Para além do ChatGPT: O que é que o futuro reserva à IA generativa e aos chatbots?
Principais conclusões
A notável realização do ChatGPT estimulou investimentos de capital significativos na investigação e implementação da inteligência artificial, resultando em perspectivas e avanços extraordinários no sector.
A pesquisa semântica, que emprega a utilização de bases de dados vectoriais juntamente com a incorporação de palavras e a análise semântica, transformou significativamente as metodologias dos algoritmos de pesquisa, fornecendo resultados altamente relevantes e contextualmente precisos.
O objetivo final do desenvolvimento de agentes de inteligência artificial, bem como o surgimento de empresas de arranque multifacetadas, é alcançar uma autonomia completa através da autoavaliação contínua, da retificação de erros e da interação cooperativa entre vários agentes, a fim de ultrapassar os constrangimentos existentes e melhorar o desempenho global.
As extraordinárias realizações do ChatGPT obrigaram as empresas de tecnologia a afetar recursos para explorar a investigação em Inteligência Artificial (IA) e incorporá-la nas suas ofertas. Este cenário representa um desafio sem precedentes, mas também significa que a IA está apenas na sua fase inicial de desenvolvimento.
Embora as tecnologias avançadas de IA, como os chatbots inteligentes e o software de geração de imagens, atraiam muita atenção, existem inovações de IA igualmente notáveis, mas hipotéticas, no horizonte, que irão certamente cativar o público com as suas capacidades.
Pesquisa semântica com bases de dados vectoriais
Crédito da imagem:Firmbee.com/ Unsplash
Para melhorar a qualidade dos resultados de pesquisa apresentados pelos motores de busca, foram desenvolvidas consultas de pesquisa semântica que não se baseiam apenas em palavras individuais, mas também consideram o seu significado em relação umas às outras. Os algoritmos convencionais dos motores de busca utilizam principalmente abordagens baseadas em palavras-chave que podem não fornecer informações exaustivas ou exactas devido à falta de uma compreensão mais profunda do contexto. Além disso, basear-se apenas em palavras-chave pode levar a uma utilização incorrecta por parte dos profissionais de marketing que tentam manipular as técnicas de otimização dos motores de busca (SEO) e resultar na recuperação de conteúdos de qualidade inferior. Estas limitações sublinham a necessidade de metodologias de pesquisa mais avançadas que possam resolver estes problemas de forma eficaz.
A pesquisa semântica distingue-se das técnicas de pesquisa convencionais pelo facto de utilizar a incorporação de palavras e mapeamentos semânticos para compreender a conotação de uma pergunta antes de apresentar resultados de pesquisa. Ao contrário de uma simples dependência da correspondência de palavras-chave, a pesquisa semântica fornece resultados que são informados pelo significado subjacente de um pedido, em vez de meras correspondências lexicais.
A pesquisa semântica, um conceito de longa data no domínio da recuperação de informação, tem enfrentado desafios na implementação prática pelas organizações, uma vez que é frequentemente exigente em termos computacionais e morosa.
A utilização de vectores incorporados e o seu armazenamento numa base de dados abrangente pode diminuir significativamente as necessidades de recursos computacionais e acelerar os processos de pesquisa através da concentração em dados pertinentes, aumentando assim a eficiência.
Empresas notáveis como a Pinecone, a Redis e a Milvus atribuíram recentemente recursos ao desenvolvimento de bases de dados vectoriais, que oferecem funcionalidades de pesquisa semântica para várias aplicações, incluindo sistemas de recomendação, motores de pesquisa, sistemas de gestão de conteúdos e chatbots.
Democratização da IA
Embora não seja necessariamente indicativo de progresso tecnológico, várias empresas de tecnologia proeminentes manifestaram interesse em promulgar a inteligência artificial. Consequentemente, os modelos de IA de código aberto estão atualmente a receber formação e a ver os seus termos de licenciamento flexibilizados para permitir uma maior utilização e personalização por parte das organizações.
O Wall Street Journal informa que a Meta está a comprar aceleradores de IA Nvidia H100 e pretende desenvolver uma IA que concorra com o recente modelo GPT-4 da OpenAI.
A ausência de um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de código aberto capaz de rivalizar com as capacidades do GPT-3 tem dificultado a capacidade das empresas de aceder e utilizar um LLM altamente eficaz, mantendo a confidencialidade em relação às suas informações proprietárias. No entanto, com o próximo lançamento pela Meta de um produto comparável ao abrigo de um acordo de licenciamento menos restritivo, as organizações poderão otimizar um LLM robusto sem pôr em risco os seus segredos comerciais ou dados sensíveis de serem explorados pela concorrência.
AI Agents and Multi-Agent Startups
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Os esforços actuais envolvem a criação de entidades de inteligência artificial capazes de atingir objectivos específicos sem necessitarem de uma orientação extensiva, fazendo lembrar os agentes autónomos apresentados pela Auto-GPT, uma ferramenta inovadora conhecida pela sua capacidade de executar tarefas de forma independente.
O objetivo é que o agente ganhe total independência através de uma autoavaliação e auto-ajustamento consistentes. Para tal, o quadro operacional implica que o agente se questione constantemente em cada fase sobre as acções necessárias, os procedimentos de execução, os erros cometidos e as formas de melhorar o seu desempenho.
A limitação dos modelos contemporâneos de agentes de IA reside na sua falta de compreensão semântica intrínseca, o que leva a interpretações incorrectas e à geração de dados errados. Isto perpetua subsequentemente um ciclo vicioso de avaliação e aperfeiçoamento contínuos, resultando, em última análise, no enredamento do agente numa regressão infinita de autoanálise e ajustamentos.
A implementação de iniciativas, como a Estrutura Multi-agente MetaGPT, procura mitigar o problema aproveitando as capacidades colectivas de múltiplos agentes de inteligência artificial. A estrutura foi concebida para imitar o funcionamento de uma organização em fase de arranque, onde os agentes individuais assumem papéis equivalentes aos de um gestor de projeto, designer, programador e testador. Ao subdividir objectivos complexos em tarefas geríveis e atribuindo-as a agentes de IA distintos, aumenta a probabilidade de cada agente cumprir com êxito as responsabilidades que lhe foram atribuídas.
É certo que estas plataformas se encontram atualmente numa fase embrionária de desenvolvimento e que há ainda muitos desafios a resolver. No entanto, à medida que surgem modelos avançados, juntamente com infra-estruturas de IA melhoradas e esforços de investigação em curso, parece iminente o aparecimento de entidades de IA competentes e organizações interdisciplinares de IA.
Moldar o nosso futuro com a IA
À luz dos substanciais compromissos financeiros assumidos tanto pelas grandes empresas como pelas emergentes startups para o avanço da inteligência artificial e da sua arquitetura subjacente, prevê-se que o domínio da IA generativa produza meios mais eficazes de aceder a dados pertinentes através de pesquisas semânticas, resultantes da implementação de entidades de IA totalmente autónomas, bem como da disponibilidade de modelos de IA de última geração sem custos, facilitando assim a sua utilização e personalização para uma gama diversificada de aplicações nos domínios empresarial e individual.
Embora a IA ofereça uma série de possibilidades prometedoras, é crucial contemplar cuidadosamente as suas implicações nos princípios éticos, na privacidade individual e na construção ponderada de sistemas e quadros de IA. A progressão da IA generativa vai para além da mera amplificação da inteligência, pois envolve também a recalibração da nossa mentalidade e o reconhecimento da nossa responsabilidade no aproveitamento dos avanços tecnológicos.