O Futuro da Inteligência Artificial

A revolução da inteligência artificial (IA) está sobre nós, e as empresas devem se preparar para se adaptar a essa mudança. É importante fazer um inventário das habilidades atuais dentro da empresa para identificar quais habilidades adicionais os funcionários precisam aprender. A empresa deve desenvolver uma estratégia de IA para delinear as áreas onde a IA é mais eficaz, seja em um produto ou serviço. Falhar em agir inevitavelmente significa ficar para trás. O treinamento deve incluir uma introdução à IA, suas capacidades e suas limitações (a IA é tão boa quanto seus dados de treinamento).

A inteligência artificial encontrou seu propósito em 2012, quando o AlexNet venceu o desafio ImageNet com uma taxa de erro geral de 16,4%, em comparação com mais de 26%. O desafio ImageNet é uma coleção de 1,4 milhão de imagens em 1000 categorias, como cães, carros, plantas, etc. Uma rede neural é o motor interno de todas as tecnologias de inteligência artificial. Diz-se que a rede neural é baseada na maneira como o cérebro humano funciona; no entanto, isso está longe da verdade. Os cérebros são muito mais complicados e eficientes do que as redes neurais. Os cérebros têm consciência, imaginação, inventividade e criatividade, todas ausentes nas redes neurais. Os cérebros também são dinâmicos, consistindo em células especializadas chamadas neurônios.

As redes neurais cresceram de alguns milhões para quase 200 bilhões de parâmetros. Cada parâmetro deve ser calculado, causando uma demanda crescente por recursos de computação de alto desempenho e energia. Programas de inteligência artificial já venceram humanos no xadrez e no jogo mais complicado de Go. Programas como o ChatGPT podem criar histórias emocionantes e responder a perguntas complexas. Treinar uma grande rede pode levar meses em servidores poderosos com centenas de milhares de processadores.

O aumento dos recursos computacionais tornou possíveis novas ferramentas de IA e redes neurais. No entanto, as redes neurais responsáveis por todos esses resultados impressionantes não têm consciência do que estão fazendo. Não há consciência, apenas computação.

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. Os algoritmos de treinamento precisam de vastos conjuntos de dados para criar parâmetros de boa qualidade que definam a função e a precisão de uma rede neural. O aprendizado de máquina continua a avançar à medida que mais dados se tornam disponíveis e os algoritmos se tornam mais sofisticados. A IA é usada em muitos campos, incluindo saúde, finanças, manufatura e transporte.

O futuro da inteligência artificial parece promissor com os avanços contínuos na tecnologia. O investimento em inteligência artificial alcançou 93,5 bilhões de dólares em 2021, de acordo com a Statista. A tendência atual de redes neurais crescerem maiores provavelmente continuará no futuro próximo, à medida que mais funcionalidades forem necessárias.

Uma das tecnologias mais promissoras é o processamento neuromórfico. Neuromórfico significa “semelhante ao cérebro”. Circuitos dedicados são usados para imitar a forma como as células dinâmicas do cérebro operam. Eles não executam programas, mas são capazes de aprender, e assim como as células cerebrais reais, todas trabalham simultaneamente, em vez de sequencialmente. Modelos corticais neuromórficos de inteligência artificial são baseados na estrutura e função do neocórtex, a região externa do cérebro responsável por processos cognitivos complexos e são menores, mais rápidos e menos consumidores de energia do que os computadores.

Pesquisas sobre essas e outras estruturas cerebrais devem levar a níveis maiores de inteligência e melhor desempenho cognitivo do que os tipos anteriores de inteligência artificial. Com vários milhões de nós, essas redes corticais artificiais ainda estão longe de simular a inteligência humana.

Assim como a composição do cérebro, que contém muitas estruturas diferentes, pode ser necessário usar diferentes tipos de redes neurais para realizar funções específicas. O neocórtex é apenas uma parte do cérebro responsável pela cognição e inteligência. Ele tem conexões maciças com o tálamo, o hipocampo e o cerebelo, todos exemplos de regiões cerebrais importantes para diferentes aspectos cognitivos.

Modelar essas regiões e o neocórtex pode levar a sistemas de IA mais avançados. O tálamo é o centro que recebe informações sensoriais no cérebro. Modelar o tálamo poderia melhorar a capacidade da IA de processar informações sensoriais, como dados auditivos, táteis e visuais.

O hipocampo está envolvido na navegação espacial e na criação de memórias de longo prazo. Modelar as funções do hipocampo poderia melhorar a capacidade dos sistemas de IA de aprender e formar seletivamente memórias de longo prazo.

O cerebelo tem conexões maciças com todas as regiões do neocórtex. Modelar o cerebelo poderia levar ao processamento simultâneo de dados enquanto a IA aprende algo novo, como dirigir um carro.

Embora a compreensão da neurociência dessas regiões cerebrais ainda seja incompleta, há informações suficientes disponíveis para construir modelos que podem responder a perguntas abertas e preencher algumas lacunas por meio de experimentação. Um dia, as redes neurais corticais neuromórficas podem substituir as redes neurais que impulsionam a inteligência artificial hoje e que foram responsáveis por seus muitos sucessos.

Uma diferença chave é o método de treinamento. As redes neurais atuais requerem milhões de exemplos e um algoritmo de feedback de erro para ajustar os parâmetros. Essas sessões de treinamento podem levar semanas usando computadores poderosos e caros que custam milhões.

As redes neurais corticais neuromórficas aprendem com poucos exemplos e, portanto, são mais baratas de implantar. O processamento neuromórfico elimina a necessidade de enormes recursos computacionais. O aprendizado contínuo adiciona experiência, criando resultados mais precisos.

Espera-se que as redes neurais corticais sejam usadas em produtos que variam de reconhecimento de fala a processamento de imagens, exploração espacial, saúde e robótica nos próximos cinco anos. O desenvolvimento das redes neurais corticais pode levar ao surgimento da inteligência artificial geral (AGI), o santo graal da inteligência artificial. A humanidade se beneficiará com o surgimento da AGI ao turbinar a economia global, fornecendo um multiplicador para a engenhosidade e segurança humanas. A AGI provavelmente beneficiará a humanidade assim como as revoluções econômicas anteriores. A internet e os computadores mudaram a maneira como fazemos negócios. Haverá uma mudança semelhante na forma como os humanos ocupam seu tempo no futuro.

A IA é um campo em rápida evolução, e as empresas não podem se dar ao luxo de ficar paradas. Para capacitar o pessoal, é imperativo agir agora para permitir que os funcionários aprimorem suas habilidades para enfrentar os desafios do futuro. Procure oportunidades para treinar seus funcionários nessa nova tecnologia para abraçá-la completamente em toda a organização.

Por Peter van der Made, na Forbes