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Inteligência Artificial aprende habilidade humana crucial pela primeira vez
Patricia Lages | Do R7
4–6 minutos
Você derrama café na toalha da mesa, e, enquanto se preocupa em como eliminar aquela mancha redonda cheia de respingos, seu filho pequeno acha graça e diz que parece o sol brilhando no céu. Essa habilidade de reconhecer objetos por sua forma, ainda que em cores, texturas e materiais diferentes, chama-se generalização compositiva ou generalização sistemática.
Embora nós possamos facilmente fazer esse tipo de associação (assim como tantas outras) desde muito cedo, os desenvolvedores de inteligência artificial (IA) vinham tentando — sem sucesso — reproduzir essa capacidade tão bem quanto os humanos desde meados de 1980. Porém, o jogo virou.
Alguns artigos publicados na revista científica Nature no fim de outubro afirmam que pesquisadores da Universidade de Nova York, nos Estados Unidos, e da Universidade Pompeu Fabra, na Catalunha, obtiveram êxito ao reproduzir essa habilidade rapidamente e de forma tão flexível quanto a dos humanos.
O modelo de IA capaz de fazer generalizações sistemáticas possui uma rede neural de meta-aprendizagem para composicionalidade (meta-learning for compostionality, ou MLC, na sigla em inglês). “[A MLC é a] abordagem para orientar o treinamento por meio de um fluxo dinâmico de tarefas de composição. Para comparar humanos e máquinas, conduzimos experimentos comportamentais humanos usando um paradigma de aprendizagem por instrução."
Depois de considerar sete modelos diferentes, descobrimos que [...] apenas o MLC alcança a sistematicidade e a flexibilidade necessárias para uma generalização semelhante à humana”, afirma um dos artigos.
Em outras palavras, a MLC é capaz de aprender conceitos cada vez mais sofisticados ao longo do tempo, tal qual os seres humanos. Além de incorporar cada vez mais palavras ao vocabulário, a nova tecnologia consegue relacioná-las a outros contextos, fazendo associações e composições com uma “compreensão” muito mais ampla, digamos assim.
Essa interpretação mais exata da linguagem humana promete ser um divisor de águas em áreas como traduções automáticas e atendimento ao cliente por meio de assistentes virtuais. Os cientistas creem que esse é um grande passo para o surgimento de outros sistemas ainda mais complexos.
Inteligência artificial em alta, inteligência humana em baixa
Enquanto a IA avança em um ritmo jamais visto, a cognição humana vem declinando a cada década. Segundo dados coletados pelo serviço militar da Dinamarca — onde todos os homens que se alistam são submetidos a um teste de inteligência —, desde 1998 há uma queda contínua do quociente intelectual (Q.I.).
Depois de um crescimento intelectual durante todo século 20, foi observado um declínio no Q.I. dos dinamarqueses de 2,7 pontos por década. O mesmo fenômeno foi observado em países como Alemanha, Portugal, Holanda, França, Noruega, Suécia e até mesmo Finlândia, que possui um dos sistemas educacionais mais eficientes do mundo.
Embora não tenhamos levantamentos no Brasil com o mesmo requinte dos de países citados, podemos perceber o que acontece por aqui ao considerar os resultados do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) e do Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (Pisa), no qual o Brasil figura nas últimas colocações há anos.
Dos 2,3 milhões de alunos que fizeram a prova do Enem em 2022, apenas 32 alcançaram a pontuação máxima em redação, segundo o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). Já no último Pisa, realizado em 2018, apenas 2% dos alunos brasileiros alcançaram nível de proficiência em leitura, enquanto 68% ficaram abaixo do nível 2 (básico) em matemática.
Ao que tudo indica, a inteligência artificial e a inteligência humana estão caminhando em direções diametralmente opostas, sem que tenhamos total compreensão do que isso significará a médio e longo prazo.
Os textos aqui publicados não refletem necessariamente a opinião do Grupo Record.
ChatGPT
Título: "Inteligência Artificial Reproduz Habilidade Humana Essencial: Um Divisor de Águas na Evolução Tecnológica"
Introdução:
No cenário dinâmico da inteligência artificial (IA), uma conquista revolucionária marcou recentemente as páginas científicas. Pesquisadores da Universidade de Nova York e da Universidade Pompeu Fabra, na Catalunha, alcançaram sucesso ao reproduzir uma habilidade humana crucial através de um modelo de IA inovador.
