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Principais conclusões
- O sucesso do ChatGPT desencadeou um amplo investimento em pesquisa e integração de IA, levando a oportunidades e avanços sem precedentes no campo.
- A pesquisa semântica com bancos de dados vetoriais está revolucionando os algoritmos de pesquisa, utilizando incorporação de palavras e semântica para fornecer resultados mais precisos contextualmente.
- O desenvolvimento de agentes de IA e startups multiagentes visa alcançar total autonomia e resolver as limitações atuais por meio de autoavaliação, correção e colaboração entre múltiplos agentes.
O sucesso fenomenal do ChatGPT forçou todas as empresas de tecnologia a começarem a investir em pesquisas de IA e a descobrir como integrar a inteligência artificial em seus produtos. É uma situação diferente de tudo que já vimos, mas a inteligência artificial está apenas começando.
Mas não se trata apenas de chatbots sofisticados de IA e geradores de texto para imagem. Existem algumas ferramentas de IA altamente especulativas, mas incrivelmente impressionantes, no horizonte.
Pesquisa semântica com bancos de dados vetoriais
Crédito da imagem: Firmbee.com/Remover respingo
As consultas de pesquisa semântica estão sendo testadas para fornecer melhores resultados de pesquisa para as pessoas. Os mecanismos de pesquisa atualmente usam algoritmos centrados em palavras-chave para fornecer informações relevantes aos usuários. No entanto, a dependência excessiva de palavras-chave apresenta vários problemas, como compreensão limitada do contexto, profissionais de marketing que exploram o SEO e resultados de pesquisa de baixa qualidade devido à dificuldade de expressar consultas complexas.
Ao contrário dos algoritmos de pesquisa tradicionais, a pesquisa semântica utiliza incorporação de palavras e mapeamento semântico para compreender o contexto de uma consulta antes de fornecer os resultados da pesquisa. Portanto, em vez de depender de um monte de palavras-chave, a pesquisa semântica fornece resultados baseados na semântica ou no significado de uma determinada consulta.
O conceito de pesquisa semântica já existe há algum tempo. No entanto, as empresas têm dificuldade em implementar tal funcionalidade devido ao quão lenta e intensiva a pesquisa semântica pode ser.
A solução é mapear incorporações de vetores e armazená-las em um grande banco de dados de vetores. Fazer isso reduz substancialmente os requisitos de poder de computação 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 fornecer recursos de pesquisa semântica em sistemas de recomendação, mecanismos de pesquisa, sistemas de gerenciamento de conteúdo e chatbots.
Democratização da IA
Embora não seja necessariamente um avanço técnico, várias grandes empresas de tecnologia estão interessadas em democratizar a IA. Para o bem ou para o mal, os modelos de IA de código aberto estão agora a ser treinados e a receber licenças mais permissivas para as organizações utilizarem e afinarem.
O Wall Street Journal relata que a Meta está comprando 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. Mas com a Meta prometendo um produto competitivo com uma licença mais permissiva, as empresas podem 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
Vários projetos experimentais estão atualmente em andamento para o desenvolvimento de agentes de IA que requerem pouca ou nenhuma instrução para atingir um determinado objetivo. Você deve 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 alcance plena autonomia por meio de autoavaliação e autocorreção constantes. O conceito de trabalho para alcançar a autorreflexão e a correção é que o agente se informe continuamente em cada passo do caminho sobre quais ações precisam ser feitas, etapas sobre como fazê-las, quais erros cometeram e o que podem fazer para melhorar. .
O problema é que os modelos atuais utilizados em agentes de IA têm pouca compreensão semântica. Isso faz com que os agentes tenham alucinações e recebam informações falsas, o que os faz ficar presos num ciclo infinito de autoavaliação e correção.
Projetos como o MetaGPT Multi-agent Framework visam resolver o problema usando simultaneamente vários agentes de IA para reduzir tais alucinações. Estruturas multiagentes são configuradas para emular como uma empresa iniciante funcionaria. Cada agente nesta startup receberá cargos como gerente de projeto, designer de projeto, programador e testador. Ao dividir objetivos complexos em tarefas menores e delegá-los a diferentes agentes de IA, esses agentes têm maior probabilidade de atingir os objetivos determinados.
É claro que essas estruturas ainda estão no início do desenvolvimento e muitos problemas ainda precisam ser resolvidos. Mas 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 IA
Grandes empresas e startups estão investindo pesadamente na pesquisa e desenvolvimento de IA e suas infraestruturas. Assim, podemos esperar que o futuro da IA generativa proporcione um melhor acesso a informações úteis através de pesquisa semântica, agentes de IA totalmente autónomos e empresas de IA, e modelos de alto desempenho disponíveis gratuitamente para empresas e indivíduos utilizarem e afinarem.
Embora emocionante, também é importante que reservemos o nosso tempo para considerar a ética da IA, a privacidade do utilizador 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 os nossos pensamentos e de sermos responsáveis pela forma como utilizamos a tecnologia.