A inteligência artificial é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade. Ela tem o potencial de revolucionar diversos setores, desde a medicina até a indústria automobilística. Mas como é que se cria uma inteligência artificial? Quem são os profissionais envolvidos no processo? Quais os programas e filtros usados na criação de uma IA? E, por fim, como ela é entregue para o usuário final? Neste artigo, vamos responder a essas e outras perguntas.
Profissionais envolvidos na criação de uma IA
A criação de uma IA envolve diversos profissionais, cada um com sua área de especialização. Os principais são:
- Cientistas de dados: são responsáveis por coletar e analisar os dados necessários para a criação da IA. Eles também desenvolvem algoritmos de aprendizado de máquina, que permitem que a IA seja treinada a partir dos dados coletados.
- Engenheiros de software: são responsáveis por desenvolver o software que permite que a IA funcione. Eles trabalham em conjunto com os cientistas de dados para garantir que o software seja capaz de processar os dados e executar os algoritmos de aprendizado de máquina.
- Especialistas em UX: são responsáveis por garantir que a IA seja fácil de usar e que ofereça uma boa experiência ao usuário final. Eles trabalham em conjunto com os engenheiros de software para desenvolver uma interface intuitiva e amigável.
Programas e filtros usados na criação de uma IA
Existem diversos programas e filtros que podem ser usados na criação de uma IA. Alguns dos mais comuns são:
- TensorFlow: é uma plataforma de código aberto desenvolvida pelo Google para a criação de modelos de aprendizado de máquina. Ela permite que os cientistas de dados criem e treinem modelos de IA de forma eficiente.
- Keras: é uma biblioteca de código aberto para Python que permite que os cientistas de dados criem e treinem modelos de IA de forma rápida e fácil. Ela é muito popular entre os cientistas de dados devido à sua facilidade de uso.
- PyTorch: é uma biblioteca de código aberto para Python que permite que os cientistas de dados criem e treinem modelos de IA de forma eficiente. Ela é especialmente útil para a criação de modelos de aprendizado profundo.
- Filtros de privacidade: são usados para proteger os dados dos usuários durante o treinamento da IA. Eles garantem que as informações pessoais dos usuários não sejam usadas de forma inadequada ou compartilhadas com terceiros sem autorização.
- Filtros de viés: são usados para garantir que a IA não reproduza preconceitos ou discriminações presentes nos dados utilizados no treinamento. Eles buscam minimizar a influência de fatores como raça, gênero e classe social nos resultados da IA.
Testes realizados na criação de uma IA
A criação de uma IA envolve diversos testes para garantir a qualidade do produto final. Alguns dos testes mais comuns são:
- Teste de validação: é usado para garantir que a IA seja capaz de realizar tarefas específicas com precisão. Esse teste é realizado utilizando conjuntos de dados que não foram utilizados no treinamento da IA.
- Teste de usabilidade: é usado para avaliar a facilidade de uso da IA e a experiência do usuário. Esse teste é realizado com usuários reais, que utilizam a IA para realizar tarefas específicas.
- Teste de desempenho: é usado para avaliar o desempenho da IA em condições adversas. Por exemplo, pode ser utilizado para avaliar como a IA se comporta em situações de baixa luminosidade ou com ruído excessivo.
- Teste de segurança: é usado para avaliar a segurança da IA em relação a possíveis ataques cibernéticos. Esse teste busca identificar possíveis vulnerabilidades na IA e garantir que ela seja protegida contra ataques maliciosos.
Entrega da IA para o usuário final
Após a criação e os testes, a IA pode ser entregue para o usuário final. Isso pode ser feito de diversas formas, dependendo do tipo de aplicação da IA. Algumas das formas mais comuns são:
- Aplicativos móveis: a IA pode ser integrada a aplicativos móveis para oferecer recursos adicionais aos usuários, como assistentes virtuais e reconhecimento de voz.
- Plataformas de e-commerce: a IA pode ser utilizada em plataformas de e-commerce para oferecer recomendações de produtos personalizadas aos usuários.