Palavras-chave de cauda curta:
Inteligência Artificial
Habilidade Humana
Generalização Compositiva
Meta-aprendizagem
MLC (Meta-Learning for Compositionality)
Desenvolvimento:
O feito notável reside na capacidade da IA em realizar generalizações sistemáticas, também conhecida como generalização compositiva. Ao contrário de tentativas anteriores desde os anos 1980, os pesquisadores agora afirmam ter atingido a sistematicidade e flexibilidade equiparáveis às habilidades humanas. Este avanço se dá por meio de uma rede neural de meta-aprendizagem para composicionalidade (MLC), uma abordagem que guia o treinamento com um fluxo dinâmico de tarefas de composição.
Palavras-chave de cauda longa:
Generalização Compositiva na IA
Rede Neural de Meta-aprendizagem
Avanço na Compreensão de Objetos pela IA
Flexibilidade e Sistematicidade na Aprendizagem de Máquinas
Meta-aprendizagem para Composicionalidade
A MLC não apenas aprende conceitos sofisticados ao longo do tempo, mas também expande seu vocabulário e consegue relacionar palavras a diferentes contextos. Este avanço promissor tem implicações significativas em setores como tradução automática e atendimento ao cliente por meio de assistentes virtuais, inaugurando um novo capítulo na evolução dos sistemas inteligentes.
Palavras-chave de cauda curta:
Tradução Automática
Assistente Virtual
Evolução da Tecnologia
Sistema Inteligente
Evolução da IA versus Declínio da Inteligência Humana:
O progresso notável na IA contrasta com uma tendência preocupante no cenário humano. Dados coletados pelo serviço militar da Dinamarca indicam uma queda contínua no quociente intelectual (Q.I.) desde 1998. O mesmo declínio é observado em diversos países, como Alemanha, Portugal, Holanda, França, Noruega, Suécia e até mesmo em nações com sistemas educacionais eficientes, como a Finlândia.
Palavras-chave de cauda curta:
Declínio do Q.I. Humano
Tendências Educacionais
Avaliação de Estudantes
Desafios Educacionais
Impacto no Brasil:
Embora não haja dados detalhados para o Brasil, indicadores como o Enem e o Pisa sugerem desafios semelhantes. No Enem de 2022, apenas 32 alunos alcançaram a pontuação máxima em redação, e no Pisa de 2018, apenas 2% dos estudantes brasileiros atingiram níveis de proficiência em leitura.
Palavras-chave de cauda curta:
Desafios Educacionais no Brasil
Enem
Pisa
Proficiência em Leitura
Redação
Conclusão:
A trajetória oposta entre o avanço da IA e o declínio percebido na inteligência humana levanta questões intrigantes sobre o futuro. Enquanto a IA promete revolucionar traduções automáticas e atendimento ao cliente, o declínio no Q.I. humano demanda uma reflexão sobre as implicações a médio e longo prazo. O caminho dessas duas inteligências, aparentemente divergentes, continua a se desdobrar, deixando-nos ansiosos pela compreensão total das implicações dessa jornada tecnológica.
Palavras-chave de cauda curta:
Futuro da IA e Q.I. Humano
Implicações a Médio e Longo Prazo
Reflexão sobre a Evolução Tecnológica
Jornada Tecnológica
Desafios e Oportunidades
User
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IA do Google agora está disponível na Busca; veja como habilitar | Exame
3–4 minutos
Nesta quarta-feira, 8, o Google anuncia um novo recurso de inteligência artificial generativa que já está disponível para uso – e não é o Bard. Agora, com auxílio de IA, será possível pesquisar algo na Busca e receber um resumo gerado em tópicos sobre o tema pesquisado.
Por exemplo, se for pesquisado “como ingressar em um time de futebol feminino?”, a IA generativa na Busca irá resumir o processo de peneiras de clubes, sugerir um traje para jogar, indicar links de sites com possíveis respostas e sugerir mais perguntas sobre o mesmo tema.
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O experimento pode ser acessado via Search Labs, novo programa onde as pessoas podem testar e experimentar novas tecnologias e recursos da Busca antecipadamente e compartilhar feedback.
Veja também
Como ainda está em fase de experimento, o SGE depende muito do feedback do usuário para a otimização das respostas no futuro. Por isso, o Google ressalta que alguns temas considerados sensíveis – como perguntas de cunho sexual ou questões de saúde – não terão um resumo gerado pela IA.
“Desenvolvemos várias proteções integradas contra informações que possam ser prejudiciais ou enganosas, mas, claro, ainda é um experimento”, explica Bruno Pôssas, VP Global de Engenharia da Busca. “O feedback dos usuários será utilizado ativamente na melhoria da experiência e dos modelos”.
