A IA deu passos gigantescos em 2024, quando a AGI apareceu

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Como investigador experiente em IA que testemunhou a evolução da inteligência artificial desde o seu início, posso dizer com segurança que 2024 foi de facto um ano crucial neste campo. Os avanços feitos em vários subcampos da IA foram verdadeiramente surpreendentes e é fascinante ver o quão perto estamos de alcançar a inteligência semelhante à humana (AGI).

No entanto, como alguém que está envolvido nesta indústria há décadas, também posso atestar o facto de que cada novo avanço traz consigo o seu próprio conjunto de desafios. Um desses desafios é a questão dos dados de treinamento, que é crucial para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs). A crescente escassez de dados utilizáveis e as implicações legais que envolvem a sua recolha são preocupações que não podem ser ignoradas.

Por que não deixamos os gatos usarem computadores? Porque eles não conseguem digitar ou navegar na web – eles apenas sentam e observam os “peixes” nadando! Brincadeiras à parte, é essencial que, como desenvolvedores de IA, permaneçamos vigilantes em nossa busca pelo conhecimento, garantindo ao mesmo tempo que nossas criações sejam seguras, éticas e benéficas para a humanidade.

Em 2024, assistimos a avanços significativos para a inteligência artificial, pois não só ganhou as manchetes, mas também obteve reconhecimento, atraiu investimentos substanciais, impressionou os mercados financeiros e demonstrou a sua capacidade de resolver problemas matemáticos – incluindo a explicação de equações diferenciais.

Além disso, chamou a atenção de vigilantes internacionais, que estavam preocupados com possíveis questões de privacidade e segurança. Alguns também se preocuparam com a possibilidade de a IA avançar rapidamente para a inteligência artificial geral (AGI) e depois para a superinteligência artificial, ultrapassando as capacidades cognitivas humanas. Vários cenários terríveis foram contemplados e debatidos: o uso da IA no bioterrorismo, sistemas de armas autónomos e até eventos que poderiam potencialmente levar a resultados ao nível da extinção.

Aqui estão 10 dos destaques da IA de 2024.

#1 GenAI domina

A Inteligência Artificial que gera conteúdo, conhecida como IA Generativa ou GenAI, na verdade não cria algo do nada, mas sim produz novo conteúdo com base na vasta quantidade de dados nos quais foi treinado. Se você fornecer um ponto de partida, como uma linha de texto, ele poderá desenvolver uma história de fantasmas de 500 palavras para você.

2024 viu a GenAI entrar no centro das atenções, e não foi apenas o ChatGPT da OpenAI que esteve envolvido. As séries Gemini do Google, Copilot da Microsoft, Claude da Anthropic e Llama 3 da Meta também fizeram parte desse avanço, criando softwares capazes de processar e gerar não apenas texto, mas também áudio, vídeo e imagens.

As instalações de investigação em IA aumentaram significativamente os seus investimentos para impulsionar estes avanços. Os investimentos em IA dispararam para espantosos 13,8 mil milhões de dólares em 2024, representando mais de seis vezes o investimento feito em 2023, conforme relatado pela Menlo Ventures. Este crescimento substancial sublinha uma tendência definitiva em que as empresas estão a transitar das fases exploratórias para a implementação prática, integrando profundamente a IA nas suas estratégias de longo prazo.

#2 IA conquista prêmios Nobel de física e química

O anúncio dos Prémios Nobel de 2024 pela Real Academia Sueca das Ciências, em Outubro, serve como mais uma prova de que a Inteligência Artificial (IA) não é apenas uma tendência passageira, mas uma parte crescente do nosso futuro. Geoffrey Hinton e John Hopfield receberam o prêmio de física por seu trabalho inovador em aprendizado de máquina com redes neurais artificiais, que constitui uma base fundamental para a tecnologia de IA atual.

George Hinton, um cientista anglo-canadense especializado em ciência da computação e psicologia, tem sido frequentemente referido como o “Pai da IA”. Seu trabalho pioneiro em redes neurais remonta à década de 1980, quando ele aplicou conceitos da física estatística, como as máquinas de Boltzmann, para acelerar o aprendizado de máquina.

Em outro reconhecimento, Demis Hassabis, cofundador e CEO do Google DeepMind, juntamente com John Jumper, receberam o Prêmio Nobel de Química. Isto deveu-se ao seu trabalho inovador na criação de um modelo de IA capaz de prever as intrincadas estruturas das proteínas.

