Está começando Identidade Dom, o podcast do universo do ensino superior. No episódio de hoje, o professor Rodrigo Nascimento fala sobre inteligência artificial [Música] comunicativa. Olá, pessoal.
Boa noite a todo mundo. Eh, vou me apresentar, tá, para quem não me conhece, mas eu sou o professor Rodrigo Nascimento. Atualmente eu estou atuando no Centro Universitário Unidobosco como professor na modalidade presencial e também eu sou coordenador dos cursos, tá, da de tecnologia da informação do Centro Universidade Universitário Unidobosco, tanto na modalidade EAD quanto na modalidade presencial, tá?
Só para me apresentar relação à minha formação, para vocês saberem que eu sou formado, né? Eu sou tenho formação eh como base em ciência da computação, tá? E como mestrado, eu tenho mestrado na área de computação aplicada, mais especificamente na área da bioinformática.
E atualmente eu faço doutorado também na área de computação bem inspirada, ou seja, a minha área com a tecnologia já é de já é de muito tempo, então eu já tenho uma bastante experiência em relação à computação, à inteligência artificial. E no finalzinho eu trouxe uma prática, eu acredito eu que todos vocês vão gostar, que é relacionado com currículo e inteligência artificial. Eu vou mostrar para vocês como é que vocês fazem eh uma análise curricular bem interessante que eu acredito que muitos de vocês ainda não conhecem, tá?
Vamos lá, pessoal. A gente vai falar um pouco sobre inteligência artificial comunicativa. Eu trouxe um nome um pouco diferente porque até eh nos dias de hoje a inteligência artificial ela saiu de um momento muito, como que eu posso explicar, matemático para algo um pouco mais descritivo, tá?
Isso graças aos avanços tecnológicos que nós vem eh estamos vendo tanto dentro da academia quanto eh no mundo corporativo, que é o avanço e a descoberta de novas tecnologias, algoritmos que vão tornar cada vez mais a inteligência artificial um algo indispensável, tá? Vocês podem observar que a tecnologia atualmente ela é unipresente, ela está em todo lugar e por conta disso você acaba tendo um acesso facilitado à inteligência artificial, seja pelo smartphone ou pelo laptop, tá? Então, a gente vai falar um pouco sobre a introdução da inteligência artificial, o que que ela realmente ela traz de ganho pra sociedade humana.
Qual é o histórico dela, né? Quando a gente vai observa a evolução humana, ela não avança sozinha, tá? Ela sempre tem uma ajuda de um ferramental.
O que que seria o ferramental? Seria aquele apoio que nos auxilia em alguma atividade prática, tá? Se vocês forem observar a evolução humana, forem pesquisar, vocês vão perceber que saímos de uma era primitiva para uma era tecnológica.
E isso tudo graças à evolução tecnológica, tá? O ser humano, por ele ser sábio, ele acaba desenvolvendo novas tecnologias que vão facilitar o dia a dia do da nossa vida, tá? Seja hoje em dia que eu tô falando, ela aplicada em um ambiente empresarial, seja aplicada no ambiente corporativo, gestão administrativa, computação e assim por diante, mas ela sempre vai estar presente, tá bom?
E qual é a importância da inteligência? Não inteligência artificial, mas da inteligência. É porque com a inteligência a gente consegue fazer novas descobertas.
Isso porque isso é o que nos diferencia dos animais. eh dos animais que hoje estão eh na floresta. Por quê?
Porque a gente utilizando as nossa, a nossa inteligência, nós conseguimos desenvolver novas tecnologias, resolver problemas, eh, e também utilizar essa mesma inteligência a para aprimorar algum problema ou aprimorar uma solução de algum problema que a gente já tenha encontrado. E qual é o principal diferencial da nossa inteligência? é a nossa capacidade de evoluir, ou seja, a gente consegue com novas tecnologias aprimorar aquilo que nós já temos no nosso dia a dia.
No entanto, contudo, a inteligência artificial, ela limita-se sempre no reconhecimento de padrões. Como assim, professor? Se você pega, eh, vou mostrar aqui uma cor, um livro, deixa eu pegar um livro aqui bem interessante.
Se você pega um livro, por exemplo, e aí você quer saber se é um livro isso aqui, o que que você analisa que é um livro? Você identifica como você olhando o livro você percebe, ah, ele é retangular, ele tem uma capa, ele tem folhas, né? Então, julgando pel aquele histórico de conhecimento que eu já possuo do passado, eu posso dizer que isso aqui é um livro.
