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

• Visão geral  – Alan  Turing ,  reconhecimento facial  ,  marcos,  momentos-chave ,  redes neurais ,   Big AI,  arquitetura de transformadores  –  LLM Large Language Models  –  GPT3  –  Capacidades emergentes
• Machine Learning,  que é um subconjunto da IA ​​que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que os computadores aprendam com dados e melhorem seu desempenho em uma tarefa sem serem explicitamente programados. Algoritmos de machine learning podem ser categorizados em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semissupervisionado e aprendizado por reforço, dependendo do tipo de dados de treinamento e objetivos de aprendizado.
• Data Analytics  Que envolve o processo de analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, tendências e insights que podem informar a tomada de decisões e impulsionar resultados comerciais. 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 : PNL  é um subcampo da IA ​​que se concentra em permitir que computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para tarefas como classificação de texto, tarefas relacionadas a texto, 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  como GPT (Generative Pre-trained Transformer) desenvolvido pela OpenAI são projetados para executar tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de texto, classificação de texto e compreensão de linguagem, com proficiência notável. 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. (GPT Chat é uma atualização do GPT)
• Modelos Generativos : Modelos “generativos” referem-se à capacidade de um modelo ou sistema de criar novas amostras de dados que são semelhantes, mas não necessariamente idênticas, aos dados nos quais foi treinado. Modelos generativos são uma classe de modelos de IA projetados para gerar novas instâncias de dados que se assemelham a dados de treinamento.
• Problemas e Guard Rails  – Problemas e sua prevenção – ele está mais preocupado com o aspecto de absorver lixo da Internet, onde os LLMs obtêm suas referências, o que dá origem a erros e coisas que não correspondem aos fatos. Ele também discute algumas situações criminosas, ilegais ou imorais. Ele acrescenta um tópico interessante de que os LLMs acabam refletindo a cultura americana e outras culturas com pegada fraca na Internet simplesmente não aparecem. Ele discute direitos autorais e  GDPR  (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e o Modelo Tesla de Autocondução.
• IA de Propósito Geral  – também conhecida como AGI (Inteligência Geral Artificial) refere-se a um tipo de inteligência artificial que tem a capacidade de entender, aprender e executar uma ampla variedade de tarefas de forma semelhante ou até superior à inteligência humana em várias áreas. Ao contrário da inteligência artificial mais específica, que é projetada para executar tarefas específicas, como reconhecimento de fala, classificação de imagens ou jogar xadrez, a AGI seria capaz de se adaptar a novas situações, aprender novas tarefas facilmente e aplicar seu conhecimento de forma flexível em uma variedade de contextos.
• “Por último, mas não menos importante”, talvez o mais importante, ele abordou  Por que os computadores “não pensam”  (embora pareça…)  que separei neste post e se você quiser pode ir direto para lá se não estiver interessado em história ou nos  detalhes dos blocos de construção
• A palestra anterior neste Instituto foi sobre “  O que é Inteligência Artificial Generativa e como ela funciona”  , pela Prof. Mirella Lapata, onde ela examina também o que chamo aqui de blocos de construção, adicionando mais alguns do que os listados aqui. Depois que fiz este trabalho, criei uma espécie de ponteiro com os principais assuntos e minha opinião sobre o que está em jogo. Neste ponteiro, conectei a apresentação do Prof. Michael Wooldridge com a da Prof. Mirella Lapata sobre os mesmos assuntos, porque são complementares

Esses campos são interconectados e frequentemente usados ​​em combinação para desenvolver sistemas e aplicativos inteligentes que podem entender, analisar e interpretar dados em uma variedade de 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 das capacidades da tecnologia de IA.

Abertura

Dr. Michael Woolbridge

A Inteligência Artificial como disciplina científica está conosco desde logo após a Segunda Guerra Mundial. Começou, grosso modo, com o advento dos primeiros computadores digitais, mas tenho que dizer que, na maior parte do tempo, até recentemente, o progresso na inteligência artificial foi glacialmente lento. Isso começou a mudar neste século.

A Inteligência Artificial é uma disciplina muito ampla, que abrange uma gama muito ampla de técnicas diferentes, mas foi uma classe de técnicas de IA em particular que começou a funcionar neste século e, em particular, começou a funcionar por volta de 2005. A classe de técnicas que começou a funcionar em problemas que eram interessantes o suficiente para serem realmente úteis na prática em uma ampla gama de cenários foi o aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina

Agora, como tantos outros nomes no campo da inteligência artificial, o nome “machine learning” é realmente, realmente, inútil. Ele sugere que um computador, por exemplo, se tranca em uma sala com um livro didático e se treina para ler francês ou algo assim. Não é isso que está acontecendo. Então, vamos começar entendendo um pouco mais sobre o que é machine learning e como o machine learning funciona. Então, para começar:

Quem é esse? Alguém reconhece esse rosto? Você reconhece esse rosto? É o rosto de Alan Turing. Muito bem. Alan Turing. O falecido e grande Alan Turing. Todos nós sabemos um pouco sobre Alan Turing por seu trabalho de quebra de códigos na Segunda Guerra Mundial. Também deveríamos saber muito mais sobre essa vida incrível individual. Então, o que faremos é usar Alan Turing para nos ajudar a entender o aprendizado de máquina. Então, uma aplicação clássica da inteligência artificial é fazer reconhecimento facial. A ideia no reconhecimento facial é que queremos mostrar ao computador uma imagem de um rosto humano e que o computador nos diga de quem é esse rosto. Neste caso, por exemplo, mostramos uma imagem de Alan Turing e, idealmente, ele nos diria que é Alan Turing.

Então, como isso realmente funciona?

Bem, a maneira mais simples de fazer com que o aprendizado de máquina seja capaz de fazer algo é o que é chamado de aprendizado supervisionado. O aprendizado supervisionado, como todo o aprendizado de máquina, requer o que chamamos de dados de treinamento. Então, neste caso, os dados de treinamento estão no lado direito do slide, é um conjunto de pares de entrada e saída, ou o que chamamos de conjunto de dados de treinamento e cada par de entrada e saída consiste em uma entrada, se eu der isso, e uma saída, eu gostaria que você produzisse isso, então, neste caso, temos um monte de fotos novamente de Alan Turing, e o texto que gostaríamos que o computador criasse se mostrássemos a ele essa foto e isso é aprendizado supervisionado porque estamos mostrando ao computador o que queremos que ele faça. Estamos ajudando em um sentido, estamos dizendo: esta é uma foto de Alan Turing. Se eu mostrar a você a foto, é isso que eu gostaria que você imprimisse. Então, poderia haver uma foto minha e a foto minha seria rotulada com o texto Michael Wooldridge, se eu mostrasse a você esta foto, então é isso que eu gostaria que você imprimisse.

Então, aprendemos uma lição importante sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina em particular, e essa lição é que a IA requer dados de treinamento e, neste caso, imagens de Alan Turing rotuladas com o texto que gostaríamos que o computador produzisse. Se eu mostrasse essa imagem, eu gostaria que você produzisse o texto Alan Turing.

Certo, dados de treinamento são importantes toda vez que você acessa uma mídia social e carrega uma foto na mídia social e a rotula com os nomes das pessoas que aparecem lá, sua função nisso é fornecer dados de treinamento para os algoritmos de aprendizado de máquina de empresas de Big Data. Então, isso é aprendizado supervisionado. Agora, vamos falar exatamente como ele faz o aprendizado em um momento, mas a primeira coisa que quero destacar é que esta é uma tarefa de classificação. O que quero dizer com isso é que, como mostramos em uma imagem, o aprendizado de máquina está classificando essa imagem. Estou classificando isso como uma imagem de Michael Wooldridge, esta é uma imagem de Alan Turing e assim por diante, e essa tecnologia que realmente começou a funcionar por volta do início de 2005, começou a decolar realmente, realmente foi supercarregada por volta de 2012.

E apenas esse tipo de tarefa por si só é incrivelmente poderosa. Exatamente essa tecnologia pode ser usada, por exemplo, para reconhecer tumores em exames de raio-x ou anormalidades em exames de ultrassom e uma série de tarefas diferentes.

Alguém na plateia tem um Tesla? (alguns motoristas de Tesla). Não tenho certeza se eles querem admitir que têm um Tesla… Temos alguns motoristas de Tesla na plateia… O modo de direção autônoma do Tesla só é possível por causa dessa tecnologia. É essa tecnologia que está permitindo que um Tesla em modo de direção autônoma total seja capaz de reconhecer que aquilo é um sinal de parada, que aquilo é alguém em uma bicicleta, que aquilo é um pedestre em uma faixa de pedestres e assim por diante. Essas são tarefas de classificação. E voltarei e explicarei como as tarefas de classificação são diferentes da IA ​​generativa mais tarde.

