Principais Conclusões
- O êxito do ChatGPT impulsionou um grande investimento em pesquisa e incorporação de IA, gerando oportunidades e progressos sem precedentes nesse campo.
- A pesquisa semântica, empregando bancos de dados vetoriais, está transformando os algoritmos de busca, usando a incorporação de palavras e a semântica para oferecer resultados contextualmente mais precisos.
- O progresso de agentes de IA e startups com múltiplos agentes busca alcançar autonomia completa e solucionar as limitações atuais através da autoavaliação, correção e colaboração entre diversos agentes.
O sucesso notável do ChatGPT impeliu todas as empresas de tecnologia a iniciarem investimentos em estudos de IA e a explorarem como integrar a inteligência artificial em seus produtos. Esta situação é diferente de tudo que já testemunhamos, sendo que a inteligência artificial está apenas começando sua trajetória.
Contudo, não se trata apenas de sofisticados chatbots de IA e geradores de texto para imagem. Há diversas ferramentas de IA altamente especulativas, mas extraordinariamente impressionantes, no horizonte.
Pesquisa Semântica com Bancos de Dados Vetoriais
Crédito da imagem: Firmbee.com/Remover respingo
As consultas de busca semântica estão sendo experimentadas com o intuito de proporcionar melhores resultados de pesquisa para os usuários. Os mecanismos de busca atuais usam algoritmos focados em palavras-chave para fornecer informações pertinentes aos usuários. Entretanto, a dependência excessiva de palavras-chave gera diversos problemas, como a compreensão limitada do contexto, profissionais de marketing que exploram o SEO e resultados de busca de qualidade inferior devido à dificuldade em expressar consultas complexas.
Diferentemente dos algoritmos de pesquisa convencionais, a pesquisa semântica utiliza a incorporação de palavras e o mapeamento semântico para entender o contexto de uma consulta antes de apresentar os resultados. Assim, em vez de se basear em um conjunto de palavras-chave, a pesquisa semântica oferece resultados com base na semântica, ou seja, no significado de uma determinada consulta.
O conceito de pesquisa semântica já existe há algum tempo. No entanto, empresas têm enfrentado dificuldades para implementar essa funcionalidade devido à lentidão e ao alto custo computacional que a pesquisa semântica pode apresentar.
A solução é mapear incorporações de vetores e armazená-las em um grande banco de dados de vetores. Essa ação reduz significativamente os requisitos de poder computacional e acelera os resultados da pesquisa, restringindo os resultados apenas às informações mais relevantes.
Grandes empresas de tecnologia e startups como Pinecone, Redis e Milvus estão atualmente investindo em bancos de dados vetoriais para oferecer recursos de pesquisa semântica em sistemas de recomendação, mecanismos de busca, sistemas de gerenciamento de conteúdo e chatbots.
Democratização da IA
Embora não seja precisamente um avanço técnico, diversas grandes empresas de tecnologia estão empenhadas em democratizar a IA. Independentemente de ser algo bom ou ruim, modelos de IA de código aberto estão agora sendo treinados e recebendo licenças mais permissivas para que organizações possam usá-los e ajustá-los.
O Wall Street Journal reporta que a Meta está adquirindo aceleradores Nvidia H100 AI e pretende desenvolver uma IA que concorra com o recente modelo GPT-4 da OpenAI.
Atualmente, não há LLM disponível publicamente que possa igualar o desempenho bruto do GPT-4. No entanto, com a Meta prometendo um produto competitivo com uma licença mais permissiva, empresas poderão finalmente ajustar um LLM poderoso sem o risco de segredos comerciais e dados confidenciais serem expostos e usados contra elas.
Agentes de IA e Startups Multiagentes
Crédito da imagem: Annie Spratt/Remover respingo
Diversos projetos experimentais estão em andamento para desenvolver agentes de IA que demandem pouca ou nenhuma instrução para alcançar um objetivo específico. Pode-se lembrar dos conceitos de agentes de IA do Auto-GPT, a ferramenta de IA que automatiza suas ações.
A ideia é que o agente conquiste total autonomia através de autoavaliação e autocorreção contínuas. O conceito principal para alcançar a autorreflexão e a correção é que o agente se informe constantemente em cada passo do caminho sobre quais ações precisam ser feitas, etapas sobre como realizá-las, quais erros cometeram e o que pode ser feito para melhorar.
O problema é que os modelos atuais usados em agentes de IA têm pouca compreensão semântica. Isso faz com que os agentes tenham alucinações e recebam informações equivocadas, o que os leva a ficarem presos em um ciclo infinito de autoavaliação e correção.
Projetos como o MetaGPT Multi-agent Framework têm como objetivo solucionar esse problema usando simultaneamente diversos agentes de IA para reduzir tais alucinações. Estruturas multiagentes são configuradas para simular o funcionamento de uma empresa iniciante. Cada agente nessa startup receberá cargos como gerente de projeto, designer de projeto, programador e testador. Ao dividir objetivos complexos em tarefas menores e delegá-las a diferentes agentes de IA, esses agentes têm maiores chances de alcançar os objetivos estabelecidos.
Certamente, essas estruturas ainda estão no início do desenvolvimento e muitos problemas ainda precisam ser resolvidos. No entanto, com modelos mais poderosos, melhor infraestrutura de IA e pesquisa e desenvolvimento contínuos, é apenas uma questão de tempo até que agentes de IA eficazes e empresas de IA multiagentes se tornem realidade.
Moldando Nosso Futuro com a IA
Grandes empresas e startups estão investindo de forma significativa em pesquisa e desenvolvimento de IA, bem como em suas infraestruturas. Sendo assim, podemos esperar que o futuro da IA generativa proporcione um melhor acesso a informações úteis por meio de pesquisa semântica, agentes de IA totalmente autônomos e empresas de IA, além de modelos de alto desempenho disponíveis gratuitamente para empresas e indivíduos utilizarem e personalizarem.
Apesar de ser algo empolgante, é também importante que reservemos um tempo para considerar a ética da IA, a privacidade do usuário e o desenvolvimento responsável de sistemas e infraestruturas de IA. Lembremos que a evolução da IA generativa não envolve apenas a construção de sistemas mais inteligentes; trata-se também de remodelar nossos pensamentos e de sermos responsáveis pela forma como utilizamos a tecnologia.