É a mesma coisa na inteligência artificial. ela observa padrões de reconhecimento, ou seja, nós também fazemos isso. No entanto, é tão de forma automática esse reconhecimento de padrões que nós nem percebemos que o nosso cérebro está processando e buscando informações que nele já existe há muito e muito tempo, tá?
Quem nunca ouviu aquela expressão andar de bicicleta? É que nem andar de bicicleta, ou seja, você nunca mais esquece, tá? Essa é uma expressão utilizada para mostrar que o reconhecimento de padrão ele é fixo e ele não se esvai, ou seja, não se perde, ele sempre fica.
Então aí a gente vem com a seguinte pergunta: o que que é inteligência nesse caso, né? A inteligência é a nossa habilidade de desenvolver novas tecnologias, novas ferramentas que vão facilitar a nossa vida no dia a dia. E aí outra pergunta, o que que é artificial, né?
Quando a gente faz a as uma pequena análise sobre o que que é artificial, a gente percebe que se trata de algo, desculpa, que se trata de algo que não foi desenvolvido pelo ser humano, ou seja, é algo artificial. Tudo aquilo que é desenvolvido com tecnologia oriunda, ou seja, que tem origem na tecnologia humana, no entanto, não teve a interferência humana, ela é considerada como artificial. Contudo, tudo aquilo que é desenvolvido na natureza, que não tem interferência humana e nem interferência das tecnologias humanas, é natural, tá?
Tudo aquilo que a gente cria é artificial. ou se aí você para para pensar, né? Então, o que que seria a inteligência artificial nesse ponto?
Seria a imitação da inteligência humana? seria a imitação eh da solução de problemas que existem no nosso dia a dia, no entanto, utilizando tecnologias que vão imitar a o intelecto humano. Então, a gente observa que tudo dentro da inteligência artificial tem o pensar.
E o que que seria isso, né? A gente observa que muitos acadêmicos eles tentaram identificar o que que seria inteligência artificial. E existe quatro pilares bem interessantes.
Pensando como ser humano ou pensando como humano. O novo é interessante, esforço para fazer os computadores pensarem. Máquinas com mentes no sentido total e literal.
Isso foi uma visão lá de 1985. E no mesmo período, quando você observa pensando racionalmente, você vai ter o quê? O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais.
Então, quando você fala de modelos computacionais, pessoal, eh nada tão complexo hoje em dia, tá? Eu diria para vocês que 5, 10 anos atrás seria complexo por conta da utilização extensiva da matemática e estatística. Hoje em dia já tá tudo pronto.
Eu vou mostrar para vocês como que a gente roda algumas coisas e qual é a facilidade tão grande que a gente tem de utilizar esse ferramental que foi desenvolvido para nos auxiliar no nosso dia a dia. E isso é muito interessante, tá? E aí a gente tem outros significados aqui, ó.
Agindo como seres humanos. Será que uma inteligência artificial age como ser humano? Não sei.
Por quê? Porque o que é bonito para mim não pode ser bonito para você. O que é interessante para mim não é interessante para você.
Ou seja, existe um um limear que dificilmente algo que uma como uma inteligência artificial ela pode desenvolver, que é o que que te deixa feliz não me deixa feliz, ou seja, não vai deixar o maiá também feliz. Então o que que seria a felicidade? ou são condições que ainda não se tem um significado.
E quando você aplica isso à inteligência artificial, você verifica, ela pensa como ser humano? Não sabemos por quê? Porque quando você vai desenvolver uma inteligência artificial, você percebe que você sempre utiliza dados passados para poder você criar modelos atuais que possam predizer, tá?
predizer algo que possa acontecer. E qual é a probabilidade daquilo acontecer? Não é previsão, tá?
O nome está errado. Não existe previsão. Quem prever alguma coisa não conhece o passado e é é a chance de errar é muito grande.
Predição, que é o que a inteligência artificial faz, no caso a machine learning, é que ela estuda o passado com base com base nesses modelos que ela estudou o passado, ela tenta predizer o futuro, tá? Ou então, dessa forma, a gente pode dizer que ela age racionalmente porque algo do tipo já aconteceu no passado. Ela só tenta eh modelar de uma forma para verificar se todos os fatores elas estão todos os fatores ou características estão sendo atendido para que a Kiva aconteça novamente.
E se acontecer novamente, no caso, ela vai dizer: "Ah, a chance disso acontecer é de tantos por". Ou seja, isso fica evidente quando nós percebemos que no nosso dia a dia a gente age sobre decisões a todo momento, tá? Então, quando a gente observa isso, vocês pensam que a inteligência artificial ela pode dar certeza de quase tudo, mas não é verdade.
Por quê? Porque um computador ele não trabalha de forma fuz. O que que seria uma forma fuz?
Seria aquilo que a gente não tem eh que a gente não tem a a certeza exata de alguma coisa. Por exemplo, sim e não. Eu só tenho essas duas características para dizer se vai acontecer.
Sim e não. Eu posso dizer assim, eu acho que vou para aquele lugar. Eu não tenho certeza se eu vou.
Eu acredito que eu vou chegar atrasado. Ou seja, você acha que vai chegar atrasado, ou seja, não vai chegar no horário. Isso quando a gente observa, ele não é algo que a inteligência artificial hoje ela consegue nos dizer com exatidão.
E mesmo quando você pensa assim: "Ah, não, mas as o computador, a computação quântica vai resolver isso? " Não se tem certeza. Por quê?
Porque a entrada e saída do computadores quânticos ainda são binárias. ela não é ela não leva em consideração as incertezas que são processadas na saída, tá? Ela só responde sim ou não ou uma probabilidade estatística, tá?
Que é levada em consideração. E aí vem algo bem interessante quando a gente para para pensar sobre por que deram o nome, né, de inteligência artificial. Se você for observar, pessoal, eh, inteligência artificial por dentro nada mais é do que um conjunto de estatística multivariada, tá?
Por se tratar de uma estatística mulivariada, sendo assim, esse nome não ficaria muito legal. Pensa comigo, como que o mercado ia vender? Ah, utilize estatística multivariada para a decisão dos seus negócios.
não é chamativo. Nem todo mundo gosta de matemática ou estatística. Então, num século XX parando para pensar, ela tanto foi absorvida pela ciência quanto pela pelo mercado, que foi sendo utilizado o nome inteligência artificial, tá?
Mas o nome mesmo dela nada mais é do que uma estatística mulivariada, que é uma análise de dados e a verificação se do da predição do que você deseja, tá? E aí juntando tudo isso, a gente vai ter alguns testes que a gente que nós podemos fazer para verificar se a inteligência artificial realmente ela se comporta como ser humano. Por quê?
Eh, lá em 1950, o pai da ciência da computação, conhecido como Allan Turing, ele definiu um teste, tá? Ele publicou um artigo com um teste para dizer se você está conversando com uma inteligência satisfatória que pode se comportar como um ser humano, ou seja, ela engana um ser humano, aquela inteligência, ou não? E como que ele pensou em fazer isso?
Ele pensou por meio de um chat, um chat. Alguém já ouviu falar do chat GPT, né? Acredito eu, Dipsic, Lama, eh, entre outros.
Então, quando você pensa naquela interface gráfica do chat GPT, aquilo já foi desenvolvido, já foi pensado pelo pai da ciência da computação, Alan Toury, em 1950. Nadaquilo é novo, pessoal. Nada dessas tecnologias que nós utilizamos hoje em dia é nova, tá?
Tudo isso já foi pensado no século passado. Contudo, a única diferença que na eh no no século passado a tecnologia ela era muito limitada para aquilo que eles pensavam em fazer, entendeu? Essa é a única diferença.
E aí ele pensava o seguinte: "Vamos interrogar por meio de um chat se aquilo que a gente tá conversando é realmente uma inteligência artificial, ou seja, uma máquina, ou se é uma pessoa por trás que está me respondendo essas perguntas". Isso aí eh levou a um grande divisor de águas. Por quê?
Porque por mais de 50, 60, 67 anos, nenhuma máquina tinha sido aprovada nesses testes de Turim, de Turing, tá? Por meio da sua da sua das suas abordagens que ele havia escrito em 1950. Que que era essas abordagens?
A utilização de processamento de linguagem natural. O que que é uma linguagem natural? é a forma como eu tô conversando aqui com vocês.
Eh, eu tô conversando de forma natural, não é uma máquina conversando com vocês. Então, vocês estão me entendendo. Uma representação de conhecimento, eu saber montar o que eu estou pensando o meu problema para chegar numa solução.
Aí eu tenho que refazer uma representação de conhecimento. o raciocínio automatizado. Por exemplo, se eu falo para vocês assim, eh, uma eh vocês sabem resolver uma equação de segundo grau?
Aí vocês vão dizer: "Sim, aí se eu passar um exercício para vocês, vocês vão pegar um caderno e vocês vão saber responder. Ou seja, vocês estão raciocinando. E isso a máquina também tem que fazer, só que de forma automatizada.
Por quê? porque ela não pode ter a interferência de do ser humano. E além disso, a maior dificuldade de todas que era aprendizado de máquina, como que você ensina a máquina alguma coisa, certo?
Muita gente eh por muito tempo não saberia como fazer isso. Nossa, como que eu vou ensinar uma máquina? É algo bem complicado quando você para para pensar, só que hoje em dia você já tem a solução para isso, certo?
E aí fica mais fácil de de você resolver. Contudo, naquela época isso não era passível de de possibilidades. E aí, então, para dificultar tudo isso, existe outro tipo de teste também, o teste de touring total.
E o que que é o teste de tour total? É saindo do computador e vindo pra vida real. Como assim?
Quem nunca ouviu falar de robótica? Então, o teste de Tur total Total é um robô se comportar como ser humano e ele enganar as pessoas que estão em sua volta, se comportando como ser humano a tal ponto que a pessoa não saiba que aquilo ali é um robô, mas sim o ser humano. E isso é possível de ser feito.
Ainda não chegamos lá. Tá, a ciência ainda não chegou lá, mas estamos a passos largos de isso acontecer, porque se vocês forem pesquisar, hoje em dia, nós já conseguimos caracterizar o que que é um estado de categorizar. Não é uma um conceito que eu posso dizer para vocês, é, não, é isso aqui, ponto.
Não é categorizar. E o que que seria isso? categorizar o que que é felicidade.
Eu dou um texto, aí a pessoa, o robô analisando, ele consegue saber se aquilo que ele tá sendo passado por ele é feliz ou é triste. Existe cálculos probabilísticos que dizem isso e aí ele tem que mudar a expressão eh facial do seu rosto de feliz, triste, neutro e assim por diante. Isso existe, tá, pessoal?
Isso não é eh como que eu posso dizer eh isso está em desenvolvimento, não está nada disso perdido, tá? E aí isso que é o conhecido como teste de turim é aquilo que a gente conhece na computação como Nobel da computação, tá? Algumas pessoas ganharam já esse Nobel da computação.
Ao todo foram nove, nove não, 19 eh cientistas da computação que ganharam esse prêmio por conta dos seus avanços dos tecnológicos da computação, tá? E isso até hoje ele é ele é dado aqueles cientistas que principalmente contribuíram bastante com avanço significante da computação, tá? E aí a gente vai entrar um pouco mais no assunto para que em seguida eu mostre para vocês algumas coisas da prática.
Vocês vão achar bem interessantes. E isso seria o que nessa parte agora? Que que é machine, né?
Ou portuguesando aprendizagem de máquina. Ela funciona da seguinte forma. Em vez de programar regras, escrever os resultados, nós conseguimos fazer com que a máquina aprenda essas regras por conta própria, a partir de dados chegando ao resultado de forma autônoma.
Pensa comigo da seguinte forma. Eh, vocês, vocês que estão me ouvindo tem um filho ou uma filha e vocês estão ensinando essa criança a ler. Só que para você ensinar a criança a ver, você tá do lado dela, ou seja, você é o especialista na visão da computação.
Você é o especialista. Aí a criança tá aprendendo, pegando essa visão, esse tipo de aprendizado que a gente faz com a inteligência artificial por meio de cálculos eh probabilísticos, é conhecido como aprendizado supervisionado. Olha como o nome já diz, aprendizado supervisionado.
Ou seja, eu tô supervisionando o aprendizado daquela máquina. E isso existe como? baseado naquilo que os cientistas aprenderam, vendo como o comportamento humano ele se faz como base a no aprendizado de alguém.
Por exemplo, se eu vou ensinar, eu tô sempre ali do lado da pessoa ensinando, ou seja, eu tô supervisionando o aprendizagem da pessoa. Isso é conhecido como aprendizado supervisionado. Esse conceito que eu trago para vocês agora sobre o aprendizado autônomo, já ouviram falar de autodidata?
Tipo, eu aprendo sozinho com os livros? É isso. Ou seja, chega um determinado ponto que se a máquina já aprendeu o suficiente, ela consegue fazer essa aprendizagem sozinha, vendo na internet aquilo que há de melhor e aprendendo o que existe na internet, tá?
As recomendações, por exemplo, a personalidade da Netflix e da Amazon, por exemplo, ela indica os títulos de acordo com que o usuário costuma ver. Conforme nós incluímos dados, o sistema aprende o que gostamos. e até mesmo aquilo que nós pesquisamos no smartphone, aquilo que você pesquisa com mais eh frequência é utilizado pelas pelas bigtecs para poder fazer recomendações eh de marketplace para vocês, tá?
Ou seja, vocês estão utilizando inteligência artificial a todo momento, só não tão vendo, mas vocês estão sempre utilizando, tá? Tanto que o histórico de navegação que vocês fazem no celular, tudo isso é usado para fazer recomendação para vocês eh daquilo que vocês gostam. Converse perto do seu por exemplo, sobre qualquer coisa e vocês vão ver que ela começa a trazer para vocês uma recomendação de determinados produtos, tá?
E aí, como que se como que se aproveitam se dessa dessa tecnologia? da seguinte forma, identificando que você está procurando por algo, as empresas de tecnologia, por elas venderem essa informação, elas elas indicam paraas outras revendedoras, ó, tá sendo estão procurando muito essa eh esse tipo de de produto. Vamos fazer uma promoção?
É, eles fazem uma promoção, fazem algo do tipo, indica tudo isso para vocês. É bem legal trabalhar com isso. Por quê?
Porque isso mostra para vocês que tudo hoje em dia é informação e a informação hoje ela vale muito, tá? Então, como que a gente obtém essas informações, né? Vou mostrar para vocês que é algo bem legal.
Aqui a gente tem o Deep Word, tá? Quem nunca ouviu falar de redes neurais, né? Redes neurais é uma coisa bem interessante que há muito tempo e já existe essa essa esse conceito desde 1948, tá?
Ela não é nova, tá bom? A Deep learning é de do século passado, só que não existia poder computacional para processar aquilo que nós processamos hoje em dia, tá? Para vocês terem uma ideia, pessoal, para se processar uma Deep Run, antigamente se utilizava um computador eh de uma sala, um de uma sala inteira para poder você processar só dois neurônios.
Hoje em dia nós conseguimos processares e milhares de neurônios dentro de uma placa de vídeo pequenina que cabe assim mais ou menos na sua mão, né, no seu colo, como queira dizer. Por quê? Porque o processamento computacional ficou tão eficiente que os gargalos que nós temos hoje é só limitado mesmo a tecnologia eh que nós conseguimos obter, tá?
dependendo daquilo que vocês estejam pesquisando. Então vamos lá pro conceito do que que seria de pilânia. Quando falamos de aprendizagem profundo, referimo-nos a uma parte da aprendizagem da máquina que utiliza algoritmos complexos para imitar a rede neural do cérebro humano e aprender uma área do conhecimento pouco nem ou com nenhuma supervisão.
O sistema ele pode aprender como se defender de ataque sozinho, seja ele cibernético ou não. Ou seja, já existe milhares e milhares de aplicações de dewar. Alguns exemplos para vocês.
O chat GPT é uma deep learning, eh, o tipic é uma deep learningner, o ilhama da da meta é um tip runner, é uma tecnologia tão legal de se trabalhar e que ela é utilizada para vocês se comunicarem com o histórico de formações que já existem na internet, tá? e essa mesma tecnologia que nós vamos utilizar para fazer análise eh curricular. Isso aí vai ser bem legal para mostrar pontos fortes, pontos fracos, onde eu devo melhorar para poder eu conseguir eh obter um pouco mais eh de sucesso aonde eu desejo no âmbito profissional.
É bem legal, tá? Vou mostrar isso aí tudinho para vocês. É bem interessante.
E aí a gente tem a inteligência artificial que processa as informações da minha fala. Quem nunca ouviu falar da Alexa, certo? Da Siri, eh, também tem a da Samsung, que eu me esqueci agora o nome, mas essas inteligências artificiais, elas utilizam o quê?
O processamento de linguagem natural, pessoal, tá? Se você tem uma Alexa, um até mesmo um smartphone, se vocês clicarem no microfonezinho e falar alguma coisa, ele começa a gravar as informações e ele vai trazendo essas informações para você. Por quê?
Porque ela já entende a linguagem natural hoje pro computador não é tão complicado como era no passado. É fácil de interpretar o que você está que o ser humano tá dizendo com base numa gama eh de cálculos matemáticos complexos que faz com que essa linguagem natural ela seja bastante simples, tá? Aí você pode me perguntar: "Professor, a gente desenvolve essa tecnologia hoje?
desenvolve dentro da academia e dentro de ambientes corporativos. Quando chega para usuário, para programador, desenvolvedor, o que chega são bibliotecas, tá? Frameworks, tudo já pronto.
