Antes de tudo, isso não é um clickbait. Se você assim como eu curte tecnologia, vai achar no mínimo interessante saber que uma Inteligência Artificial tem realizado feitos impressionantes, de certa forma até assustadores no meu ponto de vista.
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A microsoft realizou recentemente a edição 2020 do Microsoft Build, um evento voltado para programadores. Kevin Scott, CTO da Microsoft, foi quem liderou a apresentação. Durante o evento online, foi mostrado um novo modelo de Machine Learning por redes neurais. Sucessor do GPT-2, o projeto GPT-3, desenvolvido pela organização sem fins lucrativos OpenAI, é um sistema de geração de textos baseado em IA, que tem incríveis 180 bilhões de parâmetros. Para efeitos de comparação, seu antecessor, o GPT-2 tinha apenas 1 bilhão de parâmetros
O que é Machine Learning?
Antes, aqui vai uma breve explicação sobre o que é Machine Learning. Basicamente, é um sistema computacional onde uma máquina é alimentada com um grande número de dados sobre um tópico específico, por exemplo: fotos de rostos de pessoas. À medida que os dados vão sendo adicionados, a máquina pode ir utilizando esses dados para executar tarefas, tais como reconhecer um rosto humano. Se pararmos para analisar, dá pra dizer que nós também aprendemos assim, afinal, de tanto ver rostos humanos, nós somos ótimos em fazer isso.
A partir disso então, existem até aqui alguns tipos de machine learning. Entre eles, o Supervised learning, onde é um humano quem valida manualmente os dados e “ensina” o computador o que é um rosto humano ou não. E o Self Supervised Learning, onde quem audita os dados é a própria máquina. E esse último é um jeito muito mais rápido de desenvolver uma rede neural, que é onde um sistema computacional lida com dados simulando neurônios, procurando correlações entre diferentes dados, daí que vem o aprendizado constante.
O que tem de tão novo no GPT-3?
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De uma maneira simples, é a quantidade de parâmetros que ele conseguiu desenvolver. Segundo a OpenAI, o novo modelo foi treinado até agora com quase 1 trilhão de palavras coletadas em artigos na internet, gerando assim um total de 175 bilhões de parâmetros. Seu antecessor, o GPT-2, lançado em 2019 tinha 1,5 bilhão de parâmetros, e era considerado por muitos especialistas “algo perigoso para ser disponibilizado ao público”.
Do mesmo modo, se compararmos com outros modelos de geração de texto, vemos uma gritante deformação no gráfico que mostra a quantidade de parâmetros das redes.
Destacado está o Turing NLG, um modelo que foi considerado perigosíssimo, com 17 bilhões de parâmetros. O GPT-3 tem 10 vezes mais parâmetros. E está em crescimento exponencial.
Em um teste realizado com um grupo de 80 pessoas, seus textos foram capazes de enganar os leitores, fazendo-os pensar que foram escritos por um humano, em 50% dos casos.
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Inteligência Artificial pode escrever poemas e até programar sozinha
Com essa imensa quantidade de parâmetros, o modelo pode facilmente ser confundido com um texto de uma pessoa. Seu antecessor precisou de 5000 inputs de parâmetros para desenvolver 5 textos para comerciais que foram utilizados no superbowl. Enquanto o GPT-3, com apenas alguns parágrafos, foi capaz de simular o estilo de escrita do poeta modernista norte-americano Wallace Stevens.
Mas, além de escrever textos, e responder perguntas, o modelo de Machine Learning GPT-3 está aprendendo a fazer algo que para nós pode parecer mais complexo: programar.
Em algumas demonstrações, os desenvolvedores mostraram situações em que era proposto ao modelo que escrevesse códigos simples e complexos em Python e Html. O sistema não só foi capaz de atender aos pedidos, como nunca tinha sido “ensinado” sobre essas linguagens de programação. Tudo o que foi fornecido foram pequenos códigos escritos na hora pelos desenvolvedores que faziam a apresentação.
Como programação não é meu forte, separei aqui dois vídeos que explicam melhor como foram feitas essas demonstrações. Caso você queira entender mais do que se trata essa inteligência artificial, assista aos vídeos abaixo:
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