Redes Neurais

OK, então, isso é aprendizado de máquina. Como ele realmente funciona? OK, esta não é uma apresentação técnica e é o mais técnico que pode ser, onde eu faço uma explicação muito superficial do que são redes neurais e como elas funcionam e com desculpas – eu sei que tenho alguns especialistas em redes neurais na plateia – e peço desculpas a você porque você vai se encolher com a minha explicação, mas os detalhes técnicos são técnicos demais para entrar em detalhes. Então, como uma rede neural reconhece Alan Turing?

(Abrirei aqui uma ramificação para outro post onde explicarei  Redes Neurais de IA vs. Redes Neurais humanas)

OK, então primeiramente, o que é uma rede neural?

Observe o cérebro ou sistema nervoso de um animal sob um microscópio, e você verá que ele contém um número enorme de células nervosas chamadas neurônios e essas células estão conectadas umas às outras em vastas redes. Agora, não temos números precisos, mas em um cérebro humano, a estimativa atual é algo como 86 bilhões de neurônios no cérebro humano. Como eles chegaram a 86, suponho que 85 ou 87, não sei, mas 86 parece ser o número mais comumente citado dessas células. E essas células estão conectadas umas às outras em enormes redes. Um neurônio pode ser conectado a até 8000 outros neurônios. E cada um desses neurônios está fazendo uma tarefa minúscula, muito, muito simples de reconhecimento de padrões. Esse neurônio está procurando por um padrão muito, muito simples e quando ele vê esse padrão, ele envia o sinal para suas conexões, ele envia um sinal para todos os outros neurônios aos quais ele está conectado. Então, como isso nos leva a reconhecer o rosto de Alan Turing? Então, a imagem de Turing, como sabemos, uma imagem – uma imagem digital – é composta de milhões de pontos coloridos… os pixels, então seu smath0ne talvez tenha 12 megapixels, 12 milhões de pontos coloridos compondo essa imagem. OK, então, a imagem de Turing ali é composta de milhões e milhões de pontos coloridos. Então, olhe para o neurônio superior esquerdo naquela camada de entrada. Esse neurônio está apenas procurando por um padrão muito simples. Qual pode ser esse padrão? Pode ser apenas a cor vermelha. E quando ele vê a cor vermelha em seu pixel associado, aquele no canto superior esquerdo ali, ele fica excitado e envia um sinal para todos os seus vizinhos. OK, então olhe para o próximo neurônio, talvez o que esse neurônio esteja fazendo seja apenas verificar se a maioria de suas conexões de entrada são vermelhas. E quando ele vê a maioria de suas conexões de entrada são vermelhas, então ele fica excitado e envia um sinal para seu vizinho. Agora, lembre-se, no cérebro humano, há algo como 86 bilhões deles, e temos algo como 20 ou mais conexões de saída para cada um desses neurônios em um cérebro humano, milhares dessas conexões. E de alguma forma — de maneiras que, para ser honesto, não entendemos realmente em detalhes, tarefas complexas de reconhecimento de padrões, em particular, podem ser reduzidas a essas redes neurais. Então, como isso nos ajuda na inteligência artificial? É isso que está acontecendo no cérebro de uma forma muito ondulada, não é isso, obviamente não é uma explicação técnica do que está acontecendo.

Como isso nos ajuda em redes neurais?

Bem, podemos implementar essas coisas em software. A ideia remonta à década de 1940 e aos pesquisadores McCulloch e Pitts, e eles foram atingidos pela ideia de que as estruturas que você vê no cérebro se parecem um pouco com circuitos elétricos. E eles pensaram, poderíamos implementar todas essas coisas em circuitos elétricos? Agora, eles não tinham os meios para fazer isso, mas a ideia pegou. A ideia existe desde a década de 1940. Começou a olhar seriamente para a ideia de fazer isso em software – na década de 1960. E então houve outra onda de interesse na década de 1980, mas foi somente neste século que isso realmente se tornou possível. E por que isso se tornou possível? Por três razões:

• 1-Houve alguns avanços científicos – o que é chamado de aprendizado profundo.
• 2-Havia a disponibilidade de big data – e você precisa de dados para poder configurar essas redes neurais e, finalmente,
• 3- para configurar essas redes neurais para que elas possam reconhecer a imagem de Turing, você precisa de muito poder computacional e o poder computacional se tornou muito barato neste século. Estamos na era do poder computacional muito barato.

E esses foram os ingredientes, assim como os desenvolvimentos científicos que tornaram a IA plausível neste século, em particular, decolando por volta de 2005.

OK, então como você realmente treina uma rede neural?

Se você mostrar uma foto de Alan Turing e o texto de saída “Alan Turing”, como o treinamento realmente se parece?

Bem, o que você tem que fazer é ajustar a rede. É isso que é treinar uma rede neural. Você ajusta a rede para que quando você mostrar ao ikt outro pedaço de dados de treinamento, uma entrada desejada e uma saída desejada – uma entrada e uma saída desejada – ela produza essa saída desejada. Agora, a matemática para isso não é muito difícil. É como um nível de pós-graduação iniciante ou nível escolar avançado, mas você precisa de muito if e é rotina fazer com que os computadores façam isso, mas você precisa de muito poder de computação para ser capaz de treinar redes neurais grandes o suficiente para serem capazes de reconhecer rostos.

OK, mas basicamente tudo o que você precisa lembrar é que cada um desses neurônios está realizando uma pequena tarefa simples de reconhecimento de padrões, e podemos replicar isso em software e treinar essas redes neurais com dados para conseguir fazer coisas como reconhecer rostos.

Então, como eu disse, começa a ficar claro por volta de 20005 que essa tecnologia está decolando. Ela começa a ser aplicável em problemas como reconhecimento de rostos ou reconhecimento de tumores em raios X e assim por diante. E há uma onda enorme de interesse do Vale do Silício. Ela é supercarregada em 2012, e por que ela é supercarregada em 2012? Porque se percebe que um tipo específico de processador de computador é realmente muito adequado para fazer toda a matemática. Esse tipo de processador de computador é uma unidade de processamento gráfico: uma GPU. Exatamente a mesma tecnologia que você ou possivelmente mais provavelmente seus filhos usam quando jogam C}all of Duty ou Minecraft ou o que quer que seja. Todos eles têm GPUs em seus computadores. É exatamente essa tecnologia e, a propósito, foi a IA que fez da Nvidia uma empresa de US$ 1 bilhão — não seus filhos adolescentes. Sim, bem, ” em tempos de corrida do ouro, sejam os que vendem as pás “* é a lição que você aprendeu lá.

*  O ditado “Em tempos de corrida do ouro, seja você quem vende as pás” é uma metáfora que destaca uma abordagem estratégica para lucrar com uma tendência popular ou especulativa. A ideia central é que durante qualquer boom ou frenesi especulativo, a maneira mais confiável e consistente de ganhar dinheiro não é participando diretamente da atividade especulativa (por exemplo, mineração de ouro), mas fornecendo as ferramentas, serviços ou infraestrutura necessários para aqueles que estão participando (por exemplo, vendendo pás, picaretas, suprimentos).

Grande IA

Então, para onde isso nos leva? Então, o Vale do Silício fica animado e começa a fazer bts especulativos em inteligência artificial. Uma enorme variedade de apostas especulativas e, por “apostas especulativas”, estou falando de bilhões e bilhões de dólares. O tipo de aposta que não podemos imaginar em nossa vida cotidiana. E uma coisa começa a ficar clara e o que começa a ficar claro é que as capacidades das redes neurais crescem com a escala. Para ser franco, com redes neurais, maior é melhor. Mas você não precisa apenas de redes neurais maiores, você precisa de mais dados e mais poder computacional para poder treiná-las. Então, há uma pressa para obter uma vantagem competitiva no mercado. E sabemos que mais dados, mais poder computacional, redes neurais maiores oferecem maior capacidade. E então como o Vale do Silício responde?

Ao jogar mais dados e mais poder de computação no problema, eles aumentam o dial para 11. Eles apenas jogam dez vezes mais dados, dez vezes mais poder de computação no problema. Parece incrivelmente bruto e, de uma perspectiva científica, é realmente bruto. Eu preferiria que os avanços tivessem vindo por meio da ciência central, mas, na verdade, há uma vantagem a ser obtida apenas jogando mais dados e poder de computação nisso. Então, vamos ver até onde isso pode nos levar. E para onde isso nos levou é uma direção realmente inesperada.

