{"id":8789,"date":"2024-04-22T12:00:00","date_gmt":"2024-04-22T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/?p=8789"},"modified":"2024-04-21T13:17:15","modified_gmt":"2024-04-21T16:17:15","slug":"inteligencia-artificial-ia-parte-iv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/inteligencia-artificial-ia-parte-iv\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial (IA): Parte IV"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">Governan\u00e7a e regulamenta\u00e7\u00e3o de IA<\/h2>\n\n\n\n<p>Intelig\u00eancia Artificial. Apesar dos riscos potenciais, atualmente h\u00e1 poucas regulamenta\u00e7\u00f5es que governam o uso de ferramentas de IA, e onde as leis existem, geralmente se referem indiretamente \u00e0 IA. Por exemplo, como mencionado, as regulamenta\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito nos EUA, conhecidas como U.S. Fair Lending regulations exigem que as institui\u00e7\u00f5es financeiras expliquem as decis\u00f5es de cr\u00e9dito aos potenciais clientes. Isso limita at\u00e9 que ponto os credores podem usar algoritmos de <em>deep learning<\/em>, que por natureza s\u00e3o opacos e carecem de explicabilidade.<\/p>\n\n\n\n<p>Os formuladores de pol\u00edticas nos EUA ainda n\u00e3o emitiram legisla\u00e7\u00e3o sobre IA, mas isso pode mudar em breve. O documento intitulado &#8220;<a href=\"https:\/\/www.whitehouse.gov\/ostp\/ai-bill-of-rights\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Blueprint for an AI bill for rights<\/a>&#8221; publicado em outubro de 2022 pelo Escrit\u00f3rio de Pol\u00edtica de Ci\u00eancia e Tecnologia da Casa Branca, orienta as empresas sobre como implementar sistemas de IA \u00e9ticos. A C\u00e2mara de Com\u00e9rcio dos EUA tamb\u00e9m pediu regulamenta\u00e7\u00f5es de IA em um relat\u00f3rio divulgado em mar\u00e7o de 2023.<\/p>\n\n\n\n<p>Elaborar leis para regular a IA n\u00e3o ser\u00e1 f\u00e1cil, em parte porque a IA compreende uma variedade de tecnologias que as empresas usam para diferentes fins, e em parte porque as regulamenta\u00e7\u00f5es podem custar o progresso e desenvolvimento da IA. A r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o das tecnologias de IA \u00e9 outro obst\u00e1culo para a formula\u00e7\u00e3o de regulamenta\u00e7\u00f5es significativas de IA, assim como os desafios apresentados pela falta de transpar\u00eancia da IA, que dificultam ver como os algoritmos alcan\u00e7am seus resultados. Al\u00e9m disso, avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos e aplica\u00e7\u00f5es inovadoras como o ChatGPT e o Dall-E podem tornar as leis existentes instantaneamente obsoletas. E, \u00e9 claro, as leis que os governos conseguem elaborar para regular a IA n\u00e3o impedem os cibercriminosos de utilizarem a tecnologia com inten\u00e7\u00f5es maliciosas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Milestones na IA de 1950 at\u00e9 hoje<\/h2>\n\n\n\n<p>A IA teve uma hist\u00f3ria longa e \u00e0s vezes controversa desde o teste de Turing em 1950 at\u00e9 os chatbots de IA generativa de hoje, como o ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Qual \u00e9 a hist\u00f3ria da IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>O conceito de objetos inanimados dotados de intelig\u00eancia existe desde tempos antigos. O deus grego Hefesto foi retratado em mitos como forjador de servos rob\u00f3ticos feitos de ouro. Engenheiros no antigo Egito constru\u00edram est\u00e1tuas de deuses animadas por sacerdotes. Ao longo dos s\u00e9culos, pensadores de Arist\u00f3teles ao te\u00f3logo espanhol do s\u00e9culo XIII Ramon Llull a Ren\u00e9 Descartes e Thomas Bayes usaram as ferramentas e a l\u00f3gica de suas \u00e9pocas para descrever os processos de pensamento humano como s\u00edmbolos, lan\u00e7ando as bases para conceitos de IA como representa\u00e7\u00e3o de conhecimento geral.