Para além do ChatGPT: O que é que o futuro reserva à IA generativa e aos chatbots?
Conclusões principais
O triunfo do ChatGPT precipitou investimentos substanciais na investigação e implementação da inteligência artificial, resultando em perspectivas e progressos excepcionais no domínio que eram anteriormente inatingíveis.
A pesquisa semântica, que aproveita o poder das bases de dados vectoriais através da utilização de palavras incorporadas e da análise semântica, transformou as capacidades dos algoritmos de pesquisa ao fornecer resultados mais relevantes em termos contextuais.
O objetivo final do avanço do agente de inteligência artificial e do arranque de multi-agentes é atingir uma autonomia completa através de uma autoavaliação contínua, de ajustamentos e de esforços de cooperação entre vários agentes, a fim de ultrapassar as limitações existentes e melhorar o desempenho global.
As extraordinárias realizações do ChatGPT levaram as empresas de todos os sectores da indústria tecnológica a afetar recursos à investigação da Inteligência Artificial (IA) e a explorar métodos para a incorporar nas suas ofertas de produtos. Este nível de interesse sem precedentes na IA representa um paradigma totalmente novo, embora seja apenas um indício do vasto potencial que se avizinha à medida que este campo continua a evoluir e a expandir as suas capacidades.
Embora o fascínio das tecnologias avançadas de IA, como os chatbots inteligentes e os algoritmos de geração de imagens, seja inegável, existem certas inovações de ponta no domínio da inteligência artificial que evocam uma sensação de espanto e de antecipação pelo que está para vir.
Pesquisa semântica com bases de dados vectoriais
Crédito da imagem:Firmbee.com/ Unsplash
A pesquisa semântica é uma tecnologia em desenvolvimento que procura melhorar a precisão dos resultados dos motores de busca através da análise da intenção do utilizador, em vez de se basear apenas em palavras ou frases individuais. Esta abordagem permite uma análise contextual mais abrangente, o que, por sua vez, conduz a uma maior relevância e qualidade dos dados devolvidos. Os métodos de pesquisa convencionais baseados em palavras-chave podem, por vezes, resultar em correspondências superficiais que não conseguem captar a verdadeira essência de uma consulta, conduzindo a resultados não optimizados. Ao mudar o foco da correspondência literal de palavras para o significado semântico, estas novas técnicas visam aperfeiçoar a forma como os motores de busca interagem com os utilizadores.
A pesquisa semântica utiliza a incorporação de palavras e o mapeamento semântico para compreender o significado contextual de uma consulta antes de apresentar os resultados da pesquisa. Ao contrário dos métodos de pesquisa convencionais que se baseiam apenas na correspondência de palavras-chave, a pesquisa semântica fornece resultados determinados pelas nuances semânticas de uma consulta.
A noção de pesquisa semântica existe há muito tempo.No entanto, as empresas deparam-se com desafios na integração desta funcionalidade, uma vez que é normalmente trabalhosa e exige muitos recursos.
Para conseguir um processo de pesquisa eficiente, é imperativo gerar representações vectoriais de pontos de dados e arquivá-las numa base de dados abrangente. Esta abordagem não só reduz os recursos computacionais necessários, como também acelera o processo de recuperação, limitando o âmbito dos resultados da pesquisa à informação mais pertinente.
Empresas tecnológicas notáveis e empresas emergentes como a Pinecone, a Redis e a Milvus atribuíram recentemente recursos ao desenvolvimento de bases de dados vectoriais, com vista a melhorar as capacidades de pesquisa semântica de sistemas de recomendação, motores de pesquisa, plataformas de gestão de conteúdos e agentes de conversação.
Democratização da IA
Embora não seja necessariamente indicativo de progresso tecnológico, numerosas empresas de tecnologia proeminentes manifestaram interesse em promulgar a inteligência artificial. Independentemente das suas implicações, os modelos de IA de fonte aberta estão atualmente a receber formação e acordos de licenciamento mais amplos que permitem às instituições utilizá-los e aperfeiçoá-los como entenderem.