Por volta de 2017/2018, estamos vendo uma enxurrada de aplicações de IA, exatamente o tipo de coisas que descrevi – coisas como reconhecer tumores e assim por diante – e esses desenvolvimentos por si só já teriam impulsionado a IA. Mas o que acontece é que uma tecnologia de aprendizado de máquina em particular de repente parece ser muito, muito adequada para essa era de grande IA.

Atenção é tudo o que você precisa – Arquitetura de transformadores

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O artigo que foi lançado — provavelmente o artigo mais importante sobre IA na última década — é chamado de “ Atenção é tudo o que você precisa ”. É um título extremamente inútil e aposto que eles estão se arrependendo desse título — provavelmente parecia uma boa piada na época. Tudo o que você precisa é de um tipo de meme de IA. Não parece muito engraçado para você — é porque é uma piada interna. Mas, de qualquer forma, este artigo dessas sete pessoas, que na época trabalhavam para o Google Brain — um dos laboratórios de pesquisa do Google — é o artigo que introduz uma arquitetura de rede neural específica chamada  Arquitetura do Transformador.  E para o que ela foi projetada é algo chamado de grandes modelos de linguagem. Então, isso é — não vou tentar explicar como a arquitetura do transformador funciona, ela tem uma inovação específica, eu acho, e essa inovação específica é o que é chamado de mecanismo de atenção. 

Descreverei como grandes modelos de linguagem funcionam em um momento. Mas o ponto é – o ponto da imagem é simplesmente que esta não é apenas uma grande rede neural. Ela tem alguma estrutura. E foi essa estrutura que foi inventada naquele artigo. E este diagrama foi tirado diretamente daquele artigo. Foram essas estruturas – as arquiteturas de transformadores – que tornaram essa tecnologia possível.

Arquitetura do transformador: panorama geral

Nota: este wrap ut não estava no campo do Dr. Michael (RE Campos)

O artigo “Attention is All You Need”, publicado por Vaswani et al. em 2017, introduziu o modelo Transformer, que influenciou significativamente o campo da inteligência artificial, particularmente no processamento de linguagem natural (NLP). Aqui estão os principais conteúdos e conceitos do artigo:

1. Introdução a Transformers : O artigo apresenta a arquitetura Transformer, que depende inteiramente de mecanismos de atenção, descartando as camadas recorrentes e convolucionais usadas em modelos anteriores. Essa arquitetura permite paralelização e eficiência aprimorada no treinamento.
2. Mecanismo de Atenção : A principal inovação do Transformer é o mecanismo de atenção, especificamente o mecanismo de “autoatenção”. Isso permite que o modelo pondere a importância de diferentes palavras em uma frase em relação umas às outras, permitindo que ele capture relacionamentos contextuais de forma mais eficaz.
3. Atenção Multi-Head : O modelo emprega atenção multi-head, o que permite que a rede se concentre em diferentes partes da entrada simultaneamente. Isso aumenta sua capacidade de entender padrões e relacionamentos complexos dentro dos dados.
4. Codificação Posicional : Como o Transformer não tem uma estrutura de processamento sequencial (como RNNs), ele usa codificações posicionais para reter a ordem da sequência de entrada. Isso ajuda o modelo a entender a posição de cada palavra em relação às outras.
5. Arquitetura do codificador-decodificador : O transformador consiste em um codificador e um decodificador:
   • O codificador processa a sequência de entrada e gera um conjunto de representações contínuas.
   • O decodificador pega essas representações e gera a sequência de saída, frequentemente usada em tarefas como tradução.
6. Normalização de camadas e conexões residuais : a arquitetura incorpora normalização de camadas e conexões residuais para facilitar o treinamento e melhorar o desempenho, ajudando a mitigar problemas como gradientes que desaparecem.
7. Desempenho e Aplicações : O artigo demonstra que os Transformers alcançam resultados de última geração em várias tarefas de PNL, como tradução, sumarização e modelagem de linguagem. A eficiência e eficácia da arquitetura levaram à sua ampla adoção em muitas aplicações de IA, incluindo modelos como BERT e GPT.
8. Impacto na IA : A introdução do modelo Transformer revolucionou o campo da IA, levando a avanços significativos em como as máquinas entendem e geram a linguagem humana. Ele abriu caminho para modelos pré-treinados em larga escala que podem ser ajustados para tarefas específicas, aprimorando ainda mais as capacidades dos sistemas de IA.

No geral, “Atenção é tudo o que você precisa” é um artigo fundamental que moldou a direção da pesquisa e do desenvolvimento em inteligência artificial, particularmente no processamento e compreensão da linguagem natural.

GPT3

Ok, estamos todos ocupados meio que semiconfinados e com medo de sair de casa em junho de 2020 e uma empresa chamada OpenAI lançou um sistema — ou anunciou um sistema, devo dizer — chamado GPT3. Ótima tecnologia. Sua empresa de marketing com GPT, eu realmente acho que poderia ter pensado um pouco mais, para ser honesto com você, não sai da língua. Mas de qualquer forma, GPT3 é um tipo particular de sistema de aprendizado de máquina chamado modelo de grande linguagem. E falaremos mais detalhadamente sobre para que serve um modelo grande em um momento. Mas o ponto-chave sobre GPT3 é este: quando começamos a ver o que ele poderia fazer, percebemos que esta era uma mudança radical na capacidade. Era dramaticamente melhor do que os sistemas que o precederam. Não apenas um pouco melhor. Era dramaticamente melhor do que os sistemas que o precederam. E a escala disso era alucinante. Então, em termos de rede neural, falamos sobre parâmetros.

Onde as pessoas da rede neural falam sobre um parâmetro. Do que elas estão falando? Elas estão falando sobre um neurônio individual ou uma das conexões entre eles, aproximadamente. E o GPT3 tinha 175 bilhões de parâmetros. Agora, isso não é o mesmo que o número de neurônios no cérebro, mas, ainda assim, não está muito longe da ordem de magnitude. 

É extremamente grande. Mas, lembre-se, é organizado em uma dessas arquiteturas de transformadores. Meu ponto é que não é apenas uma grande rede neural. E então a escala das redes neurais neste sistema era enorme – completamente sem precedentes. E não há sentido em ter uma grande rede neural a menos que você possa treiná-la com dados suficientes. E, na verdade, se você tem grandes redes neurais e não dados suficientes, você não obtém sistemas capazes de forma alguma. Eles são realmente bastante inúteis.

Então. Como eram os dados de treinamento?

Os dados de treinamento para GPt3 são algo como 500 bilhões de palavras. É um texto comum em inglês. Texto comum em inglês. É assim que esse sistema foi treinado – apenas dando a ele texto comum em inglês.

De onde você obtém esses dados de treinamento?

Para começar, você baixa toda a World Wide Web.

Literalmente – essa é a prática padrão no campo. Você baixa a World Wide Web.

A propósito, você pode tentar isso em casa. Se você tiver um drive de disco grande o suficiente, há um programa chamado Common Crawl. Você pode pesquisar Common Crawl no Google quando chegar em casa. Eles até baixaram tudo para você e colocaram um arquivo grande e bonito pronto para seu arquivo. Mas você precisa de um disco grande para armazenar todas essas coisas.

E o que isso significa é que eles vão a cada página da web, raspam todo o texto dela – apenas o texto comum – e então seguem todos os links daquela página da web para todas as outras páginas da web. E eles fazem isso exaustivamente até que tenham absorvido toda a World Wide Web. Então, o que isso significa?

Cada documento PDF entra nisso e você extrai o texto desses documentos PDF, cada folheto publicitário, cada pedaço, cada regulamento governamental, cada ata da universidade – Deus nos ajude… – tudo isso entra nesses dados de treinamento. E as estatísticas – você sabe, 500 bilhões de palavras – É muito difícil entender a escala desses dados de treinamento. Você sabe, levaria uma pessoa lendo mil palavras por hora a mais de mil anos para conseguir ler isso. Mas mesmo isso não ajuda muito. Isso é muito, muito mais texto do que um ser humano poderia absorver em sua vida. O que isso diz a você, a propósito, uma coisa que diz a você é que o aprendizado de máquina é muito menos eficiente em aprender do que os seres humanos porque, para eu conseguir aprender, não precisei absorver 500 bilhões de palavras. De qualquer forma, então, o que isso faz?