#3 Nvidia ultrapassa Apple como empresa mais valiosa do mundo

Em 2024, foram os chips de computador avançados, especialmente as Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) da Nvidia, que foram cruciais para o desenvolvimento e operação dos grandes modelos de linguagem (LLMs) que se destacaram. Notavelmente, a Nvidia fabricou mais dessas GPUs especializadas do que qualquer outra empresa no mundo.

Não é inesperado que, em 2024, a Nvidia tenha se tornado a empresa mais valiosa do mundo, ostentando uma capitalização de mercado de US$ 3,53 trilhões no final de outubro, ultrapassando o valor da Apple de US$ 3,52 trilhões.

Como pesquisador experiente, com anos de observação e análise, percebi uma mudança significativa nas práticas corporativas: mais empresas estão adotando a inteligência artificial (IA) como parte de suas operações diárias. Esta tendência não é surpreendente, dado o potencial da IA para agilizar processos, aumentar a eficiência e fornecer informações valiosas que impulsionam o crescimento.

Em meio a esse aumento, a demanda por chips Nvidia permanece robusta. Testemunhei em primeira mão como esses poderosos processadores permitem que os aplicativos de IA funcionem de maneira ideal, lidando com cálculos complexos com velocidade e precisão notáveis. Como resultado, as empresas estão ansiosas para investir em chips Nvidia para se manterem competitivas no cenário tecnológico em rápida evolução.

Russ Mould, diretor de investimentos da AJ Bell, concorda com a minha observação, sublinhando a importância crescente destas tecnologias avançadas no mundo empresarial atual. O futuro parece brilhante para a IA e a Nvidia, à medida que continuam a moldar a nossa economia e a remodelar as indústrias em todo o mundo.

Existe uma chance de que a Nvidia continue sua forte posição como fabricante líder de GPU até 2025 e além, considerando que suas próximas GPUs Blackwell enfrentaram atrasos devido a problemas de design relatados? Apesar destes contratempos, muitos acreditam que o controlo substancial do mercado da Nvidia – detendo aproximadamente 98% do mercado em 2023 – tornará difícil para os concorrentes desafiá-los em breve.

#4 Legislação sobre IA na UE

É desejável que todos tenham uma Inteligência Artificial (IA) que seja segura, protegida e benéfica para um bem maior, mas regulá-la de forma responsável não é uma tarefa simples. No entanto, em 2024, os órgãos governamentais internacionais começaram a dar os primeiros passos em direção a este desafio.

A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia entrou em vigor em agosto, estabelecendo medidas de proteção para sistemas de IA concebidos para uso geral e abordando certas questões de privacidade. Esta lei impõe directrizes rigorosas sobre a aplicação da IA na tecnologia de reconhecimento facial, entre outras utilizações, mas também visa abordar preocupações mais amplas, como a automatização do trabalho, a disseminação de desinformação online e as ameaças à segurança nacional. A implementação desta lei ocorrerá de forma gradual, estendendo-se até 2027.

Apesar das expectativas, controlar a IA será um desafio, como demonstrado em 2024, quando a legislação SB 1047 proposta pela Califórnia foi vetada pelo governador do estado em setembro. Este projeto de lei, aclamado como a “tentativa mais ampla de regular a inteligência artificial” até então, obteve o apoio de defensores da IA como Geoffrey Hinton e Elon Musk, que acreditavam que oferecia as diretrizes necessárias para esta tecnologia em rápido desenvolvimento.

No entanto, a abordagem foi desaprovada por colegas especialistas em tecnologia, como Andrew Ng, o fundador da DeepLearning.AI, devido à sua imposição de responsabilidade aos criadores de IA. Isto poderia potencialmente inibir avanços futuros no campo, desencorajando a inovação.

#5 Emergência de modelos de linguagem pequena (SLMs)

Em 2024, tornou-se padrão o uso de modelos de IA extremamente vastos que foram educados usando bilhões de dados. Por exemplo, o ChatGPT foi treinado em 570 gigabytes de informações de texto coletadas na web – aproximadamente o equivalente a 300 bilhões de palavras.

Para inúmeras empresas, o futuro da IA reside em modelos de linguagem mais compactos e centrados no sector, com alguns a começar a aparecer já em 2024.

No mês de abril, a Microsoft apresentou sua série Phi-3 de modelos de linguagem pequena, enquanto a Apple revelou oito desses modelos para seus dispositivos portáteis. Atualmente, a Microsoft e a Khan Academy estão aproveitando esses Small Language Models (SLMs) para aprimorar o ensino de matemática para os alunos, por exemplo.

