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Jan 29, 2024

O que é ChatGPT, DALL

Os sistemas generativos de IA se enquadram na ampla categoria de aprendizado de máquina e

Sistemas de IA generativosse enquadram na ampla categoria de aprendizado de máquina, e aqui está como um desses sistemas - ChatGPT - descreve o que ele pode fazer:

Pronto para levar sua criatividade para o próximo nível? Não procure mais do que IA generativa! Essa forma bacana de aprendizado de máquina permite que os computadores gerem todos os tipos de conteúdo novo e empolgante, desde música e arte até mundos virtuais inteiros. E não é apenas por diversão – a IA generativa também tem muitos usos práticos, como criar novos projetos de produtos e otimizar processos de negócios. Então, por que esperar? Libere o poder da IA ​​generativa e veja que criações incríveis você pode criar!

Alguma coisa nesse parágrafo pareceu estranho para você? Talvez não. A gramática é perfeita, o tom funciona e a narrativa flui.

É por isso que ChatGPT - o GPT significa transformador pré-treinado generativo - está recebendo tanta atenção agora. É um chatbot gratuito que pode gerar uma resposta para quase todas as perguntas feitas. Desenvolvido pela OpenAI e lançado para teste ao público em geral em novembro de 2022, já é considerado o melhor chatbot de IA de todos os tempos. E também é popular: mais de um milhão de pessoas se inscreveram para usá-lo em apenas cinco dias. Fãs de olhos arregalados postaram exemplos do chatbot produzindo código de computador, ensaios de nível universitário, poemas e até piadas meio decentes. Outros, entre a ampla gama de pessoas que ganham a vida criando conteúdo, de redatores de publicidade a professores titulares, estão tremendo nas botas.

Embora muitos tenham reagido ao ChatGPT (e IA e aprendizado de máquina de forma mais ampla) com medo, o aprendizado de máquina claramente tem potencial para o bem. Nos anos desde sua ampla implantação, o aprendizado de máquina demonstrou impacto em vários setores, realizando coisas como análise de imagens médicas e previsões meteorológicas de alta resolução. Uma pesquisa da McKinsey de 2022 mostra que a adoção de IA mais do que dobrou nos últimos cinco anos, e o investimento em IA está aumentando rapidamente. É claro que ferramentas de IA generativas como ChatGPT e DALL-E (uma ferramenta para arte gerada por IA) têm o potencial de mudar a forma como uma série de trabalhos são executados. O alcance total desse impacto, porém, ainda é desconhecido – assim como os riscos.

Mas há algumas perguntas que podemos responder, como como os modelos de IA generativos são construídos, que tipos de problemas eles são mais adequados para resolver e como eles se encaixam na categoria mais ampla de aprendizado de máquina. Leia para obter o download.

Saiba mais sobre QuantumBlack, IA da McKinsey.

A inteligência artificial é exatamente o que parece - a prática de fazer com que as máquinas imitem a inteligência humana para realizar tarefas. Você provavelmente já interagiu com a IA, mesmo que não tenha percebido - assistentes de voz como Siri e Alexa são baseados na tecnologia AI, assim como os chatbots de atendimento ao cliente que aparecem para ajudá-lo a navegar nos sites.

O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial. Por meio do aprendizado de máquina, os profissionais desenvolvem inteligência artificial por meio de modelos que podem “aprender” com padrões de dados sem direção humana. O enorme volume incontrolável e a complexidade dos dados (incontroláveis ​​por humanos, de qualquer maneira) que agora estão sendo gerados aumentaram o potencial do aprendizado de máquina, bem como a necessidade dele.

O aprendizado de máquina é baseado em vários blocos de construção, começando com técnicas estatísticas clássicas desenvolvidas entre os séculos 18 e 20 para pequenos conjuntos de dados. Nas décadas de 1930 e 1940, os pioneiros da computação – incluindo o matemático teórico Alan Turing – começaram a trabalhar nas técnicas básicas de aprendizado de máquina. Mas essas técnicas ficaram limitadas a laboratórios até o final dos anos 1970, quando os cientistas desenvolveram computadores poderosos o suficiente para montá-las.

Até recentemente, o aprendizado de máquina era amplamente limitado a modelos preditivos, usados ​​para observar e classificar padrões em conteúdo. Por exemplo, um problema clássico de aprendizado de máquina é começar com uma imagem ou várias imagens de, digamos, gatos adoráveis. O programa então identificaria padrões entre as imagens e, em seguida, examinaria as imagens aleatórias em busca daquelas que correspondessem ao adorável padrão do gato. A IA generativa foi um avanço. Em vez de simplesmente perceber e classificar uma foto de um gato, o aprendizado de máquina agora é capaz de criar uma imagem ou descrição de texto de um gato sob demanda.