A ausência de um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de código aberto capaz de superar o GPT-3 deixou as empresas vulneráveis a possíveis violações de propriedade intelectual ao utilizar essa tecnologia para seus próprios fins. No entanto, com a próxima oferta da Meta projectada para fornecer resultados comparáveis ao abrigo de um acordo de licenciamento menos restritivo, as empresas podem agora prosseguir com a otimização de um LLM potente, ao mesmo tempo que atenuam as preocupações com a fuga de informações confidenciais e a exploração por parte da concorrência.
Agentes de IA e startups multiagentes
Crédito da imagem:Annie Spratt/ Unsplash
Várias iniciativas em curso visam criar entidades de IA capazes de realizar autonomamente objectivos pré-determinados sem orientação explícita, fazendo lembrar a funcionalidade autónoma exibida pela plataforma Auto-GPT, que dirige automaticamente as suas próprias acções.
O objetivo é que o agente adquira total independência através de uma autoavaliação e auto-ajustamento consistentes.Para tal, a estratégia operacional implica que o agente se questione repetidamente ao longo de cada fase da sua operação sobre as acções necessárias a tomar, os procedimentos a seguir, os erros cometidos e os potenciais métodos de melhoria.
Um dos principais desafios associados aos sistemas de Inteligência Artificial (IA) é a sua capacidade limitada de compreensão semântica. Esta deficiência pode levar a um fenómeno conhecido como “alucinação”, em que o agente gera informações erradas ou interpreta mal os dados introduzidos. Consequentemente, estes agentes de IA podem ficar presos num ciclo interminável de autoavaliação e ajustamentos, o que acaba por prejudicar a sua capacidade de funcionar eficazmente.
A implementação de sistemas multiagentes, como a estrutura MetaGPT, procura atenuar a questão das saídas injustificadas através dos esforços concertados de várias entidades de inteligência artificial. Esta abordagem segue o modelo da dinâmica operacional das empresas em fase de arranque, em que cada agente assume papéis distintos, como gestor de projeto, designer, programador e testador. Ao dividir objectivos complexos em subtarefas geríveis e distribuí-las pelos respectivos agentes, aumenta a probabilidade de as metas designadas serem cumpridas com êxito.
Embora as actuais implementações de quadros de IA permaneçam relativamente incipientes, existe uma abundância de desafios não resolvidos que têm de ser abordados. No entanto, à medida que os avanços na complexidade dos modelos e nas infra-estruturas de IA continuam a progredir, juntamente com a investigação e o aperfeiçoamento persistentes, é iminente o aparecimento de agentes de IA competentes e de empresas de IA.
Moldar o nosso futuro com a IA
O afluxo de capital, tanto de grandes empresas como de startups em crescimento, tem alimentado uma intensa concentração em iniciativas de investigação e desenvolvimento relacionadas com a inteligência artificial e os seus quadros associados. Consequentemente, prevê-se que os avanços na IA generativa conduzam a uma maior acessibilidade a dados pertinentes através de pesquisas semânticas, bem como à proliferação de entidades de IA autónomas capazes de funcionar de forma independente. Além disso, existe uma tendência crescente para fornecer modelos de IA gratuitos e de elevado desempenho que podem ser utilizados tanto por empresas como por utilizadores individuais, com a opção de os personalizar e aperfeiçoar de acordo com necessidades específicas.
Embora a IA tenha um grande potencial, é crucial contemplar cuidadosamente as suas implicações nas normas éticas, na privacidade dos utilizadores e no crescimento responsável das tecnologias de IA. O avanço da IA generativa vai para além de meros melhoramentos da inteligência; engloba uma transformação nos nossos processos de pensamento e exige responsabilidade pela aplicação criteriosa da tecnologia.