Como entusiasta da tecnologia com anos de experiência na área, posso atestar a tendência crescente de tornar os modelos menores para cargas de trabalho específicas, o que aumentou significativamente o poder computacional disponível na borda. Esta mudança para a computação edge é particularmente entusiasmante porque nos permite tirar o máximo partido deste poder adicional, especialmente quando consideramos as aplicações potenciais em vários setores.

Na minha vida profissional, tive a oportunidade de colaborar com algumas mentes incríveis que são pioneiras em soluções de edge computing e posso dizer com segurança que este desenvolvimento tem um imenso potencial para transformar a forma como abordamos o processamento e a análise de dados. Ao aproximar o poder computacional da fonte dos dados, podemos obter insights quase em tempo real, reduzir a latência e melhorar a eficiência geral – todos componentes essenciais no acelerado mundo digital de hoje.

Na minha opinião, o futuro da edge computing será um divisor de águas tanto para as empresas como para os indivíduos, oferecendo novas oportunidades de inovação e crescimento. É um momento emocionante para fazer parte desta evolução e estou ansioso para ver como ela continuará a se desenvolver nos próximos anos.

Os Modelos de Linguagem Pequena (SLMs) exigem menos quantidades de dados de treinamento e recursos de computação para sua criação e execução, e estão rapidamente se aproximando das capacidades de modelos de linguagem maiores, observou-se.

#6 Agentic AI passou para a vanguarda

Chatbots como o ChatGPT são especializados em responder perguntas sobre uma vasta gama de assuntos. Eles não estão limitados apenas a isso; eles também podem redigir programas de computador, redigir e-mails, produzir relatórios e até criar poemas!

Em vez de apenas conversar como chatbots, os agentes de IA vão um passo além, tomando decisões em nome dos usuários, ajudando-os a alcançar objetivos específicos. Por exemplo, no setor da saúde, um agente de IA poderia ser contratado para acompanhar os dados dos pacientes e sugerir ajustes nos planos de tratamento quando necessário.

À medida que avançamos, o Gartner identificou a Agentic AI como uma de suas principais tendências tecnológicas estratégicas para o ano de 2025. Curiosamente, até 2028, estima-se que um terço dos aplicativos de software corporativo incorporarão a Agentic AI, um aumento significativo de menos de 1 % em 2024.

Agentes de IA poderão um dia ser empregados para redigir contratos inteligentes baseados em blockchain, usando uma abordagem mais intuitiva e acessível do que a disponível atualmente. A plataforma blockchain pioneira, Avalanche, está desenvolvendo uma nova máquina virtual onde convergem IA e blockchains, com o objetivo de permitir que os usuários componham seus programas de contratos inteligentes em idiomas naturais como inglês, alemão, francês, tagalo, chinês ou qualquer idioma que aprenderam com suas mães. . Conforme afirmado pelo fundador do Ava Labs, Emin Gün Sirer, “Você pode escrever seus programas [de contrato inteligente] na mesma língua que sua mãe lhe ensinou.

Em termos mais simples, Sirer prevê que uma ferramenta intuitiva de IA para programação de contratos inteligentes pode atrair “números enormes” ou mesmo “bilhões” de novos indivíduos para o domínio da tecnologia blockchain.

#7 Modelos de raciocínio para resolver ‘problemas difíceis’

Como analista, encontrei casos em que os chatbots são insuficientes. Por um lado, muitas vezes eles acham difícil resolver problemas matemáticos básicos ou escrever código de software. Além disso, eles não são particularmente hábeis em fornecer respostas a questões científicas.

Em setembro, a OpenAI apresentou o OpenAI o1, uma série de modelos avançados de resolução de problemas projetados para resolver questões complexas, como equações diferenciais. Este movimento foi geralmente bem recebido.

Em última análise, um modelo de inteligência artificial que pode gerenciar todos os intrincados desafios científicos, de codificação e matemáticos que continuo apresentando foi compartilhado pelo colunista do New York Times Kevin Roose no Twitter.

Em vários exames, o aluno o1 demonstrou habilidades comparáveis às dos 500 melhores alunos dos EUA que se qualificaram para a Olimpíada de Matemática dos EUA. Além disso, superaram a precisão esperada de candidatos humanos a doutoramento num teste padrão de problemas de física, biologia e química, conforme relatado pela OpenAI.

