GPT é apenas um tipo de IA e nem é o “melhor”
Vivemos uma era de atenção fugaz em que nosso foco se esvai se a primeira frase não captura a nossa atenção, então comecei pelo ponto mais importante nesse momento (2024) para entender e usar as IAs: a faladíssima IA GPT.
Mas primeiro vamos ter que rever alguns outros pontos pois a afobação para monetizar as IAs acabou obscurecendo o tema e dando a impressão de que IA é uma única tecnologia ou que são várias tecnologias que se conectam para fazer um tipo de robô gigante do somatório das partes.
A mídia está obcecada pelas IAs GPT (por motivos de marketing e lucratividade), mas existem outros modelos de IA que são muito mais úteis.
Os robôs que são mandados para explorar outros planetas usam um tipo de inteligência para achar sozinhos formas de superar parte dos obstáculos e para executar as ações de pesquisa. O tipo de IA do seu assistente digital (Siri, Alexa, Google) também não é GPT. Os buscadores de sites usam um outro modelo de IA diferente dos outros. Modelos que simulam as mudanças climáticas também são outro tipo de IA.
Talvez você esteja pensando que estou falando em IAs fracas ou especializadas e IAs fortes ou gerais. Não. As IAs Gerais inclusive continuam, apesar dos esforços de marketing, sendo ficção científica e não existe nenhum modelo de IA proposto para desenvolvê-las.
Estamos falando aqui de Machine Learning e Deep Learning, que usam um modelo baseado em redes neurais. Estamos falando em algoritmos criados para identificar padrões em dados financeiros, por exemplo, mesmo sem usar redes neurais. Os algoritmos das plataformas sociais comerciais são outro tipo ainda de IA que usam Machine e Deep learning, mas são casos especiais dos modelos que citei no começo.
Os modelos e soluções de IA são um universo vasto que não tem como abranger em um artigo, o objetivo aqui é mostrar que são como diversos “dispositivos” que cumprem funções muito específicas e estão se espalhando por toda parte, e isso não é ruim. IAs bem usadas são extremamente úteis.
A questão é: para que serve cada modelo de IA? Como extrair o melhor de uma solução específica de IA? E, principalmente, como não usar a IA certa para a coisa errada resultando em soluções inferiores às que os humanos atingem? Até mesmo uma solução igual pode ser indesejada ou insuficiente para justificar o uso da IA.
Um dos motivos que levam as IAs GPT a dominarem as notícias (e até cursos de TI) é que elas estão mais ao alcance das pessoas em geral e as outras, geralmente, exigem uma preparação, um estudo, prévios.
Listas ajudam muito, então aqui estão alguns modelos ou tipos de IA que existem atualmente (excluindo IA Genérica e Super Inteligência pois, como disse, não estão nem no horizonte):
- Machine Learning (aprendizado de máquina): Usa redes neurais
- Deep Learning (Aprendizado profundo): Também usa redes neurais, mas em múltiplos níveis
- Processamento de Linguagem Natural: como as assistentes digitais (não é GPT)
- IAs GPT: Especializadas em gerar conteúdo que parece ter sido feito por humanos
- Visão Computacional: Reconhecem imagens como rostos, plantas, quadros.
Em Eu, Robô (o livro de contos do Asimov, não o filme, por favor!) vemos a proposta de que uma civilização planetária só é possível com o uso de IAs e concordo com essa visão, no entanto o desenvolvimento e adoção dessas IAs precisa ser moderado, financiado e regulado pela humanidade através da forma de representação política de que dispomos no momento, uma combinação de governos, organizações integradoras como se pretendia a ONU e organizações civis.
A abordagem desse site, no entanto, não será predominante política, e sim no sentido de ajudar justamente governos, sociedade civil, mídia e organizações integradoras a compreender as IAs a vim de legislar e decidir sobre elas.
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