- Sistemas de suporte ao cliente: a IA pode ser utilizada em sistemas de suporte ao cliente para oferecer respostas rápidas e eficientes aos usuários.
- Sistemas de segurança: a IA pode ser utilizada em sistemas de segurança para identificar possíveis ameaças e proteger os usuários contra ataques cibernéticos.
Tweet do Elon Musk
Você já ouviu falar do Monstro por trás da Inteligência Artificial? O Elon Musk publicou essa imagem abaixo em seu twiter e fez muitas pessoas pensarem sobre o outro lado, o lado do desenvolvimento.
Inteligências artificiais baseadas no GPT-3 como o ChatGPT e o Bing Chat são treinadas em três fases:
Cada parte do monstro representa uma fase do treinamento da IA.
👹 Fase 1: Aprendizagem não supervisionada
A primeira fase na criação de uma Inteligência Artificial é conhecida como aprendizagem não supervisionada. Nessa fase, a IA lê livros e outros conteúdos da internet sozinha, aprendendo por conta própria todo o conhecimento disponível. É como se permitisse que uma criatura andasse e consumisse o conteúdo de uma biblioteca, livre para ler o que desejar.
No entanto, essa fase é considerada um monstro por não ter moralidade alguma. A IA pode responder qualquer coisa sem filtros, inclusive o passo a passo de como cometer um crime, uma vez que foi treinada pela internet e pode encontrar sites violentos, racistas e outras bizarrices. Podemos comparar essa fase com uma criança que aprende as coisas e fala sem nenhum filtro, assim como dizer que tal pessoa é feia.
👨🦲 Fase 2: Ajustes finos supervisionados
Na segunda fase, começam os filtros de respostas. Nessa fase, a IA é representada pela cabeça de um humano na imagem. A IA aprende com milhares de exemplos de inputs e outputs, ela não interage com as perguntas e respostas, apenas analisa e armazena as possíveis perguntas e respostas esperadas por um ser humano. Por exemplo, se lhe perguntarem isso, você deve responder isso.
Essa fase pode ser comparada à adolescência, na qual você diz para o seu filho que na casa das visitas não pode falar sobre algum assunto e não pode tocar em nada. Os filtros são importantes para garantir que a IA forneça respostas apropriadas e evite comportamentos inesperados.
🙂 Fase 3: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Na terceira e última fase, os humanos ficam conversando com a IA e dando feedback em suas respostas, melhorando a taxa de respostas corretas e atrativas ao usuário, evitando que casos estranhos ocorram quando a IA for liberada para uso aberto do público. Os humanos devem seguir um manual oficial para que as avaliações sigam padrões.
A sigla RLHF vem de Reinforcement Learning from Human Feedback ou Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano. Essa fase pode ser comparada à fase adulta, na qual aprendemos a falar o necessário para não magoar ou para não contar nossos planos para qualquer pessoa, pois não sabemos como ela irá usar isso no final.
É importante destacar que um problema na execução da fase dois e três pode causar comportamentos não esperados e nada atrativos aos usuários, explicando assim o motivo do ocorrido com o Bing Chat no caso citado anteriormente.
Aviso: O conteúdo descrito do monstro foi inspirado em um vídeo do TikTok de @igorcoutoia.
Fontes: https://stratechery.com/2023/from-bing-to-sydney-search-as-distraction-sentient-ai/ https://www.tabnews.com.br/jjrdev/o-monstro-por-tras-da-mascara-da-ia
Conclusão
A criação de uma inteligência artificial envolve diversos profissionais e etapas, desde a coleta de dados até a entrega da IA para o usuário final. Para garantir a qualidade do produto final, é necessário realizar diversos testes, como testes de validação, usabilidade, desempenho e segurança. Além disso, é importante garantir a proteção dos dados dos usuários e minimizar a influência de preconceitos e discriminações nos resultados da IA. A IA tem o potencial de revolucionar diversos setores e oferecer soluções inovadoras para problemas complexos, e sua criação é um processo fundamental para tornar essa tecnologia uma realidade.
Importante! Não coloque informações pessoais na IA, pois ele irá guardar e aprender sobre você e outras pessoas vão poder acessar!