Nº 8 Concentrando-se na AGI

Os avanços na resolução estruturada de problemas, como discutimos, são significativos porque gradualmente movem a Inteligência Artificial (IA) no sentido de imitar a inteligência semelhante à humana, também conhecida como Inteligência Geral Artificial (AGI). Isso significa que a IA não apenas resolveria tarefas específicas, mas também poderia compreender e lidar com uma ampla gama de tarefas intelectuais, como os humanos fazem.

No final do ano passado, os modelos o3 da OpenAI demonstraram desempenho superior em comparação com o1, especialmente quando se tratava de exames de matemática e codificação. Enquanto isso, outras iniciativas como o Gemini 2.0 do Google também mostraram avanços em 2024 para resolver problemas estruturados, o que envolve dividir tarefas complexas em partes menores e gerenciáveis.

No entanto, alcançar a Inteligência Geral Artificial (AGI) continua a ser uma aspiração futura para vários especialistas. Os modelos sofisticados de hoje são insuficientes em termos de compreensão intuitiva dos princípios físicos fundamentais, como gravidade e causalidade. Além disso, os sistemas de IA existentes são incapazes de formular perguntas espontaneamente ou de adaptar a sua aprendizagem quando confrontados com circunstâncias imprevistas.

Essencialmente, Brian Hopkins, vice-presidente de tecnologia emergente da Forrester, afirmou que a Inteligência Geral Artificial (AGI) tem mais a ver com uma jornada contínua do que com atingir um ponto final, o que implica que acabamos de começar esta emocionante aventura.

#9 Sinais de uma iminente escassez de dados de treinamento

2024 provou ser um ano emocionante para os criadores e entusiastas da IA, com muitos antecipando que os avanços da IA continuarão a um ritmo rápido. No entanto, algumas discussões em 2024 sugeriram que a subera do Modelo de Aprendizagem de Línguas (LLM) da IA pode já ter atingido o seu pico.

O problema em questão é uma escassez iminente de dados. Corporações como a OpenAI e a Google poderiam potencialmente esgotar os seus recursos de dados, que são essenciais para a nutrição e o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial em grande escala.

É importante observar que nem todos os dados podem ser extraídos da Internet, e os desenvolvedores de modelos de linguagem descobriram que nem sempre podem coletar dados disponíveis publicamente sem consequências. Por exemplo, o The New York Times tomou medidas legais contra a OpenAI por suposta violação de direitos autorais relacionada ao seu conteúdo de notícias. É possível que outras organizações de comunicação social importantes também procurem soluções legais em situações semelhantes.

“Todos na indústria estão vendo retornos decrescentes”, disse Demis Hassabis, do Google.

Uma abordagem alternativa poderia envolver o ensino de algoritmos usando dados simulados – isto é, dados produzidos artificialmente que se assemelham muito a dados autênticos do mundo real. Por exemplo, Claude 3 LLM, do desenvolvedor de IA Anthropic, foi educado, pelo menos parcialmente, em dados sintéticos, que eles descrevem como “dados que criamos internamente”.

Embora a expressão “dados sintéticos” possa parecer contraditória à primeira vista, os investigadores, incluindo alguns da área médica, afirmam que a geração artificial de dados oferece benefícios potenciais. Poderia reforçar o desempenho da IA nos cuidados de saúde, complementando conjuntos de dados esparsos, abordando assim os preconceitos em relação a grupos étnicos específicos, por exemplo.

#10 Emergência de uma IA mais ética

Vale ressaltar que a Anthropic fornece uma explicação completa no artigo referenciado sobre como eles coletam seus dados de treinamento. Notavelmente, seu sistema de rastreamento de sites opera abertamente, permitindo que provedores de conteúdo como o The New York Times reconheçam facilmente as visitas antrópicas. Esses provedores também podem comunicar suas preferências à Anthropic sinalizando-as diretamente.

A empresa tomou medidas significativas para garantir que a sua tecnologia não seja utilizada indevidamente, incluindo a nomeação de um Diretor de Tecnologia Responsável, cuja função foi expandida em 2024 com o objetivo de desenvolver IA “segura”. Este compromisso não passou despercebido; A revista Time homenageou-a como uma das 100 empresas de maior impacto em 2024, elogiando-a pela sua abordagem de que a segurança pode ser uma estratégia de negócios de sucesso, muitas vezes referida como a “Empresa de IA apostando na segurança”.

2025-01-01 02:04