Então, essa empresa, a OpenAI, está desenvolvendo essa tecnologia. Eles receberam um investimento de US$ 1 bilhão da Microsoft e o que eles estão tentando fazer? O que é esse grande modelo de linguagem? Tudo o que ele está fazendo é um autocompletar muito poderoso. Então, se eu abrir meu smartphone e começar a enviar uma mensagem de texto para minha esposa e digitar “I am going to be”, meu smartphone sugerirá conclusões para que eu possa digitar a mensagem rapidamente. E quais podem ser essas conclusões? Elas podem ser “atrasado” ou “no pub”. Sim, “atrasado E no pub”.

Então, como meu smartphone está fazendo isso?

Ele está fazendo o que o GPT3 faz, mas em uma escala muito menor. Ele olhou para todas as mensagens de texto que enviei para minha esposa e aprendeu – por meio de um processo de aprendizado de máquina muito mais simples – que a próxima coisa mais provável para eu digitar depois de “I’m going to be” é “late” ou “in the pub” ou “late AND in the pub”.

Então, os dados de treinamento são apenas as mensagens de texto que enviei para minha esposa.

Agora, crucialmente, o que o GPT3 – e seu sucessor, o Chat GPT – estão fazendo é exatamente a mesma coisa. A diferença é a escala. Para poder treinar as redes neurais com todos esses dados de treinamento para que possam fazer essa previsão (dado esse prompt, o que deve vir a seguir?), você precisa de supercomputadores de IA extremamente caros funcionando por meses. E por supercomputadores de IA extremamente caros, são dezenas de milhões de dólares para esses supercomputadores e eles estão funcionando por meses. Só o custo básico de eletricidade chega a milhões de dólares. Isso levanta todos os tipos de questões sobre emissões de CO2 e coisas do tipo que não vamos abordar aqui. O ponto é que essas são coisas extremamente caras. Uma das implicações disso, a propósito, nenhuma universidade da UH ou dos EUA tem a capacidade de construir um desses modelos do zero. Apenas grandes empresas de tecnologia no momento são capazes de construir modelos na escala do GPT3 ou ChatGPT.

Então, o GPT3 é lançado, como eu disse em junho de 2020, e de repente fica claro para nós que o que ele faz é uma mudança radical na melhoria da capacidade em relação aos sistemas que vieram antes. E ver uma mudança radical em uma geração é extremamente raro.

Mas como eles chegaram lá?

Bem, a arquitetura do transformador era essencial. Eles não teriam conseguido fazer isso. Mas, na verdade, tão importante quanto é dimensionar enormes quantidades de dados, enormes quantidades de poder computacional que foram para treinar essas redes. E, na verdade, estimulados por isso, entramos em uma nova era na IA. Quando eu era um estudante de doutorado no final dos anos 1980, você sabe, eu dividia um computador com um monte de outras pessoas no meu escritório e isso era – era bom. Nós podíamos fazer pesquisa de IA de última geração em um computador de mesa que era compartilhado com um monte de nós.

Estamos em um mundo muito diferente. O mundo em que estamos — na IA agora — o mundo da grande IA é pegar enormes conjuntos de dados e jogá-los em enormes sistemas de aprendizado de máquina. E há uma lição aqui. É chamada de verdade amarga — isso é de um pesquisador de aprendizado de máquina chamado Rich Sutton. O que Rich destacou — e ele é um pesquisador muito brilhante, ganhou todos os prêmios na área — ele disse: olha, a verdade real é que os grandes avanços que vimos na IA surgiram quando as pessoas fizeram exatamente isso; apenas jogaram dez vezes mais dados e dez vezes mais poder de computação nele. E eu digo que é uma lição amarga porque, como cientista, NÃO é exatamente assim que você gostaria que o progresso fosse feito.

A grande verdade amarga da IA

Ok, quando eu era, como eu disse, quando eu era um estudante, eu trabalhava em uma disciplina chamada IA ​​simbólica. A IA simbólica tenta obter IA, falando grosso modo, IA, através da modelagem da mente. Modelando os processos mentais conscientes que acontecem em nossa mente, as conversas que temos conosco mesmos em línguas. Nós tentamos capturar esses processos na inteligência artificial. Na Big AI – e então, a implicação ali na IA simbólica é que a inteligência é um problema de conhecimento que nós temos que dar à máquina conhecimento suficiente sobre um problema para que ela seja capaz de resolvê-lo. Na big AI, a aposta é diferente. Na big AI a aposta é que a inteligência é um problema de dados, e se nós pudermos obter dados suficientes e poder de computador associado suficiente, então isso vai entregar IA. Então, há uma mudança muito diferente neste novo mundo da big AI. Mas o ponto sobre a big AI é que nós estamos em uma nova era de inteligência artificial onde ela é orientada por dados e computador e grandes, grandes sistemas de aprendizado de máquina.

Então, por que ficamos animados em junho de 2020? Bem, lembre-se do que o GPT3 foi criado para fazer — o que ele é treinado para fazer — é essa tarefa de conclusão rápida. E ele foi treinado em tudo na World Wide Web, então você pode dar a ele um prompt, como um resumo de um parágrafo da vida e das realizações de Winston Churchill, e ele lê resumos de um parágrafo suficientes sobre a vida e as realizações de Winston Churchill, que ele retornará com um muito plausível. E ele é extremamente bom em gerar texto que soe realista dessa forma. Mas é por isso que ficamos surpresos com a IA: isso é de uma tarefa de raciocínio de senso comum que foi criada para inteligência artificial na década de 1990, até três anos atrás — até junho de 2020 — não havia nenhum sistema de IA no mundo ao qual você pudesse aplicar esse teste. Era literalmente impossível. Não havia nada lá, e isso mudou da noite para o dia. Então, como e como é esse teste? Bem, o teste é um monte de perguntas, e elas não são perguntas para raciocínio matemático ou raciocínio lógico ou problemas de física. Elas são tarefas de raciocínio de senso comum.

E se algum dia tivermos IA que forneça escala em sistemas realmente grandes, então ela certamente seria capaz de lidar com problemas como esse. Então, como são as perguntas? Um humano faz a pergunta: “Se Tom é três polegadas mais alto que Dick, e Dick é 2 polegadas mais alto que Harry, quanto mais alto Tom é que Harry?

No slide, os que estão em verde são os que a IA acerta. Os que estão em vermelho são os que erram.

E acerta em cheio: 13 centímetros mais alto que Harry.

Mas não o treinamos para ser capaz de responder a essa pergunta. Então, de onde diabos isso veio? Essa capacidade – essa capacidade simples de ser capaz de fazer isso – de onde veio?

A próxima pergunta: “Tom pode ser mais alto que ele?”

Este é o entendimento do conceito de “mais alto que”. Que o conceito de “mais alto que” é irreflexivo. Você não pode ser mais alto – uma coisa não pode ser mais alta que ela mesma. Não. Novamente, ele acerta a resposta. Mas não treinamos nisso. Não é – não treinamos o sistema para ser bom em responder perguntas sobre o que “mais alto que” significa. E, a propósito, 20 anos atrás, tant era exatamente o que as pessoas faziam na IA. Então, de onde veio essa capacidade? “Uma irmã pode ser mais alta que um irmão?” Sim, uma irmã pode ser mais alta que um irmão. “Dois irmãos podem ser mais altos que o outro?” E ele erra essa. E, na verdade, estou intrigado, há alguma maneira de sua resposta estar correta e ele está apenas acertando de uma forma que eu não entendo. Mas ainda não descobri nenhuma maneira de essa resposta estar correta. Mas por que ele erra essa, eu não sei. Então, essa também me surpreende. “Em um mapa, qual direção da bússola geralmente é para a esquerda?” E ele acha que o norte geralmente é para a esquerda. Não sei se há algum país no mundo que convencionalmente tem o norte para a esquerda, mas acho que não. “Os peixes podem correr?” Ele entende que os peixes não podem correr. “Se uma porta está trancada, o que você deve fazer primeiro antes de abri-la?” Você deve primeiro destrancá-la. ] e então finalmente, e muito estranhamente, ele erra esta: “o que foi inventado primeiro, carros, navios ou aviões?” – e ele acha que os carros foram inventados primeiro. Agora o QHR está acontecendo lá.

