{"id":204,"date":"2023-11-23T19:15:41","date_gmt":"2023-11-23T22:15:41","guid":{"rendered":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/?p=204"},"modified":"2023-11-23T19:24:56","modified_gmt":"2023-11-23T22:24:56","slug":"precisamos-atingir-a-ia-geral-para-nos-beneficiar-da-ia-a-resposta-e-um-rotundo-nao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/2023\/11\/23\/precisamos-atingir-a-ia-geral-para-nos-beneficiar-da-ia-a-resposta-e-um-rotundo-nao\/","title":{"rendered":"Precisamos atingir a IA Geral para nos beneficiar da IA? A resposta \u00e9 um rotundo N\u00c3O!"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Tem causado muita pol\u00eamica os recentes eventos na OpenAI com a demiss\u00e3o e posterior retorno de Sam Altman ao cargo de CEO. O estopim da crise, que j\u00e1 come\u00e7ou h\u00e1 mais de um ano, foi aparentemente os avan\u00e7os no desenvolvimento de uma nova ferramenta, a Q* (Q Star ou Q Estrela). A nova ferramenta seria muito boa nos c\u00e1lculos com algoritmos matem\u00e1ticos. Um exemplo desse tipo de algoritmo seria a determina\u00e7\u00e3o de rotas \u00f3timas entre v\u00e1rios pontos. O uso da intelig\u00eancia artificial permitiria por exemplo o uso de conhecimento do mundo real ou tamb\u00e9m podemos dizer que permite o uso de conhecimento heur\u00edstico, termo mais utilizado na \u00e1rea de IA na resolu\u00e7\u00e3o de problemas com algoritmos matem\u00e1ticos. O que n\u00e3o foi dito ainda \u00e9 que o uso da IA para este tipo de problema j\u00e1 era amplamente utilizado com sucesso antes do uso massivo do machine learning e da IA generativa. A defici\u00eancia do machine learning \u00e9 a tal “caixa preta”, ele consegue obter solu\u00e7\u00f5es mas na maioria das vezes n\u00e3o sabemos como ele fez exatamente para chegar a essa solu\u00e7\u00e3o, coisa que n\u00e3o existia nos primeiros m\u00e9todos de resolu\u00e7\u00e3o de problemas utilizados pela IA. A IA generativa por sua vez tamb\u00e9m \u00e9 deficiente na resolu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos embora seja fant\u00e1stica na an\u00e1lise de textos e predi\u00e7\u00e3o de resultados com base no texto dispon\u00edvel. Ent\u00e3o a IA generativa at\u00e9 certo ponto pode se dizer que estava “incompleta” caso a pretens\u00e3o fosse chegar a IA Geral, com capacidade de raciocinio semelhante ao ser humano. Teria que se criar uma t\u00e9cnica de integrar a capacidade de resolver problemas matem\u00e1ticos complexos do in\u00edcio da IA com as t\u00e9cnicas de machine learning e deep learning e da IA generativa. Mas isto n\u00e3o quer dizer que fazer esta integra\u00e7\u00e3o permita chegar \u00e0 IA Geral, mas teoricamente seria um passo a mais nessa dire\u00e7\u00e3o. Uma t\u00e9cnica muito utilizada em IA na resolu\u00e7\u00e3o de problemas era o uso do A* (A Star ou A Estrela) que permitia o uso de heur\u00edsticas ou conhecimento do mundo real na resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Quando vi o nome da nova ferramenta da OpenAI, Q*, automaticamente me veio \u00e0 lembran\u00e7a o uso da classe de algoritmos A*, que eu utilizei na minha tese de mestrado de IA, d\u00e9cadas atr\u00e1s para a determina\u00e7\u00e3o de caminhos \u00f3timos entre v\u00e1rios pontos, levando em considera\u00e7\u00e3o conhecimento sobre o mundo real. Coincid\u00eancia dos nomes Q* e A* ? Desconfio que n\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Mas voltando ao t\u00edtulo deste artigo, as ferramentas existentes de IA e mais recentemente de IA generativa tem permitido realizar e automatizar processos antes restritos aos seres humanos de uma forma muito eficiente e com resultados de boa qualidade. O objetivo da automa\u00e7\u00e3o sempre foi esse, criar algoritmos, t\u00e9cnicas e sistemas que consigam nos fazer economizar tempo, superar nossas limita\u00e7\u00f5es como seres humanos e obter solu\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis, de boa qualidade. Isso tem sido poss\u00edvel cada vez mais desde o in\u00edcio da computa\u00e7\u00e3o e o desenvolvimento dos primeiros sistemas de informa\u00e7\u00e3o. Temos evolu\u00eddo cada vez mais e os bons resultados obtidos com o uso da IA nos permitiram continuar progredindo nessa evolu\u00e7\u00e3o, agora em novas \u00e1reas de atua\u00e7\u00e3o. A IA generativa ao disponibilizar ferramentas de f\u00e1cil utiliza\u00e7\u00e3o pela maioria dos usu\u00e1rios, com excelentes resultados, que, olho vivo… ainda estamos explorando incipientemente, nos permitir\u00e3o milhares de novas formas de utiliza\u00e7\u00e3o na medida em que estas ferramentas forem cada vez mais aplicadas no dia a dia das pessoas e estas descobrirem novas utilidades. Grandes avan\u00e7os tem sido conseguidos. Ent\u00e3o a pergunta de se existe alguma raz\u00e3o para ansiedade por ainda n\u00e3o termos chegado na IA Geral, com intelig\u00eancia supostamente semelhante ou superior \u00e0 de um ser humano? N\u00e3o, claro que n\u00e3o. J\u00e1 temos muito que explorar com as ferramentas dispon\u00edveis e com isso obter novas formas de nos beneficiar. <\/p>\n\n\n\n

Autor: Ernesto Villafuerte Oyola <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mestre em Ci\u00eancias de Computa\u00e7\u00e3o e CEO da Aomega Treinamento<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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