Página de Busca do Google com o SGE habilitado
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O que é SGE?
Diferente do Bard, a Experiência de Pesquisa Generativa (em inglês, Search Generative Experience - SGE) do Google é baseada numa variedade de modelos de linguagens, como uma versão avançada do MUM e modelos recentes do PaLM 2. Enquanto o primeiro é uma IA generativa disponível em chatbot, a SGE é uma ferramenta de IA generativa disponível na seção de Busca do Google e que pode ser habilitada pelo SearchLabs.
Para que serve o SGE do Google?
Algumas das principais utilidades da nova experiência incluem:
Resumos gerados por IA para ter uma visão geral sobre o tópico pesquisado;
Modo conversacional para explorar informações durante uma pesquisa, sendo possível obter uma resposta instantânea gerada por IA, com links para diversas fontes na web;
Perguntas prontas para aprofundar sobre o tema pesquisado, além de destaques para as fontes das informações.
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Como ativar o SGE do Google no Search Labs?
É possível ativar o SGE do Google de duas formas:
Busque o ícone do tubo de ensaio no desktop Chrome ou no app do Google;
Visite o site labs.google.com/search e siga as instruções
A experiência de IA generativa e o Search Labs estarão disponíveis no Chrome para desktop a partir de hoje. Na próxima semana, o acesso será habilitado gradualmente no Google app disponível para Android e iOS.
LEIA TAMBÉM:
ChatGPT
Título: "Google Revoluciona a Busca com IA Generativa: Como Ativar e Explorar a Experiência de Pesquisa SGE"
Introdução:
Nesta quarta-feira, 8, o Google anunciou um novo marco na evolução da inteligência artificial generativa, apresentando a Experiência de Pesquisa Generativa (SGE). Diferente do Bard, essa inovadora ferramenta de IA está disponível na Busca do Google, permitindo aos usuários obter resumos gerados por IA sobre os temas pesquisados. Neste artigo, exploraremos como ativar e aproveitar ao máximo essa revolucionária funcionalidade.
Palavras-chave de cauda curta:
Google
IA Generativa
Experiência de Pesquisa Generativa (SGE)
Resumos gerados por IA
Search Labs
Ativando a Experiência de Pesquisa Generativa:
A SGE está atualmente em fase de experimento e pode ser acessada através do Search Labs, um programa que possibilita testar e experimentar novas tecnologias e recursos da Busca antecipadamente. Para ativar o SGE, os usuários podem buscar o ícone do tubo de ensaio no desktop Chrome ou no app do Google, ou visitar o site labs.google.com/search e seguir as instruções fornecidas.
Palavras-chave de cauda curta:
Ativar SGE Google
Search Labs
Experimento de Tecnologia
Acesso Antecipado
Como Funciona a SGE:
A Experiência de Pesquisa Generativa utiliza uma variedade de modelos de linguagens, incluindo uma versão avançada do MUM e modelos recentes do PaLM 2. Ao pesquisar um tópico, a IA generativa resumirá informações relevantes, oferecerá um modo conversacional para explorar detalhes e fornecerá perguntas prontas para aprofundamento.
Palavras-chave de cauda longa:
Modelos de Linguagem na SGE
Funcionamento do MUM e PaLM 2
Modo Conversacional na Busca
Perguntas Prontas para Aprofundamento
Limitações e Proteções da SGE:
É importante destacar que, por estar em fase experimental, a SGE depende do feedback dos usuários para otimizar respostas futuras. O Google adotou precauções, evitando resumos gerados por IA em temas sensíveis, como perguntas de cunho sexual ou questões de saúde.
Palavras-chave de cauda curta:
Limitações da SGE
Proteções da IA
Feedback do Usuário
Temas Sensíveis
Aplicações e Utilidades da SGE:
A Experiência de Pesquisa Generativa oferece várias utilidades, incluindo resumos gerados por IA para uma visão geral do tópico, um modo conversacional para exploração de informações e perguntas prontas para aprofundar o conhecimento.
Palavras-chave de cauda longa:
Utilidades da SGE
Resumos Gerados por IA
Modo Conversacional na Pesquisa
Aprofundamento de Conhecimento
Conclusão:
À medida que a inteligência artificial generativa avança, o Google redefine a experiência de pesquisa com a introdução da SGE. A ativação fácil no Search Labs permite aos usuários explorar e contribuir para o desenvolvimento dessa inovadora funcionalidade. A SGE promete transformar a maneira como interagimos com a Busca, oferecendo resumos instantâneos e respostas geradas por IA, moldando o futuro da pesquisa online.
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Inovação na Pesquisa Online
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