<\/p>\n\n\n\n<p>O final do s\u00e9culo XIX e a primeira metade do s\u00e9culo XX trouxeram o trabalho fundamental que daria origem ao computador moderno. Em 1836, o matem\u00e1tico da Universidade de Cambridge Charles Babbage e Augusta Ada King, Condessa de Lovelace, inventaram o primeiro projeto para uma m\u00e1quina program\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>D\u00e9cada de 1940. O matem\u00e1tico de Princeton John Von Neumann concebeu a arquitetura do computador de programa armazenado &#8211; a ideia de que o programa de um computador e os dados que processa podem ser mantidos na mem\u00f3ria do computador. E Warren McCulloch e Walter Pitts lan\u00e7aram as bases para redes neurais;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cada de 1950. Com o advento dos computadores modernos, os cientistas puderam testar suas ideias sobre intelig\u00eancia artificial. Um m\u00e9todo para determinar se um computador tem intelig\u00eancia foi concebido pelo matem\u00e1tico brit\u00e2nico e decodificador da Segunda Guerra Mundial Alan Turing. O teste de Turing focou na capacidade de um computador enganar interrogadores, fazendo-os acreditar que suas respostas \u00e0s perguntas foram feitas por um ser humano;<\/li>\n\n\n\n<li>1956. O campo moderno da intelig\u00eancia artificial \u00e9 amplamente citado como tendo come\u00e7ado neste ano durante uma confer\u00eancia de ver\u00e3o no Dartmouth College. Patrocinada pela Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), a confer\u00eancia contou com dez refer\u00eancias neste campo, incluindo os pioneiros da IA Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy, creditado com a cunhagem do termo intelig\u00eancia artificial. Tamb\u00e9m estavam presentes Allen Newell, cientista da computa\u00e7\u00e3o, e Herbert A. Simon, economista, cientista pol\u00edtico e psic\u00f3logo cognitivo. Os dois apresentaram seu revolucion\u00e1rio Logic Theorist, um programa de computador capaz de provar certos teoremas matem\u00e1ticos e referido como o primeiro programa de IA;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cadas de 1950 e 1960. Ap\u00f3s a confer\u00eancia do Dartmouth College, l\u00edderes no incipiente campo da IA previram que uma intelig\u00eancia artificial equivalente ao c\u00e9rebro humano estava pr\u00f3xima, atraindo grande apoio governamental e da ind\u00fastria. De fato, quase 20 anos de pesquisas b\u00e1sicas bem financiadas geraram avan\u00e7os significativos em IA: Por exemplo, no final dos anos 1950, Newell e Simon publicaram o algoritmo General Problem Solver (GPS), que n\u00e3o conseguiu resolver problemas complexos, mas lan\u00e7ou as bases para o desenvolvimento de arquiteturas cognitivas mais sofisticadas; e McCarthy desenvolveu o Lisp, uma linguagem para programa\u00e7\u00e3o de IA ainda usada hoje. Na metade dos anos 1960, o Professor do MIT Joseph Weizenbaum desenvolveu o ELIZA, um programa de PNL inicial que lan\u00e7ou as bases para os chatbots de hoje.<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cadas de 1970 e 1980. A conquista da intelig\u00eancia artificial geral se mostrou ilus\u00f3ria, n\u00e3o iminente, prejudicada por limita\u00e7\u00f5es no processamento e na mem\u00f3ria do computador e pela complexidade do problema. Governos e corpora\u00e7\u00f5es se afastaram de seu apoio \u00e0 pesquisa em IA, levando a um per\u00edodo de estagna\u00e7\u00e3o que durou de 1974 a 1980 conhecido como o primeiro &#8220;Inverno da IA&#8221;. Na d\u00e9cada de 1980, pesquisas sobre t\u00e9cnicas de <em>deep learning<\/em> e a ado\u00e7\u00e3o pela ind\u00fastria dos sistemas especialistas de Edward Feigenbaum despertaram uma nova onda de entusiasmo pela IA, apenas para ser seguida por outro colapso no financiamento governamental e no apoio da ind\u00fastria. O segundo inverno da IA durou at\u00e9 meados dos anos 1990;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cada de 1990. Aumentos na pot\u00eancia computacional e uma explos\u00e3o de dados provocaram um renascimento da IA no final dos anos 1990 que preparou o terreno para os avan\u00e7os not\u00e1veis em IA que vemos hoje. A combina\u00e7\u00e3o de big data e aumento da pot\u00eancia computacional impulsionou avan\u00e7os em PNL, vis\u00e3o computacional, rob\u00f3tica, <em>machine learning <\/em>e <em>deep learning<\/em>. Em 1997, \u00e0 medida que os avan\u00e7os em IA se aceleravam, o Deep Blue da IBM derrotou o grande mestre de xadrez russo Garry Kasparov, tornando-se o primeiro programa de computador a derrotar um campe\u00e3o mundial de xadrez;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cada de 2000. Novos avan\u00e7os em <em>machine learning<\/em>, deep learning, PNL, reconhecimento de fala e vis\u00e3o computacional deram origem a produtos e servi\u00e7os que moldaram a maneira como vivemos hoje. Estes incluem o lan\u00e7amento do mecanismo de busca do Google em 2000 e o lan\u00e7amento do mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o da Amazon em 2001. A Netflix desenvolveu seu sistema de recomenda\u00e7\u00e3o para filmes, o Facebook introduziu seu sistema de reconhecimento