Aplicações Práticas da IA: Aprendizados de Nosso Evento
Recentemente, tivemos a oportunidade de organizar um evento focado em Inteligência Artificial e ficamos muito satisfeitos com o resultado dos debates. Aqui estão alguns insights que gostaria de compartilhar:
História da IA
A jornada da IA começou antes do que muitos imaginam. Desde programas básicos nas décadas de 1940-1970, passando pela introdução das redes neurais nos anos 1980, até a explosão do Big Data e a revolução do hardware nos anos 2000. Hoje, a IA está transformando diversas indústrias, desde Mobile e IoT até a análise de dados complexos.
Principais Conceitos
Inteligência Artificial (IA)
Refere-se a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana para executar tarefas e podem se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam. As IAs são programadas para exibir comportamentos que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, tomadas de decisão e tradução de idiomas. As aplicações abrangem desde assistentes virtuais, como Siri e Alexa, até sistemas avançados de recomendação e diagnóstico médico.
Machine Learning (ML)
Subcampo da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência sem serem explicitamente programados. Diferente de programas tradicionais que seguem um conjunto fixo de regras, o ML utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e fazer previsões ou tomadas de decisão baseadas nesses aprendizados. Exemplos incluem motores de recomendação, como os usados pela Netflix, e sistemas de detecção de fraudes financeiras.
Deep Learning (DL)
Subcampo do Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais para modelar e entender dados complexos. As redes neurais profundas, com muitas camadas, são especialmente eficazes para tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e tradução automática. Esta abordagem se destaca por sua capacidade de capturar nuances e complexidades nos dados, o que a torna extremamente poderosa para análises sofisticadas.
IA Generativa
Refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar novos conteúdos, como textos, imagens e até música, baseados em padrões e exemplos fornecidos. Utilizando técnicas de aprendizado profundo, a IA Generativa pode criar algo novo que seja muito semelhante ao material de treinamento. Exemplos incluem a geração de artefatos visuais por meio de redes adversariais generativas (GANs) e a escrita de textos convincentes por modelos LLM como o GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Transformers
São modelos de inteligência artificial que revolucionaram o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado profundo. Utilizam um mecanismo de atenção que permite ao modelo focar em várias partes do texto ao mesmo tempo, ao contrário dos modelos tradicionais que leem de forma sequencial. Essa arquitetura é composta por um codificador que transforma a entrada em uma representação interna e um decodificador que usa essa representação para gerar a saída.
O grande diferencial dos Transformers é sua capacidade de processar dados paralelamente e capturar relações de longo alcance entre palavras, tornando-os extremamente eficientes e precisos. Eles têm sido aplicados com sucesso em diversas tarefas, como tradução de idiomas, geração de texto e resposta a perguntas, com exemplos notáveis como os modelos BERT e GPT.
Treinamento caro
A infraestrutura utilizada para treinar o modelo Llama 3 (Meta) é estimada em $720 milhões, utilizando 24.576 GPUs NVIDIA Tensor Core H100.
As altas despesas e os retornos insuficientes na área de IA representam um grande desafio. Gigantes como Meta, Google e Amazon estão investindo massivamente na construção de infraestrutura para se manterem à frente no jogo da IA. Em particular, a Microsoft investiu $13 bilhões na OpenAI, enquanto a Apple conseguiu uma parceria sem custo significativo apenas 18 meses depois.
Há uma bomba-relógio na área de IA: os gastos são altos demais e, por enquanto, os retornos são baixos. Especialistas alertam sobre o crescente abismo entre o que as empresas estão investindo em IA e o retorno que estão obtendo.
Para mais detalhes sobre os custos e desafios da IA, confira o vídeo no link a seguir:
Como a IA está sendo usada em diferentes setores
A Inteligência Artificial (IA) está sendo utilizada em uma variedade de setores, desde saúde até finanças. Em saúde, por exemplo, a IA é usada para analisar grandes quantidades de dados médicos e identificar padrões que podem ajudar a prever e tratar doenças. Algoritmos de machine learning são treinados com dados médicos para detectar anomalias e alertar os profissionais de saúde sobre possíveis problemas. Em finanças, a IA é usada para analisar tendências e predizer resultados financeiros, ajudando a tomar decisões mais informadas.