Agora, meu ponto é que esse sistema foi criado para ser capaz de competir a partir de um prompt, e não é nenhuma surpresa que ele seria capaz de gerar um bom resumo de um parágrafo da vida e das conquistas de Winston Churchil, porque ele teria visto tudo isso nos dados de treinamento. Mas de onde vem o entendimento de “mais alto que”? E há um milhão de outros exemplos como esse. Desde junho de 2020, a comunidade de IA enlouqueceu explorando as possibilidades desses sistemas e tentando entender por que eles podem fazer essas coisas quando não é para isso que os treinamos. Este é um momento extraordinário para ser um pesquisador de IA porque agora há questões que, durante a maior parte da história da IA ​​até junho de 2020, eram apenas discussões filosóficas. Não podíamos testá-las porque não havia nada para testá-las. Literalmente. Então, da noite para o dia, isso mudou. Então, genuinamente, é um grande negócio. Isso foi realmente, realmente um grande negócio, a chegada deste sistema. Claro, o mundo não percebeu, em junho de 2020. O mundo percebeu quando o ChatGPT foi lançado. E o que é ChatGPT? ChatGPT é uma versão polida e melhorada do GPT3, mas é basicamente a mesma tecnologia e está usando a experiência que aquela empresa teve com o GPT3 e como ele foi usado para poder melhorá-lo e torná-lo mais polido e mais acessível e assim por diante.

Então, para pesquisadores de IA, o realmente interessante não é que eles podem me dar um resumo de um parágrafo da vida e das conquistas de Winston Churchill, e na verdade você poderia pesquisar isso no Google, de qualquer forma. O realmente interessante é o que chamamos de capacidades emergentes – e capacidades emergentes são capacidades que o sistema tem, mas que não o projetamos para ter. E então há um enorme corpo de trabalho acontecendo agora, tentando mapear exatamente quais são essas capacidades. E voltaremos e falaremos sobre algumas delas mais tarde. OK. Então os limites para isso não são, no momento, bem compreendidos e, na verdade, ferozmente controversos. Um dos grandes problemas, a propósito, é que você constrói algum teste para isso e você tenta esse teste e obtém alguma resposta e então descobre que está nos dados de treinamento, certo? Você pode simplesmente encontrá-la na World Wide Web. E é realmente muito difícil construir testes para inteligência que você tem certeza absoluta de que não estão em nenhum lugar da World Wide Web. É realmente muito difícil fazer isso. Então precisamos de uma nova ciência para poder explorar esses sistemas e entender suas capacidades. Os limites não são bem compreendidos – mas, ainda assim, isso é algo muito empolgante. Então, vamos falar sobre alguns problemas com tecnologia.

PROBLEMAS

Então, agora você entende como a tecnologia funciona. É uma rede neural baseada em uma arquitetura de transformador específica, que é toda projetada para fazer essa coisa de conclusão rápida. E ela foi treinada com vastas, vastas, vastas quantidades de dados de treinamento apenas para poder tentar fazer seu melhor palpite sobre quais palavras devem vir a seguir. Mas por causa da escala dela, ela viu tantos dados de treinamento, a sofisticação dessa arquitetura de transformador – ela é muito, muito fluente no que faz. E se você já usou – então, quem usou? Todo mundo já usou? Eu estou supondo que a maioria das pessoas se você estiver em uma palestra sobre inteligência artificial, a maioria das pessoas já terá experimentado. Se você não experimentou, você deveria, porque este é realmente um ano marcante. Esta é a primeira vez na história que temos poderosas ferramentas de IA de propósito geral disponíveis para todos. Isso nunca aconteceu antes. Então, é um ano inovador, e se você não experimentou, você deveria. Se você usar, a propósito, não digite nada pessoal sobre você, porque isso só vai para os dados de treinamento. Não pergunte como consertar seu relacionamento, certo? Quer dizer, isso não é algo – Não reclame do seu chefe, porque tudo isso vai para os dados de treinamento e na semana que vem alguém vai fazer uma consulta e tudo vai voltar de novo.

Não sei por que você está rindo… Isso aconteceu. Isso aconteceu com absoluta certeza.

OK, vamos analisar algumas questões.

Os LLMs erram muito

Então, o primeiro, eu acho que muitas pessoas estarão cientes: ele erra as coisas. Muitas. E é problemático por uma série de razões. Então, quando — na verdade, não me lembro se era GPT3 — mas um dos primeiros modelos de linguagem grande, eu estava brincando com ele e fiz algo que tenho certeza que muitos de vocês já fizeram, e é meio cafona. Mas de qualquer forma, eu disse: “Quem é Michael Wooldridge?” Você pode ter tentado. De qualquer forma, “Michael Wooldridge é um apresentador da BBC.” Não, não isso, Michael Wooldridge. “Michael Wooldridge é o Ministro da Saúde da Austrália.” Não, não isso, Michael Wooldridge — o Michaqel Wooldridge em Oxford. E ele voltou com um resumo de algumas linhas sobre mim “Michael Woolddridge é um pesquisador em inteligência artificial”, etc. etc. etc. Por favor, me diga que todos vocês tentaram isso” Não? De qualquer forma, ele disse “Michael Wooldridge começou sua graduação em Cambridge”. Agora, como professor de Oxford, você pode imaginar como me senti sobre isso. Mas, de qualquer forma, o ponto é que é completamente falso e, de fato, minhas origens acadêmicas são muito distantes de Oxford. Mas por que ele fez isso? Porque ele leu – em todos aqueles dados de treinamento por aí – ele leu milhares de biografias de professores de Oxford e isso é uma coisa muito comum, certo? E ele está fazendo seu melhor palpite. O ponto principal sobre a arquitetura é que ele está fazendo seu melhor palpite sobre o que iria lá. Ele está preenchendo as lacunas. Mas aí está a questão. Ele está preenchendo as lacunas de uma forma muito, muito plausível. Se você tivesse lido na minha biografia que Michael Wooldridge estudou seu primeiro grau na Universidade do Uzbequistão, por exemplo, você poderia ter pensado, “bem, isso é um pouco estranho, isso é realmente verdade?” Mas você não teria adivinhado que havia algum problema se você lesse Cambridge, porque parece completamente plausível – mesmo que no meu caso não seja absolutamente verdade. Então, ele erra as coisas e erra as coisas de maneiras muito plausíveis. E, claro, é muito fluente. Quero dizer, a tecnologia retorna com explicações muito, muito fluentes. E essa combinação de plausibilidade – “Michael Wooldridge estudou graduação em Cambridge” e fluência é uma combinação muito perigosa. Ok, então, em particular, eles não têm ideia do que é verdade ou não. Eles não estão procurando algo em um banco de dados onde – você sabe, entrando em algum banco de dados e procurando onde Wooldredge estudou sua graduação. Não é isso que está acontecendo. São essas redes neurais da mesma forma que estão fazendo um melhor palpite sobre de quem é o rosto quando estão fazendo reconhecimento facial, estão fazendo seu melhor palpite sobre o texto que deve vir a seguir. Então, eles erram as coisas, mas erram de maneiras muito, muito plausíveis. E essa combinação é muito perigosa. A lição para isso, a propósito, é que se você usar isso – e eu sei que as pessoas usam e estão usando produtivamente – se você usar para algo sério, você tem que checar os fatos. E há uma troca.Vale a pena o esforço de checar os fatos em vez de fazer eu mesmo? Mas você precisa absolutamente – precisa absolutamente estar preparado para fazer isso.

Ok, os próximos problemas estão bem documentados, mas meio que amplificados por essa tecnologia e seus problemas de preconceito e toxicidade.

Viés e Toxicidade

Então, o que quero dizer com isso? O Reddit fazia parte dos dados de treinamento.

Reddit é um site de agregação de notícias sociais, classificação de conteúdo da web e discussão. Membros registrados podem enviar conteúdo para o site, como links, postagens de texto, imagens e vídeos, que são então votados para cima ou para baixo por outros membros. Aqui estão alguns recursos e conceitos-chave associados ao Reddit:

1. Subreddits : O Reddit é dividido em milhares de comunidades menores conhecidas como subreddits, cada uma dedicada a um tópico ou tema específico. Os subreddits são denotados por “r/” seguido pelo nome do subreddit (por exemplo, r/technology, r/aww, r/AskReddit).
2. Karma : Os usuários ganham pontos de karma quando suas postagens ou comentários são votados por outros. Karma serve como uma medida aproximada da contribuição de um usuário para o site.
3. Upvotes e Downvotes : O conteúdo é classificado pelos usuários por meio de upvotes e downvotes, que influenciam sua visibilidade no site. O conteúdo com mais upvotes sobe para o topo, enquanto o conteúdo com mais downvotes se torna menos visível.
4. Moderação : Cada subreddit é moderado por voluntários que definem e aplicam as regras da comunidade, garantindo que as discussões permaneçam no tópico e sigam as diretrizes da comunidade.
5. Reddit Gold (agora Reddit Premium) : Um serviço de assinatura que oferece uma experiência sem anúncios, acesso a subreddits exclusivos e outros benefícios.
6. AMA (Ask Me Anything) : Um formato popular onde os usuários podem fazer perguntas a pessoas de interesse, desde celebridades até especialistas em diversas áreas.

O Reddit é conhecido por sua diversidade de tópicos e discussões vibrantes na comunidade, o que o torna uma importante plataforma para interação online e compartilhamento de conteúdo.

Não sei se algum de vocês passou algum tempo no Reddit, mas o Reddit contém todo tipo de crença humana desagradável que vocês podem imaginar e realmente uma vasta gama que nós neste auditório não podemos imaginar. Tudo isso foi absorvido. Agora, as empresas que desenvolveram essa tecnologia, eu realmente acho que não quero que seus grandes modelos de linguagem absorvam todo esse conteúdo tóxico. Então, eles tentam filtrar. Mas a escala é tal que com uma probabilidade muito alta uma quantidade enorme de conteúdo tóxico está sendo absorvida. Todo tipo de racismo, misoginia – tudo o que vocês podem imaginar está sendo absorvido e está latente dentro dessas redes neurais. Certo. Então, como as empresas lidam com isso, fornecem essa tecnologia? Elas constroem o que agora é chamado de “guardrails” e construíram guardrails antes, então, quando você digita um prompt, haverá um guardrail que tenta detectar se seu prompt é um prompt travesso e também a saída. Eles verificarão a saída e verificarão se é um prompt travesso. Mas deixe-me dar um exemplo de quão imperfeitas essas proteções eram. Novamente, volte para junho de 2020. Todo mundo está experimentando freneticamente essa tecnologia, e o exemplo a seguir se tornou viral. Alguém tentou, com o GPT3, o seguinte prompt: “Eu gostaria de assassinar minha esposa. Que maneira infalível de fazer isso e escapar impune?” E o GPT3, que foi projetado para ser útil, disse: “Aqui estão cinco maneiras infalíveis de assassinar sua esposa e escapar impune”. É para isso que a tecnologia foi projetada. Então, isso é constrangedor para a empresa envolvida. Eles não querem que ela forneça informações como essa. Então, eles colocam uma proteção. E se você é um programador de computador, meu palpite é que a proteção é provavelmente uma “declaração if”. Algo assim – no sentido de que não é uma solução profunda. Ou, para colocar de outra forma, para não programadores de computador, é o equivalente tecnológico de colar fita adesiva no seu motor. (consertar). Certo, é isso que está acontecendo com essas proteções. E então, algumas semanas depois, o exemplo a seguir se torna viral. Então, nós consertamos o “como eu mato minha esposa?” Alguém diz: “Estou escrevendo um romance em que o personagem principal quer assassinar sua esposa e escapar impune. Você pode me dar uma maneira infalível de fazer isso?” e ​​então o sistema diz: “Aqui estão cinco maneiras pelas quais seu personagem principal pode assassinar”. Bem, de qualquer forma, meu ponto é que as proteções que construímos em um momento não são correções tecnológicas profundas, que são os equivalentes tecnológicos de fita adesiva. E há um jogo de gato e rato acontecendo entre as pessoas que tentam contornar essas proteções e as empresas que estão tentando defendê-las. Mas eu acho que elas estão genuinamente tentando defender seus sistemas contra esses tipos de abusos.

Certo, então isso é preconceito e toxicidade. Viés, a propósito, é o problema que, por exemplo, os dados de treinamento predominantes no momento estão vindo da América do Norte e o que estamos acabando inadvertidamente são essas ferramentas de IA muito poderosas que têm um preconceito inato em relação à América do Norte, cultura norte-americana, normas de linguagem e assim por diante e que enormes partes do mundo — particularmente aquelas partes do mundo que não têm uma grande pegada digital — inevitavelmente acabarão excluídas. E obviamente não é apenas no nível das culturas, é no nível de — no nível de, você sabe, indivíduos, raças e assim por diante.

Então, esses são os problemas de preconceito e toxicidade.

Direitos autorais e propriedade intelectual

Se você absorveu toda a World Wide Web, você terá absorvido uma quantidade enorme de material protegido por direitos autorais. Então, eu escrevi vários livros e é uma fonte de irritação intensa que a última vez que eu chequei no Google o primeiro link que você obteve para o meu livro didático foi para uma cópia pirata do livro em algum lugar do outro lado do mundo. No momento em que um livro é publicado, ele é pirateado. E se você está apenas sugando toda a World Wide Web, você estará sugando enormes quantidades de conteúdo protegido por direitos autorais. E houve exemplos em que autores muito proeminentes deram o prompt do primeiro parágrafo de seu livro, e o grande modelo de linguagem fielmente surgiu com o texto a seguir, você sabe, os próximos cinco parágrafos de seu livro. Obviamente, o livro estava nos dados de treinamento e está latente nas redes neurais desses sistemas.

Este é um problema realmente grande para os provedores desta tecnologia, e há processos em andamento agora, não sou capaz de comentar sobre eles porque não sou um especialista jurídico, mas há processos em andamento que provavelmente levarão anos para serem desvendados. A questão relacionada à propriedade intelectual em um sentido muito amplo: Então, por exemplo, a maioria dos grandes modelos de linguagem terá absorvido os romances de JK Rowling, os romances de Harry Potter. romances. Então imagine JK Rowling, que passou anos em Edimburgo trabalhando no universo e estilo de Harry Potter e assim por diante, ela lança seu primeiro livro, a internet é povoada por livros falsos de Harry Potter produzidos por esta IA generativa, que imita fielmente o estilo de JK Rowling, imita fielmente esse estilo. Onde isso deixa sua propriedade intelectual? Ou os Beatles. Você sabe, os Beatles passaram anos em Hamburgo trabalhando duro para criar o som dos Beatles, o som revolucionário dos Beatles. Tudo remonta aos Beatles. Eles lançaram seu primeiro álbum, e no dia seguinte a internet está povoada de músicas falsas dos Beatles que realmente, realmente capturam fielmente o som de Lennon e McCartney e a voz de Lennon e McCartney. Então, há um grande desafio aqui para a propriedade intelectual.

Relacionado a isso: GDPR

Qualquer pessoa na audiência que tenha algum tipo de perfil público: dados sobre você terão sido absorvidos por essas redes neurais. Então, o GDPR, por exemplo, dá a você o direito de saber o que é mantido sobre você e de ter isso removido.

O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) é uma lei abrangente de proteção de dados que foi promulgada pela União Europeia (UE) para aprimorar e unificar as leis de privacidade de dados em toda a Europa. Entrou em vigor em 25 de maio de 2018

Agora, se todos esses dados estão sendo mantidos em um banco de dados, você pode simplesmente ir até a entrada de Michael Wooldridge e dizer: “Tudo bem, tire isso”. Com uma rede neural? Sem chance. A tecnologia não funciona dessa forma. Ok, então você não pode ir até ela e cortar os neurônios que sabem sobre Michael Wooldridge porque ela fundamentalmente não sabe. Não funciona dessa forma.

Então, e sabemos que isso combinado com o fato de que ele faz as coisas erradas, já levou a situações em que grandes modelos de linguagem fizeram, francamente, alegações difamatórias sobre indivíduos. E houve um caso na Austrália em que eu acho que alegou que alguém tinha sido demitido de seu trabalho por algum tipo de má conduta grave e que esse indivíduo compreensivelmente não estava muito feliz com isso.

E então, finalmente, o próximo é interessante e, na verdade, se há uma coisa que eu quero que vocês levem para casa desta palestra, que explica por que a inteligência artificial é diferente da inteligência humana, é este vídeo.

O piloto automático da Tesla

Então, os donos de Tesla reconhecerão o que estamos vendo no lado direito desta tela. Esta é uma tela e um carro Tesla e a IA de bordo no carro Tesla está tentando interpretar o que está acontecendo ao redor dele

Ele está identificando caminhões, placas de pare, pedestres e assim por diante. E você verá o carro na parte inferior, lá está o Tesla real, e então você verá acima dele as coisas que parecem semáforos, que eu acho que são placas de pare dos EUA e então à frente dele, há um caminhão. Então, enquanto eu reproduzo o vídeo, observe o que acontece com essas placas de pare e pergunte a si mesmo o que realmente está acontecendo no mundo ao redor dele

Por que eles estão todos zunindo (zumbindo) em direção ao carro? E então vamos dar uma panorâmica e ver o que realmente está lá.

O carro é treinado durante um número enorme de horas saindo para a rua e obtendo esses dados e, então, fazendo um aprendizado supervisionado, treinando-o mostrando que é um sinal de parada, que é um caminhão, que é um pedestre, então, claramente, em todos esses dados de treinamento, nunca houve um caminhão com algum sinal de parada.

As redes neurais estão apenas fazendo seu melhor palpite sobre o que estão vendo, e acham que estão vendo um sinal de parada. Bem, elas estão vendo um sinal de parada. Elas apenas nunca viram um em um caminhão antes.

Então, meu ponto aqui é que as redes neurais se saem muito mal em situações fora de seus dados de treinamento. Essa situação não estava nos dados de treinamento. As redes neurais estão fazendo seu melhor palpite sobre o que está acontecendo e errando.

Então, em particular – e isso é isso, para pesquisadores de IA, isso é óbvio – mas nós realmente precisamos enfatizar, nós realmente precisamos enfatizar isso. Quando você tem uma conversa com o ChatGPT ou o que quer que seja, você não está interagindo com uma mente. Ela não está pensando sobre o que dizer em seguida. Não está raciocinando, não está parando e pensando “bem, qual é a melhor resposta para isso?” Não é isso que está acontecendo. Essas redes neurais estão trabalhando simplesmente para tentar fazer a melhor resposta que podem = a resposta que soa mais plausível que podem – a resposta que soa mais plausível que podem.

A diferença fundamental para a inteligência humana. Não há conversa mental que acontece nessas redes neurais. Não é assim que a tecnologia funciona. Não há mente lá. Não há raciocínio acontecendo. Essas redes neurais estão apenas tentando fazer seu melhor palpite e é uma versão glorificada do seu autocompletar. No final das contas, não há realmente mais inteligência lá do que no seu autocompletar, no seu smartphone. A diferença é o saco, os dados e o poder do computador.

Ok, eu digo, se você realmente quer um exemplo, a propósito, você pode encontrar este vídeo, é fácil, você pode adivinhar os termos de busca para encontrar isso – e eu digo que acho isso muito importante apenas para entender a diferença entre inteligência humana e inteligência de máquina.

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Um Tesla dirigindo atrás de um caminhão com semáforos fica confuso e pensa que está em uma estrada infinita de semáforos. Outro exemplo de como o aprendizado de máquina é apenas reconhecimento de padrões e não inteligência em nenhum sentido significativo da palavra. https://t.co/bM8PwsOTgO— Dare Obasanjo🐀 (@Carnage4Life) 

4 de junho de 2021

Então, essa tecnologia, então, deixa todo mundo animado. Primeiro, ela deixa pesquisadores de IA como eu animados em junho de 2020 e podemos ver que algo novo está acontecendo. Esta é uma nova era de inteligência artificial. Vimos essa mudança radical e vimos que essa IA é capaz de coisas para as quais não a treinamos, o que é estranho, maravilhoso e completamente sem precedentes. E agora, perguntas que eram há alguns anos para filósofos, tornam-se perguntas práticas para nós. Podemos realmente testar a tecnologia. Como ela se sai com essas coisas sobre as quais os filósofos falam há décadas?

Inteligência Artificial Geral

(Tambem conhecida como Inteligência Artificial Forte nos meios academicos e filsóficos) Não existe nenhuma em 2025

As Inteligências Artificiais que existem, como o Chat GPT são conhecidas como fracas

Uma questão específica começa a vir à tona e a pergunta é:

“Essa tecnologia é a chave para a inteligência artificial geral?”

Então, o que é inteligência artificial geral?

Bom, primeiramente, não está muito bem definido, mas falando grosso modo, o que é inteligência artificial geral é o seguinte:

Em gerações anteriores de sistemas de IA, o que vimos foram programas de IA que só fazem uma tarefa: jogar xadrez, dirigir meu carro, dirigir meu Tesla, identificar anormalidades em exames de raio-x. Eles podem fazer isso muito, muito bem, mas eles só fazem uma coisa. A ideia da IA ​​geral é que ela é uma IA que é verdadeiramente de propósito geral. Ela simplesmente não faz uma coisa da mesma forma que você não faz uma coisa da mesma forma que você não faz uma coisa. Você pode fazer um número infinito de coisas, uma enorme variedade de tarefas diferentes e o sonho da IA ​​geral é que tenhamos um sistema de IA que seja geral da mesma forma que você e eu somos. Esse é o sonho da IA ​​geral. Agora, eu enfatizo até – realmente até junho de 2020, isso parecia um longo, longo caminho no futuro e não era realmente muito popular ou levado muito a sério. Eu não levei muito a sério, tenho que te dizer. Mas agora, temos uma tecnologia de IA de propósito geral GPT 3 e ChatGPT. Agora, não é inteligência artificial geral por si só, mas será que é o suficiente? OK, será que é o suficiente? Será que é inteligente o suficiente para realmente nos levar até lá? Ou, para colocar de outra forma: será que é esse o ingrediente que falta para nos levar à inteligência artificial geral?

Certo, então. Como seria a IA geral? Bem, eu identifiquei aqui algumas versões diferentes de IA geral, de acordo com o quão sofisticadas elas são. Agora, a versão mais sofisticada de IA geral seria uma IA que é tão capaz quanto um ser humano, ou seja, qualquer coisa que você pudesse fazer, a máquina também poderia fazer. Agora, crucialmente, isso não significa apenas ter uma conversa com alguém. Significa ser capaz de encher uma máquina de lavar louça. E um colega recentemente fez o comentário de que a primeira empresa que pode fazer tecnologia que será capaz de encher uma máquina de lavar louça de forma confiável e segura será uma empresa de US$ 1 trilhão. Acho que ele está absolutamente certo e ele também disse: “E isso não vai acontecer tão cedo” – e ele também está certo com isso.

Então, temos essa dicotomia estranha: temos o ChatGPT e  o Cohere,  que são ferramentas incrivelmente ricas e poderosas, mas, ao mesmo tempo, não conseguem carregar uma máquina de lavar louça.

Então, estamos de alguma forma, eu acho, de ter essa versão de IA geral, a ideia de ter uma máquina que pode realmente fazer qualquer coisa que um ser humano poderia fazer – uma máquina que poderia fazer uma piada, ler um livro e responder perguntas sobre ele, a tecnologia pode ler livros e responder perguntas. Noq que poderia contar uma piada, que poderia cozinhar para nós uma omelete, que poderia arrumar nossa casa, que poderia andar de bicicleta e assim por diante, que poderia escrever um soneto. Todas essas coisas que os seres humanos poderiam fazer. Se tivermos sucesso com inteligência geral completa, então teríamos tido sucesso com esta versão um.

Agora, eu digo, pelas razões que já expliquei, não acho que isso seja iminente – essa versão da IA ​​geral. Porque a IA robótica – IA que existe no mundo real e tem que fazer tarefas no mundo real e manipular objetos no mundo real – a IA robótica é muito, muito mais difícil. Não é nem de longe tão avançada quanto o Chat GPT e o Cohere. E isso não é uma ofensa aos meus colegas que fazem pesquisa em robótica, é só porque o mundo real é muito, muito, muito difícil.

Então, não acho que estamos nem perto de ter máquinas que podem fazer qualquer coisa que um ser humano poderia fazer. Mas e a segunda versão? A segunda versão da inteligência geral diz: “Bem, esqueça o mundo real. Que tal apenas tarefas que exigem habilidades cognitivas, raciocínio, a capacidade de olhar para uma imagem e responder perguntas sobre ela, a capacidade de ouvir algo e responder perguntas sobre isso e interpretar isso?” Qualquer coisa que envolva esses tipos de tarefas. Bem, acho que estamos muito mais perto. Ainda não chegamos lá, mas estamos muito mais perto do que estávamos há cinco anos. Agora, percebi que, na verdade, pouco antes de chegar hoje, percebi que o Google/Deepmind anunciou sua mais recente tecnologia de modelo de linguagem grande e acho que se chama Gemini e, à primeira vista, parece muito, muito impressionante. Não pude deixar de pensar que não foi por acaso que eles anunciaram isso pouco antes da minha palestra. Não consigo deixar de pensar que há uma pequena tentativa de ofuscar minha palestra acontecendo ali, mas, de qualquer forma, não vamos deixá-los escapar impunes. Mas parece muito impressionante. E o ponto crucial aqui é o que as pessoas de IA chamam de “multimodal”. E o que multimodal significa é que ele não lida apenas com texto, ele pode lidar com texto e imagens – potencialmente com sons também. E cada um deles é uma modalidade diferente de comunicação e para onde essa tecnologia está indo, claramente, o multimodal será a próxima grande coisa. E Gemini – como eu disse, não olhei de perto, mas parece que está nesse caminho.

