estão sendo construídas com AI, ou montando novas AIs.
Uma das ferramentas que mais gosto de usar nas minhas empresas agora tem uma integração nativa com ChatGPT para aqueles que precisam adicionar um pouco mais de inteligência nas ferramentas internas da empresa.