Outros setores também estão aproveitando as vantagens da IA. Na educação, por exemplo, a IA está sendo usada para criar sistemas de aprendizado personalizados que se ajustam às necessidades individuais dos alunos. Em logística e transporte, a IA é utilizada para otimizar rotas e prever demanda, ajudando a reduzir custos e melhorar a eficiência. A IA também está sendo usada em áreas como marketing e publicidade, para analisar comportamentos e preferências dos consumidores e criar campanhas mais eficazes.
Google Colab: Aplicações Práticas da IA
Um dos destaques deste evento foi o Google Colab apresentado, que ilustrou diversos usos práticos da IA.
Aqui nesse link explicamos o setup necessário para poder executar os exemplos que estão hospedados no Google Colab: (Cafe Tech - Papo sobre IA.ipynb)
API de Dados Não Estruturados: JSON a partir de Texto do Diário Oficial
Utilizando a API da OpenAI, foi demonstrado como transformar um texto não estruturado do Diário Oficial em um documento JSON organizado contendo a lista de produtos doados, seu total e quantidade por tipo de produto. (Cafe Tech - Papo sobre IA.ipynb)
Avaliação de Danos em Veículos
A partir de fotos de veículos, a API da OpenAI foi utilizada para avaliar e comparar o estado de conservação e limpeza dos veículos em diferentes momentos. Essa aplicação é particularmente útil para locadoras de veículos. (Cafe Tech - Papo sobre IA.ipynb)
OCR e Categorização de Notas Fiscais
Demonstrações de OCR foram realizadas em diferentes notas fiscais para interpretar e categorizar produtos adquiridos por tipos, gerando JSON a partir dos dados extraídos das imagens. (Cafe Tech - Papo sobre IA.ipynb)
Receitas Culinárias: Transformação e Enriquecimento
Mostramos como transformar um texto bruto de receita em um conteúdo editado de alta qualidade para um portal de receitas. Incluímos extração de ingredientes, criação de descrições editoriais, geração de metadados para SEO, tradução para múltiplos idiomas, e até a geração de fotos a partir de descrições textuais. (Cafe Tech - Papo sobre IA.ipynb)
Ferramentas Citadas no Evento
SaaS:
- Gemini: Modelos de linguagem natural, interpretação de imagens
- Groq: Infraestrutura para aceleração de IA via LPUs, modelos de linguagem natural
- LumaLabs: Geração de vídeos
- OpenAI: Modelos de linguagem natural, geração e interpretação de imagens
- Stability AI: Geração de imagens e vídeos via Stable Diffusion
- Maritaca AI: Chatbot baseado em LLM e treinado para atender as necessidades do Brasil
Self-Hosted:
Riscos e considerações éticas
A IA traz inúmeras vantagens, mas não está isenta de riscos. Casos como a Air Canada sendo forçada a pagar cliente por falha em chatbot, ou sugestões inadequadas oferecidas por algoritmos, ressaltam a importância de desenvolver a IA de forma ética e responsável.
Outra preocupação é a perda de empregos, pois as máquinas podem executar tarefas que antes eram realizadas por humanos. Além disso, a IA pode ser usada para fins nefastos, como espionagem ou propaganda. Existem também preocupações éticas sobre a privacidade e o uso responsável de dados pessoais. É importante que os desenvolvedores e usuários da IA sejam conscientes desses riscos e trabalhem para minimizar seus impactos. Isso pode incluir medidas como transparência, accountability e regulamentação ética.
Conclusão
A aplicação da IA está transformando diversas áreas e seu potencial é imensurável. Contudo, é necessário um compromisso contínuo com a ética e a responsabilidade para minimizar riscos e maximizar benefícios.
Adoraríamos ouvir suas ideias e experiências com IA! Compartilhe nos comentários.