facial e a Microsoft lan\u00e7ou seu sistema de reconhecimento de fala para transcri\u00e7\u00e3o de fala em texto. A IBM lan\u00e7ou o Watson e o Google iniciou sua iniciativa de ve\u00edculos aut\u00f4nomos, Waymo;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cada de 2010. A d\u00e9cada entre 2010 e 2020 viu um fluxo constante de desenvolvimentos em IA. Estes incluem o lan\u00e7amento dos assistentes de voz Siri da Apple e Alexa da Amazon; as vit\u00f3rias do Watson da IBM no Jeopardy; carros aut\u00f4nomos; o desenvolvimento da primeira <em>generative adversarial network<\/em>; o lan\u00e7amento do TensorFlow, o <em>framework<\/em> de <em>deep learning<\/em> de c\u00f3digo aberto do Google; a funda\u00e7\u00e3o do laborat\u00f3rio de pesquisa OpenAI, desenvolvedores do modelo de linguagem GPT-3 e do gerador de imagens Dall-E; a derrota do campe\u00e3o mundial de Go Lee Sedol pelo AlphaGo do Google DeepMind; e a implementa\u00e7\u00e3o de sistemas baseados em IA que detectam c\u00e2nceres com alto grau de precis\u00e3o;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9cada de 2020. A d\u00e9cada atual viu o surgimento da IA generativa, um tipo de tecnologia de intelig\u00eancia artificial que pode produzir novo conte\u00fado. A IA generativa come\u00e7a com um <em>prompt<\/em> que pode ser na forma de texto, imagem, v\u00eddeo, design, notas musicais ou qualquer entrada que o sistema de IA possa processar. V\u00e1rios algoritmos de IA ent\u00e3o retornam novo conte\u00fado em resposta ao prompt. O conte\u00fado pode incluir ensaios, solu\u00e7\u00f5es para problemas ou <em>deep fakes<\/em> criadas a partir de imagens, ou \u00e1udio de uma pessoa. As habilidades de modelos de linguagem como o ChatGPT-3, o Bard do Google e o Megatron-Turing NLG da Microsoft impressionaram o mundo, mas a tecnologia continua em est\u00e1gios iniciais, como evidenciado por sua tend\u00eancia distorcer respostas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ferramentas e servi\u00e7os de IA As ferramentas e servi\u00e7os de IA est\u00e3o evoluindo rapidamente. As inova\u00e7\u00f5es atuais em ferramentas e servi\u00e7os de IA podem ser rastreadas at\u00e9 a rede neural AlexNet de 2012, que inaugurou uma nova era de IA de alto desempenho constru\u00edda em GPUs e grandes conjuntos de dados. A mudan\u00e7a chave foi a capacidade de treinar redes neurais em enormes quantidades de dados em v\u00e1rios n\u00facleos de GPU em paralelo de forma mais escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<p>Nos \u00faltimos anos, a rela\u00e7\u00e3o simbi\u00f3tica entre descobertas de IA no Google, Microsoft e OpenAI e as inova\u00e7\u00f5es de hardware pioneiras da Nvidia permitiram a execu\u00e7\u00e3o de modelos de IA cada vez maiores em GPUs mais conectadas, impulsionando melhorias revolucion\u00e1rias de desempenho e escalabilidade.<\/p>\n\n\n\n<p>A colabora\u00e7\u00e3o entre essas lumin\u00e1rias da IA foi crucial para o sucesso recente do ChatGPT, sem mencionar dezenas de outros servi\u00e7os de IA de destaque. A seguir, uma descri\u00e7\u00e3o das importantes inova\u00e7\u00f5es em ferramentas e servi\u00e7os de IA:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Transformers<\/strong>. O Google, por exemplo, liderou o caminho na busca por um processo mais eficiente para o provisionamento de treinamento de IA em um grande <em>cluster<\/em> de PCs com GPUs comuns. Isso abriu caminho para a descoberta de <em>transformers<\/em> que automatizam muitos aspectos do treinamento de IA em dados n\u00e3o rotulados;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Otimiza\u00e7\u00e3o de hardware<\/strong>. T\u00e3o importante quanto, fornecedores de hardware como a Nvidia tamb\u00e9m est\u00e3o otimizando o microc\u00f3digo para execu\u00e7\u00e3o em v\u00e1rios n\u00facleos de GPU em paralelo para os algoritmos mais populares. A Nvidia afirmou que a combina\u00e7\u00e3o de <em>hardware<\/em> mais r\u00e1pido, algoritmos de IA mais eficientes, ajuste fino das instru\u00e7\u00f5es da GPU e melhor integra\u00e7\u00e3o de data centers est\u00e1 impulsionando uma melhoria de um milh\u00e3o de vezes no desempenho de IA. A Nvidia tamb\u00e9m est\u00e1 trabalhando com todos os provedores de centro de nuvem para tornar essa capacidade mais acess\u00edvel como IA como Servi\u00e7o por meio de modelos de IaaS, SaaS e PaaS;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generative pre-trained transformers<\/strong> (GPTs). O conjunto de tecnologias