Os tópicos tratados nesta palestra de 21 de dezembro de 2023 foram os seguintes:

• Visão Geral Overview -Alan Turing, facial recognition – reconhecimento facial, milestones momentos chave, neural networks redes neurais – Big AI – Transformer Architeture – LLM Large Language Models – GPT3 –Emerging Capabilities
• Aprendizado de Máquina: (Machine Learning) O aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprender com os dados e melhorar seu desempenho em uma tarefa sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser categorizados em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semissupervisionado e aprendizado por reforço, dependendo do tipo de dados de treinamento e dos objetivos de aprendizado.
• Análise de dados: (Data Analytics) A análise de dados envolve o processo de análise de grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, tendências e insights que podem informar a tomada de decisões e gerar resultados de negócios. Abrange várias técnicas e métodos para pré-processamento de dados, análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva, com o objetivo de extrair insights acionáveis dos dados.
• Processamento de linguagem natural (Natural Language Processing (NLP)): PLN é um subcampo da IA que se concentra em permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para tarefas como classificação de texto, análise de sentimentos, reconhecimento de entidade nomeada, tradução automática e resposta a perguntas. As técnicas de PNL geralmente aproveitam abordagens de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para processar e analisar dados de texto.
• Large Language Models, (LLM) Grandes modelos de linguagem, como GPT (Generative Pre-trained Transformer) desenvolvidos pela OpenAI, são projetados para executar tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de texto, classificação de texto e compreensão de linguagem, com notável proficiência. Esses modelos consistem em milhões ou até bilhões de parâmetros e são treinados usando técnicas como pré-treinamento não supervisionado seguido de ajuste fino em tarefas específicas. (Chat GPT é um upgrade do GPT)
• “Generative” Models modelos “generativos” referem-se à capacidade de um modelo ou sistema de criar novas amostras de dados semelhantes, mas não necessariamente idênticas, aos dados nos quais foi treinado. Os modelos generativos são uma classe de modelos de IA projetados para gerar novas instâncias de dados que se assemelham aos dados de treinamento.
• A “lecture” anterior deste Instituto foi sobre “O que é Inteligência Artificial Generativa e como funciona” , sendo que Chat GPT é o exemplo.
• Issues and Guard Rails – Problemas e sua prevenção – ele está mais preocupado com o aspecto da absorção de lixo da Internet, onde os LLM vão buscar sua referência, que dá origem a êrros e coisas que não batem com os fatos. Discute também algumas situações criminosas, ilegais ou imorais. Acrescenta um tópico interessante que os LLM acabam refletindo a cultura americana e as outras simplesmente não aparecem. Discute Copyright e GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) Selfdrive Modelo Tesla
• General Purpose AI – (Inteligência Artificial de Propósito Geral), também conhecida como AGI (Artificial General Intelligence), refere-se a um tipo de inteligência artificial que tem a capacidade de entender, aprender e realizar uma ampla variedade de tarefas de forma semelhante ou mesmo superior à inteligência humana em diversas áreas. Ao contrário da inteligência artificial mais específica, que é projetada para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de voz, classificação de imagens ou jogar xadrez, a AGI seria capaz de adaptar-se a novas situações, aprender novas tarefas com facilidade e aplicar seu conhecimento de forma flexível em uma variedade de contextos.
• “Last but not least” – Por último, mas não menos importante, talvez o mais importante, foi abordado Porque computador “não pensa” (embora pareça…)” eu eu separei noutro post e se quiser pode ir direto lá se não tiver interesse histórico ou nos detalhes dos blocos construtivos

Esses campos estão interconectados e frequentemente usados em combinação para desenvolver sistemas e aplicativos inteligentes que podem compreender, analisar e interpretar dados em diversas formas, incluindo texto, imagens, áudio e muito mais. Eles têm aplicações em uma ampla variedade de domínios, incluindo saúde, finanças, comércio eletrônico, atendimento ao cliente e muito mais, e desempenham um papel crucial no avanço dos recursos da tecnologia de IA.

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