Um pouco sobre a História da IA e o chatGPT

Baseado em um Talks que ministrei, segue um resumo.

Há muito, histórias de robôs superando a inteligência humana e computadores com consciência fascinam a imaginação da humanidade.

Software e hardware que consegue executar tarefas que apenas um ser humano conseguiria.

A IA pode se dividir em duas categorias principais: IA Forte e IA Fraca.

– A IA Forte é sonho de rivalizar com a inteligência humana, até chegar ao ponto da Singularidade (momento que a IA ultrapassa os seres humanos)

– IA Fraca é para tarefas mais simples, como previsão de tendências ou filtragem de conteúdo

A história da IA teve diversos altos e baixos, chamados comumente de “verões” e “invernos” da AI.

O “Turco Mecânico” era fake, mas ludibriou a Europa por décadas.

Os primeiros conceitos de rede neural artificial surgiram em 1943, por McCulloch-Pitts. Posteriormente, desenvolvimentos como o Percéptron deram fôlego à área.

Outro marco é o Teste de Turing, para avaliar se um computador é inteligente.

O primeiro “Inverno da AI” ocorreu a partir de 1969 – pelo Percéptron ser um modelo muito simples, o pesquisador Marvin Minski mostrou suas limitações e jogou um banho de água fria na área,

Um marco bastante importante surgiu décadas depois, com Deep Blue da IBM vencendo o enxadrista Garry Kasparov.

A partir dos anos 2010, houve uma evolução impressionante.

– Watson da IBM vence o Jeopardy

– A internet possibilitou quantidade inimaginável de dados

– Evolução de software (novas técnicas de backpropagation, pacotes computacionais)

– Evolução do hardware (pela Lei de Moore, e hardware de propósito específico como GPU)

O chatGPT é um dos avanços mais recentes, e alcançou impacto enorme em pouco tempo, por ser incrivelmente útil:

– O uso da IA por escrito pode aumentar muito a produtividade das empresas em uma variedade de indústrias

– Com a possibilidade de trabalho híbrido homem-máquina, agora o humano pode orientar IAs e corrigir erros

– As máquinas agora podem fazer tarefas que só poderiam ser feitas por humanos altamente treinados

Modelos do tipo LLM funcionam prevendo a próxima palavra, a partir de uma cadeia de palavras inicial.

Só para o treinamento do GPT-3, estima-se que a OpenAI gastou mais de US$ 5 MM!

A OpenAI, empresa criadora do modelo, foi fundada em 2015. Captou desde então cerca de US$ 3 Bilhões, e tem a Microsoft como uma de suas patrocinadoras. Aliás, com o sucesso do chatGPT, a Microsoft já está incorporando IA avançada em seus produtos Office e no Bing (o buscador da MS, que ninguém usava).

Outra variante do uso é em geração de imagens: