Artigos

17 DE DEZ DE 2023

IA TRADICIONAL VS IA GENERATIVA

Década de 1940: 1943: Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o primeiro modelo de neurônio artificial.1949: Donald Hebb formula a regra de aprendizado hebbiana, uma base para o aprendizado em redes neurais.

TIME LINE

1. Década de 1940: 1943: Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o primeiro modelo de neurônio artificial.1949: Donald Hebb formula a regra de aprendizado hebbiana, uma base para o aprendizado em redes neurais.

2. Década de 1950: 1950: Alan Turing publica o artigo "Computing Machinery and Intelligence", introduzindo o teste de Turing.1956: John McCarthy cunha o termo "inteligência artificial" e realiza a Conferência de Dartmouth, marcando o início formal da IA.

3. Década de 1960: 1967: O programa Dendral, desenvolvido por Edward Feigenbaum e Joshua Lederberg, é um dos primeiros sistemas de especialistas.

4. Década de 1970: 1970: O projeto SHRDLU, de Terry Winograd, demonstra a compreensão da linguagem natural por meio de interações com um computador.1979: Visão computacional avança com o modelo RANSAC proposto por Martin Fischler e Robert Bolles.

5. Década de 1980: 1980s: Aumento no interesse por sistemas especialistas e lógica difusa.1987: O ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network), um sistema de visão computacional baseado em redes neurais, é desenvolvido.

6. Década de 1990: 1997: O Deep Blue, da IBM, derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.1999: O ALVINN é usado na navegação autônoma do veículo Stanley, vencedor do DARPA Grand Challenge.

7. Década de 2000: 2009: A IBM Watson vence humanos no programa Jeopardy!.2012: O uso eficaz de redes neurais profundas é destacado no Desafio de Imagem do ImageNet.

8. Década de 2010: 2014: Aquisição do DeepMind pela Google; AlphaGo derrota o campeão mundial de Go.2018: Avanços em modelos de linguagem, como o GPT-2 da OpenAI.

9. Década de 2020: 2020: GPT-3, uma das maiores redes neurais até então, é lançado pela OpenAI.2021: Avanços contínuos em IA, incluindo desenvolvimentos em aprendizado por reforço e IA aplicada em diversas áreas.

Esta linha do tempo é apenas uma visão geral, e muitos outros eventos e avanços ocorreram ao longo do tempo, contribuindo para o desenvolvimento da inteligência artificial.

IA TRADICIONAL

A inteligência artificial tradicional pode ser definida como o processo de fazer com que computadores realizem tarefas que normalmente apenas humanos seriam capazes de fazer, como compreender e reconhecer padrões em conjuntos de dados, texto, fala, imagens, vídeos, etc.

Exemplos:

• Recomendações de filmes da Netflix

• Feed do Instagram

• Avaliação de crédito por uma Fintech

IA GENERATIVA

Já a IA Generativa permite que os computadores gerem novos conteúdos ao invés de apenas analisar conjuntos de dados existentes e desenvolver padrões. Isso desbloqueia novas camadas de criatividade à IA, o que possibilita diversos novos casos de uso para a tecnologia.

Exemplos:

• Chatbot do ChatGPT

• Bot de geração de imagens da Midjourney

• Bot de geração de vídeos da D-ID

ChatGPT – O Ponto de Virada

O primeiro “Large Language Model” da OpenAI, o GPT-1, foi lançado em Junho de 2018. No entanto, somente desenvolvedores conseguiam usar suas capacidades ainda limitadas.

O ChatGPT, lançado em Novembro de 2022 e que usa o modelo GPT-3, possibilitou a interação com esses modelos por meio de linguagem natural em uma interface de chat. O produto teve a adoção de usuários mais rápida de história.

O ChatGPT, alcançou um sucesso notável em um curto espaço de tempo. Apenas dois meses após seu lançamento, já havia conquistado cerca de 100 milhões de usuários mensais, estabelecendo um recorde para a base de usuários de crescimento mais rápido na indústria de IA.

Tamanho de mercado: IA Generativa

O tamanho de mercado da IA Generativa é estimado em US$ 42,6 bilhões para 2023, alcançando US$ 98,1 bilhões em 2026. As Interfaces de Linguagem Natural são consideradas como o maior mercado, pois possibilitam a automação dos setores como vendas e atendimento ao cliente.

Investimento em IA Generativa

IA Generativa é um dos setores mais novos e mais comentados dentro do mercado de venture capital. Atualmente, 27% das startups deste segmento ainda não captaram investimento algum e outros 51% ainda estão em estágio inicial (até Series A).

Impacto da IA Generativa

A aplicação da inteligência artificial generativa pode influenciar diversas áreas dentro de uma empresa; no entanto, algumas se sobressaem quando consideramos o impacto dessa tecnologia em relação aos custos funcionais.

Seis setores dentro de uma empresa têm o potencial de representar cerca de 75% do valor anual total proveniente da implementação de casos de uso de inteligência artificial generativa.

Desafios da IA generativa

Apesar da IA generativa ter inúmeros benefícios e um impacto positivo em diversas áreas, a tecnologia ainda enfrenta desafios que exigem atenção e aprimoramento contínuo para que atinja seu pleno potencial. Fonte: The New York Times, McKinsey.

Principais desafios da IA Generativa

Privacidade de dados / Compliance Utilizar modelos de IA generativa “fechados” envolve enviar dados para os fornecedores da tecnologia, o que

desencadeia preocupações com a falta de privacidade e exposição de dados sensíveis. Dados confidencias da Samsung foram expostos após funcionários utilizarem o ChatGPT.

Mão de obra qualificada

A escassez de mão de obra qualificada é um fator que ameaça a continuidade do crescimento exponencial de IA Generativo.

Enquanto o número de vagas de trabalho global diminuiu 15% em 2022, o número de vagas em IA Generativo cresceu 44% sendo que a oferta de talento qualificado não acompanha a demanda.

Acesso a Hardware / Custo de Processamento

Os GPUs são essenciais para treinar modelos de IA, acelerando a análise de dados. A falta desses chips pode resultar na desaceleração do treinamento dessa tecnologia.

A Nvdia, que hoje comina 60-70% do mercado global de GPUs, anunciou que vendeu US$14.5 bilhões em data center de GPUs em Q3 2023, um crescimento de quase 400% ano a ano.

Confiabilidade dos Modelos e Resultados

Inúmeros relatos recentes mostram resultados pouco confiáveis dos modelos existentes em casos mais complexos de uso. As “alucinações” e bias são desafios relevantes a serem endereçados nos próximos anos.

Benefícios de adotar IA em modelos de negócios

A incorporação da inteligência artificial (IA) nos negócios tornou-se uma estratégia crucial para muitas empresas, e aquelas que optam por não adotar essa tecnologia podem enfrentar desafios de competitividade. Aqui estão algumas razões pelas quais a IA pode conferir vantagens competitivas:

1. Eficiência Operacional: A IA pode automatizar tarefas repetitivas e processos, aumentando significativamente a eficiência operacional. Isso libera recursos humanos para se concentrarem em atividades mais estratégicas e de maior valor.

2. Tomada de Decisão Aprimorada: Sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real, fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões informadas. Isso ajuda as empresas a antecipar tendências, identificar oportunidades e mitigar riscos.

3. Personalização e Experiência do Cliente: A IA pode ser utilizada para personalizar produtos, serviços e experiências do cliente. Empresas que oferecem soluções personalizadas têm maior probabilidade de atrair e manter clientes.

4. Inovação em Produtos e Serviços: A IA possibilita o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores. Empresas que adotam tecnologias emergentes muitas vezes conseguem criar ofertas mais competitivas e se destacar no mercado.

5. Automatização e Otimização de Processos: Automação por meio da IA pode otimizar fluxos de trabalho, reduzir custos operacionais e melhorar a precisão em várias áreas, desde cadeias de suprimentos até processos de fabricação.

6. Análise Preditiva e Prevenção de Problemas: Sistemas de IA podem realizar análises preditivas, identificando padrões e antecipando problemas antes que ocorram. Isso é particularmente valioso em setores como manufatura, manutenção e saúde.

7. Adaptação às Mudanças do Mercado: Empresas que utilizam IA podem ser mais ágeis na adaptação a mudanças nas condições de mercado. Isso inclui ajustes rápidos em estratégias de marketing, preços e oferta de produtos com base em dados em tempo real.

8. Segurança e Detecção de Ameaças: A IA é essencial para a detecção de ameaças cibernéticas e segurança da informação. Empresas que investem em sistemas de segurança alimentados por IA podem proteger melhor seus ativos digitais.

9. Eficiência em Marketing e Publicidade: A IA é usada para análise de dados em campanhas de marketing, personalização de conteúdo e segmentação de público-alvo, o que melhora a eficácia das estratégias de marketing e publicidade.

10. Competitividade a Longo Prazo: À medida que a tecnologia evolui, empresas que integram a IA em suas operações estão melhor posicionadas para se manterem competitivas a longo prazo, adaptando-se continuamente às mudanças no ambiente de negócios.

No entanto, é importante notar que a implementação bem-sucedida da IA requer considerações éticas, regulatórias e de segurança, além de um entendimento claro dos desafios específicos de cada setor.

Nota: Artigo escrito com alguns insights vindos da IA Generativa.

#iatradicional#iagenerativa#ia#ai#rogermedke

Fonte: LinkedIn