Ciência e Tecnologia

Inteligência Artificial: até que ponto a previsão do futuro é possível

Publicado

2 anos atrás

23 de junho de 2023

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Matemático do Instituto Weizmann, um dos principais do mundo, conta ao E21 alguns detalhes a respeito de IA e de projetos do instituto

Por Eugenio Goussinsky

O Insituto Weizmann, em Israel, se tornou, ao longo do tempo, um dos principais institutos do mundo também na área de IA (Inteligência Artificial). E tem no matemático israelense Shai Bagon, 46 anos, da Faculdade de Matemática e Ciências da Computação, dentro do Centro de Inteligência Artificial do Weizmann, um dos principais pesquisadores do tema.

PhD na área, Bagon nasceu na cidade de Haifa e reside em Rehovot, onde fica o instituto. Em entrevista ao portal E21, ele destrincha de que maneira o ChatGPT se encaixa na área da Inteligência Artificial, lembra que já existe outro modelo ainda mais avançado (o GPT-4) e fala até que ponto existem previsões do futuro por meio de computadores quânticos.

Portal E21 – Como você define Inteligência Artificial?

Shai Bagon – Bem, Inteligência Artificial é um termo amplo que se refere a muitos algoritmos projetados para dar aos computadores a capacidade de generalizar a partir de exemplos.

O que quero dizer com isso? Suponha que temos uma tarefa específica a ser executada por um computador. Tradicionalmente, um programador criaria uma “receita” de como realizar a tarefa e então usaria uma linguagem de programação para traduzir as etapas da “receita” em instruções para o computador.

E21 – Nesse sentido, a IA tem um caráter quantitativo muito forte, para alcançar resultados qualitativos?

SB – O computador nada mais é do que um instrumento que segue as regras ditadas pelo programador inteligente. Mas o que acontece se a tarefa for muito complicada para um programador inventar uma “receita”? E se a tarefa for expressar ideias arbitrárias em linguagem natural?

Um programador não pode mais antecipar todas as perguntas possíveis e escrever um programa que as responda. Nesse caso, precisamos que o computador aprenda a responder perguntas a partir dos muitos exemplos que o alimentamos.

E21 – Qual é a relação do ChatGPT com a Inteligência Artificial?

SB – Os algoritmos de IA propõem vários métodos que, com grandes conjuntos de exemplos, podem destilar as regras subjacentes que regem os dados e, em seguida, aplicar essas regras a novos exemplos e generalizar.

No ChatGPT, feito para expressar ideias em linguagem natural, o algoritmo de IA recebe um enorme conjunto de texto livres: livros, blogs, Wikipedia etc. O algoritmo de IA então infere a estrutura subjacente do texto: quais palavras são usadas com mais frequência, quais frases são usadas em conjunto com outras, etc.

E21 – E o que acontece a partir disso?

SB – Depois que a IA aprende como deve ser o texto natural, ela pode ser usada para criar novos textos de acordo com as regras que a IA inferiu dos exemplos que viu. Os vários algoritmos de IA diferem em sua capacidade de descobrir regras complexas nos exemplos, geralmente representadas pelo número de parâmetros do modelo.

Quanto maior o modelo, melhor ele pode aprender as regras complexas representadas nos exemplos que recebe. O ChatGPT é um exemplo de algoritmo para modelagem de linguagem natural. Ele difere de outros modelos de IA para linguagem natural pela quantidade de exemplos de texto que viu e pelo tamanho do modelo.

E21 – Até onde podem ir modelos como o do ChatGPT?

SB – O ChatGPT costumava ser o maior modelo (bilhões de parâmetros) treinado em grandes conjuntos de dados. Recentemente, foi lançado um modelo maior, o GPT-4, que possui ainda mais parâmetros do que o chatGPT e, portanto, é capaz de representar relações ainda mais complexas no texto que processa e gera.

E21 – Como são os projetos para uso de Inteligência Artificial do Instituto Weizmann?

SB – Naturalmente, os cientistas de Weizmann estão entusiasmados com as oportunidades que a IA pode trazer. De um modo geral, podemos dividir a pesquisa de IA no Instituto Weizmann em duas categorias.

A primeira é a pesquisa básica de IA. Esta direção de pesquisa visa expandir as capacidades dos algoritmos de IA e nossa compreensão de suas vantagens e limitações.