de IA tamb\u00e9m evoluiu rapidamente nos \u00faltimos anos. Anteriormente, as empresas teriam que treinar seus modelos de IA do zero. Cada vez mais, fornecedores como OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google e outros fornecem GPTs, que podem ser ajustados para uma tarefa espec\u00edfica a um custo drasticamente reduzido, <em>expertise<\/em> e tempo. Enquanto alguns dos maiores modelos s\u00e3o estimados em custar de US$ 5 milh\u00f5es a US$ 10 milh\u00f5es por execu\u00e7\u00e3o, as empresas podem ajustar os modelos resultantes por alguns milhares de d\u00f3lares. Isso resulta em um tempo mais r\u00e1pido para o mercado e reduz o risco;<\/li>\n\n\n\n<li>Servi\u00e7os de IA na nuvem. Entre os maiores obst\u00e1culos que impedem as empresas de usar efetivamente a IA em seus neg\u00f3cios est\u00e3o as tarefas de engenharia de dados e ci\u00eancia de dados necess\u00e1rias para integrar capacidades de IA em novos aplicativos ou desenvolver novos. Todos os principais provedores de nuvem est\u00e3o lan\u00e7ando suas pr\u00f3prias ofertas de IA como servi\u00e7o para simplificar a prepara\u00e7\u00e3o de dados, o desenvolvimento de modelos e a implanta\u00e7\u00e3o de aplicativos. Exemplos principais incluem AWS AI Services, Google Cloud AI, Microsoft Azure AI platform, IBM AI solutions e Oracle Cloud Infrastructure AI Services;<\/li>\n\n\n\n<li>Modelos de IA de ponta como servi\u00e7o. Os principais desenvolvedores de modelos de IA tamb\u00e9m oferecem modelos de IA de ponta sobre esses servi\u00e7os de nuvem. A OpenAI tem dezenas de modelos de linguagem grandes otimizados para bate-papo, PNL, gera\u00e7\u00e3o de imagens e gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo que s\u00e3o provisionados por meio do Azure. A Nvidia adotou uma abordagem mais agn\u00f3stica em nuvem vendendo infraestrutura de IA e modelos fundamentais otimizados para texto, imagens e dados m\u00e9dicos dispon\u00edveis em todos os provedores de nuvem. Centenas de outros players est\u00e3o oferecendo modelos personalizados para v\u00e1rias ind\u00fastrias e casos de uso tamb\u00e9m.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Com a r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o das tecnologias de intelig\u00eancia artificial (IA) e o surgimento de novas abordagens, como os<em> Generative pre-trained transformers<\/em>, a otimiza\u00e7\u00e3o de hardware e os servi\u00e7os de IA em nuvem, fica evidente o avan\u00e7o significativo no campo da IA. Essas inova\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas tornaram mais acess\u00edvel e eficiente o desenvolvimento e implementa\u00e7\u00e3o de sistemas de IA, mas tamb\u00e9m impulsionaram melhorias substanciais no desempenho e na escalabilidade desses sistemas. A colabora\u00e7\u00e3o entre empresas l\u00edderes em tecnologia, como Google, Nvidia, Microsoft e OpenAI, tem sido fundamental para o sucesso e a dissemina\u00e7\u00e3o dessas tecnologias. \u00c0 medida que continuamos a avan\u00e7ar nesta d\u00e9cada, \u00e9 prov\u00e1vel que vejamos ainda mais avan\u00e7os e aplica\u00e7\u00f5es impactantes da intelig\u00eancia artificial em diversos setores, impulsionando a transforma\u00e7\u00e3o digital e a inova\u00e7\u00e3o em todo o mundo.<\/p>\n\n\n\n<p>Caso ainda n\u00e3o tenha lido, confira as partes I, II, e III dessa s\u00e9rie de artigos sobre IA:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/o-que-e-inteligencia-artificial-ia\/\">Parte I<\/a>;<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/inteligencia-artificial-ia-parte-ii\/\">Parte II<\/a>;<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/inteligencia-artificial-ia-parte-iii\/\">Parte III<\/a>.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apesar dos riscos potenciais, atualmente h\u00e1 poucas regulamenta\u00e7\u00f5es que governam o uso de ferramentas de IA, e onde as leis existem, geralmente se referem indiretamente \u00e0 IA.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":8790,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[483],"tags":[247,626,627,434],"class_list":["post-8789","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-acpd-brasil","tag-ai","tag-ia","tag-inteligencia-artificial"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Intelig\u00eancia Artificial (IA): Parte IV<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Apesar dos riscos, atualmente h\u00e1 poucas regulamenta\u00e7\u00f5es 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