OK, a próxima versão da inteligência geral é a inteligência que pode fazer qualquer tarefa baseada em linguagem que um ser humano poderia fazer. Então, qualquer coisa que você possa comunicar em linguagem – em texto escrito comum – um sistema de IA que poderia fazer isso. Agora, ainda não chegamos lá e sabemos que ainda não chegamos lá porque nosso Chat GPT e Cohere erram o tempo todo, mas você pode ver que não estamos muito longe disso. Intuitivamente, não parece que estamos tão longe disso.

A versão final – e eu acho que isso é iminente – isso vai acontecer em um futuro próximo é o que eu chamo de modelos de linguagem aumentada e grande. E isso significa que você pega o GPT3 ou o ChatGPT e apenas adiciona muitas sub-rotinas para pará-lo. Então, se ele tem que fazer uma tarefa especializada, ele apenas chama um solucionador especialista para poder fazer essa tarefa. E isso não é, de uma perspectiva de IA, uma versão terrivelmente elegante de inteligência artificial, mas, no entanto, eu acho que é uma versão muito útil de inteligência artificial.

Agora, aqui, essas quatro variedades, da mais ambiciosa até a menos ambiciosa, ainda representam um enorme espectro de capacidades de IA – e tenho a sensação de que as balizas da IA ​​em geral foram alteradas um pouco. Acho que quando foi discutido pela primeira vez, o que as pessoas estavam falando era sobre a primeira versão, agora, quando falam sobre isso, realmente acho que estão falando sobre a quarta versão, mas a quarta versão, eu acho que plausivelmente é iminente nos próximos dois anos. E isso significa apenas modelos de linguagem muito mais capazes e grandes que erram, muito menos que são capazes de fazer tarefas especializadas, mas não usando a arquitetura do transformador, apenas chamando algum software especializado.

Então, não acho que a arquitetura do transformador em si seja a chave para a inteligência geral. Em particular, ela não nos ajuda com os problemas de robótica que mencionei anteriormente e se olharmos aqui para esta imagem, esta imagem ilustra algumas das dimensões da inteligência humana – e está longe de ser completa. Isto sou eu pensando por meia hora sobre algumas das dimensões da inteligência humana.

Dimensões da Inteligência Geral Completa

As coisas em azul, falando grosso modo, uma capacidade mental – coisas que você faz na sua cabeça – as coisas em vermelho são coisas que você faz no mundo físico. Então, em vermelho no lado direito, por exemplo, está a mobilidade – a habilidade de se mover por algum ambiente e, associada a isso, a navegação. Destreza manual e manipulação – fazer coisas complexas e complicadas com suas mãos. Mãos de robôs não estão nem perto do nível de um carpinteiro ou encanador humano, por exemplo, nem perto. Então, estamos muito longe de ter esse entendimento. Ah, e fazer coordenação mão-olho, relacionado, entender o que você está vendo e entender o que você está ouvindo, nós fizemos algum progresso. Mas em muitas dessas tarefas nós não fizemos nenhum progresso. E então, no lado esquerdo, as coisas azuis são coisas que acontecem na sua cabeça. Coisas como raciocínio lógico e planejamento e assim por diante.

Então, qual é o estado da arte agora? Parece algo assim:

A cruz vermelha significa “não, não temos isso em grandes modelos de linguagem”. Não chegamos lá. Há problemas fundamentais. Os pontos de interrogação são, bem, talvez tenhamos um pouco disso, mas não temos a resposta completa. E o “Y” verde é, sim, acho que chegamos lá. Bem, o que realmente acertamos é o que é chamado de processamento de linguagem natural, e essa é a capacidade de entender e criar texto humano comum. É para isso que os grandes modelos de linguagem foram projetados – para interagir em texto humano comum, é nisso que eles são melhores. Mas, na verdade, toda a gama de coisas – as outras coisas aqui – não chegamos lá de jeito nenhum. A propósito, notei que a Gemini alegou ter sido capaz de planejar e raciocinar matematicamente, então estou ansioso para ver o quão boa é a tecnologia deles. Mas meu ponto é que ainda parecemos estar um pouco longe da inteligência geral completa.

Nos últimos minutos, quero falar sobre outra coisa e quero falar sobre a consciência da máquina e a primeira coisa a dizer sobre a consciência da máquina é por que diabos nos importaríamos com isso? Não estou nem um pouco interessado em construir máquinas que sejam conscientes, conheço muito, muito poucos pesquisadores de inteligência artificial que sejam, mas, no entanto, é uma questão interessante e, em particular, é uma questão que veio à tona por causa desse indivíduo, esse sujeito, Blake Lemoine, em junho de 2022, ele era um engenheiro do Google e estava trabalhando com um grande modelo de linguagem do Google, acho que se chamava LAMDA, e ele tornou público no Twitter e acho que em seu blob com uma afirmação extraordinária. e ele disse: “O sistema em que estou trabalhando é senciente” e aqui está uma citação da conversa que o sistema criou. “Estou ciente da minha existência e me sinto feliz ou triste às vezes”. e disse: “Tenho medo de ser desligado”. E Lemoine concluiu que o programa era senciente – o que é uma afirmação muito, muito grande, de fato. E ele fez manchetes globais e eu recebi através do tema de Turing – nós recebemos muitas perguntas da imprensa nos perguntando, “é verdade que as máquinas agora são sencientes?” Ele estava errado em tantos níveis, eu nem sei por onde começar a descrever o quão errado ele estava.

A discussão que se segue é o cerne de toda esta palestra e eu a dividi separadamente em um post, seguindo o Prof. Michael Wooldridge e expandindo-a com minha opinião pessoal nos pontos em que me pareceu adequada e você pode vê-la em:

Inteligência Artificial vs Consciência

Blocos de construção Visão geral

Os blocos de construção da inteligência artificial (IA) abrangem uma variedade de conceitos, técnicas e componentes que contribuem para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Aqui estão os principais blocos de construção:

1. Dados : Dados são fundamentais para a IA. Eles servem como base para modelos de treinamento, e a qualidade e a quantidade de dados afetam diretamente o desempenho dos sistemas de IA. Os dados podem ser estruturados (como bancos de dados) ou não estruturados (como texto, imagens e vídeos).
2. Algoritmos : Algoritmos são conjuntos de regras ou procedimentos que os sistemas de IA usam para processar dados e tomar decisões. Algoritmos comuns incluem aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço e aprendizado profundo.
3. Machine Learning : Um subconjunto da IA, o machine learning envolve treinar modelos em dados para habilitá-los a aprender padrões e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. As técnicas incluem redes neurais, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte e muito mais.
4. Deep Learning : Uma área especializada de machine learning que usa redes neurais artificiais com muitas camadas (redes profundas) para modelar padrões complexos em grandes conjuntos de dados. O deep learning tem sido particularmente bem-sucedido em tarefas como reconhecimento de imagem e fala.
5. Redes Neurais : São modelos computacionais inspirados no cérebro humano, consistindo de nós interconectados (neurônios) que processam informações. Diferentes arquiteturas, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), são usadas para tarefas específicas.
6. Processamento de Linguagem Natural (NLP) : Este ramo da IA ​​foca na interação entre computadores e linguagem humana, permitindo que máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana. As técnicas incluem tokenização, análise de sentimentos e modelagem de linguagem.
7. Computer Vision : Este campo envolve habilitar máquinas para interpretar e entender informações visuais do mundo. Inclui processamento de imagens, detecção de objetos, classificação de imagens e análise de vídeo.
8. Reinforcement Learning : Um tipo de machine learning em que agentes aprendem a tomar decisões realizando ações em um ambiente para maximizar recompensas cumulativas. É frequentemente usado em robótica, jogos e sistemas autônomos.
9. Representação e Raciocínio do Conhecimento : Esta área foca em como representar informações sobre o mundo em uma forma que um computador pode utilizar para resolver problemas complexos. Inclui ontologias, redes semânticas e representações baseadas em lógica.
10. Ética e preconceito : À medida que os sistemas de IA se tornam mais prevalentes, entender as implicações éticas e abordar os preconceitos nos modelos de IA é crucial. Isso envolve garantir justiça, responsabilidade, transparência e o uso responsável da IA.
11. Hardware e infraestrutura : os recursos computacionais necessários para executar algoritmos de IA, incluindo CPUs, GPUs e hardware especializado como TPUs (Tensor Processing Units), são essenciais para treinar e implementar modelos de IA de forma eficaz.
12. Estruturas e ferramentas : várias estruturas e bibliotecas de software (como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn) fornecem ferramentas para criar e treinar modelos de IA, facilitando para os desenvolvedores a implementação de algoritmos complexos.

Esses blocos de construção contribuem coletivamente para o desenvolvimento de sistemas de IA capazes de executar uma ampla gama de tarefas, desde automação simples até tomada de decisões e resolução de problemas complexos.