O Weizmann AI Center (WAIC), do qual faço parte, concentra-se principalmente nesse aspecto da pesquisa.

A segunda categoria são as aplicações da IA para o avanço de outras áreas de pesquisa. Os projetos nesta categoria utilizam e adaptam as ferramentas de IA existentes para auxiliar no trabalho de pesquisa de vários laboratórios: desde a assistência na análise de imagens microscópicas até as previsões de dobramento de proteínas e muito mais.

E21 – Sobre o ChatGPT, quais são as últimas notícias (ou pesquisas) desenvolvidas pelo Weizmann?

SB – O ChatGPT revolucionou o campo do processamento de linguagem natural. Esse algoritmo de IA e muitos outros semelhantes abriram caminho para o uso de instruções textuais de linguagem natural para interagir com computadores.

Por exemplo, o uso de instruções textuais para manipulações de imagem e vídeo: dada uma imagem de entrada de um cavalo, gostaríamos que o computador a manipulasse para parecer um “cavalo de brinquedo rosa”.

Essa tarefa é complicada porque exige que a IA primeiro analise a imagem e entenda onde o cavalo está na imagem

Em segundo lugar, ele precisa entender a partir do texto qual é a manipulação desejada pelo usuário. E, finalmente, a IA precisa saber como alterar a imagem de entrada para refletir a manipulação desejada.

Mais exemplos podem ser encontrados na página do nosso projeto: https://pnp-diffusion.github.io/.

E21 – Décadas atrás, parecia impossível alguém usar um telefone sem precisar de um fio (celular) e muito menos receber mensagens ao mesmo tempo. Nesta linha de desenvolvimento do que parecia impossível, existe alguma possibilidade de que a tecnologia e a Inteligência Artificial permitam prever com precisão o futuro?

SB – Depende do futuro que você deseja prever. Já existem algoritmos de “previsão do futuro” que não são tão ruins assim. Pense no seu aplicativo de previsão do tempo: temos previsões do tempo bastante precisas para até dez dias.

A previsão dos preços futuros das ações também é um campo muito bem estudado: você pode encontrar muitas empresas de negociação de algo como bots de “previsão futura” que negociam ações com base em suas previsões. Algumas dessas empresas estão indo muito bem: você pode encontrar muitas dessas empresas de “previsão do futuro” que negociam ações com base em suas previsões.

As seguradoras também têm modelos para prever todo tipo de futuro: elas tentam prever acidentes de carro, roubos e todo tipo de eventos desagradáveis. Com base em suas receitas, acho que eles estão fazendo um bom trabalho em prever o futuro.

E21 – Como você define, neste campo, a previsão do futuro?

SB – Prever o futuro em qualquer domínio se resume a descobrir quais regras governam esse domínio e aplicá-las ao estado atual. Quanto mais precisas forem as regras que alguém for capaz de descobrir, melhor “previsão futura” ele terá.

Como discutimos anteriormente, a IA pode descobrir automaticamente as regras subjacentes com exemplos suficientes. Se o domínio for simples, por exemplo, prever a aceleração de um objeto em queda, não precisamos de muitos exemplos ou de um modelo de IA muito complexo. No entanto, se o domínio for complexo, por exemplo, comportamento humano, deve-se ter muitos exemplos e amplo poder computacional para processá-los.

Os computadores quânticos podem realmente ser úteis quando dimensionamos algoritmos de IA para esses domínios enormes.

E21 – Pensando em uma ideia “maluca”, esses computadores quânticos de altíssima complexidade poderiam de alguma maneira prever acontecimentos futuros na vida das pessoas, ao estilo da ficção científica?

SB – De fato, quando há muitos dados e poder computacional, previsões estatísticas podem ser feitas mesmo em domínios complexos.

Veja a previsão do tempo, por exemplo: hoje em dia, podemos prever com mais precisão e mais tempo no futuro.

Para o comportamento humano, podemos não ser capazes de prever o comportamento de uma única pessoa. Ainda assim, podemos prever estatisticamente o que grandes grupos de pessoas fariam.

De certa forma, as grandes empresas de tecnologia (por exemplo, Google, Meta) já estão fazendo isso: elas preveem quais produtos provavelmente compraremos, quais anúncios provavelmente se adequarão a determinados grupos de usuários etc. Mas a vida das pessoas (ao estilo ficção científica) não.

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