A única coisa que se faz é juntar tudo e especificar para aquilo que vocês desejam, tá? Este processamento ele utiliza as técnicas de machine learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros, reconhecendo a linguagem natural. Assim, um dos exemplos da implicação do processamento de linguagem natural é análise sentimento, onde os algoritmos podem procurar padrões em publicações de redes sociais para compreender como os clientes se sentem em relação à marca e produtos específicos.
Que que eu quero dizer para vocês, pessoal? Por entender a linguagem natural, a linguagem humana, até mesmo o texto que nós digitamos hoje, fica fácil de interpretar se o que você tá dizendo é algo positivo, neutro, negativo ou até mesmo uma uma recomendação, né? Nossa, eu recomendo que esse produto melhore e tal ponto.
Isso tudo é levado em consideração. Mas não é uma pessoa que fica pesquisando nas redes sociais, não, tá? é uma IA que analisa todas as redes sociais e tudo que você tá falando de um determinado produto ou eh de uma possibilidade de uma compra futura e reúne todas essas informações, tá bom?
Não se esqueçam, pessoal, caiu na internet, seja um texto, seja uma foto, seja qualquer coisa, mas o que que seria internet? Seria as redes sociais também que nós utilizamos. Tudo que vocês publicam tá na internet, é público, tá?
Qualquer inteligência artificial pode pesquisar na internet, pesquisou, encontrou, ela vai utilizar para poder juntar o conhecimento necessário para aquilo que ela deseja, tá? E aí a gente vai pro prequeno histórico, tá? O nosso primeiro pequeno histórico, avanço histórico, no caso, foi da de um de um computador conhecido como Deep Blue, que no dia 2 de maio de 97, onde o russo Gary Kasparov, até então campeão mundial, foi derrotado numa partida de xadrez pelo computador Deep Blue, produzido pela IBM, tá?
Esse computador utilizou eh tecnologias de inteligência artificial para poder dizer quais eram as melhores jogadas para derrotar o campeão mundial daquela época. Esse é um efeito histórico que hoje se encontra nas literaturas de inteligência artificial, tá? Se vocês forem pesquisar, vocês vão ver.
Isso foi um avanço gigantesco. Por quê? Porque você tinha computadores que cabiam numa sala inteira ou até um departamento inteiro para processar poucas coisas para caber um MFM, um computador, né, que pesa menos de 20 kg, 15 kg e conseguir gerar esse tipo de conhecimento para poder derrotar eh uma pessoa que era considerado o melhor do mundo naquele momento.
É um avanço gigantesco paraa inteligência artificial. O mesmo jogador, Kasparov, já tinha derrotado 7 anos antes o Deep TF, antecessor do Deep Blue. Ou seja, o Deep Blue foi um aperfeiçoamento do Deep TF, tá?
Por trás do computador havia um programa que funcionava tal e qual explicamos antes. No caso, a gente fala que ele utilizava um algoritmo que determinava a partir dos movimentos do adversário qual peça movimentar. Ao mesmo tempo que a Ma estava observando as jogadas do jogador, internamente ela já estava processando milhares e milhares de jogadas, tá?
Embora a derrota do jogador de xadrez russo seja um dos grandes marcos da inteligência artificial, quando o mundo passou a levar esta ideia a sério, ela já tinha sido pensada e usada há muito tempo, tá? E aí vem a grande sacada. Onde nós conseguimos as informações para se criar uma inteligência artificial?
Onde que estão essas informações? Existe uma coisa na computação chamada como benchmark, tá? Benmark.
Quem compra uma placa de vídeo, um computador novo, já deve ter ouvido falar de benchmark, que são testes que são feitos para poder ver a que capacidade do equipamento que vocês têm. Só que na inteligência artificial, os benchmarks ou as bases de dados, elas são disponíveis de forma pública, tá? E onde estão essas bases de dados?
Elas estão principalmente no Kagle, tá? que é esse iconezinho aqui com essas, pera aí, deixa eu mostrar aqui para vocês. Essas aqui, ó, essas informações que estão aqui no Kegle ou no UCI Machine Learning Repositor, tá?
Estão disponíveis nessas duas bases. E também temos o Google Dataset, tá? Goov Dataset.
Existe várias bases de dados disponíveis públicas na internet, tá bom? E aí a gente vem paraa atualidade. No caso, a IA se tornou uma indústria.
Hoje em dia a gente vê o aperfeiçoamento dessa indústria que começou em 1980, né? E is maior, né? Oup maior foi o retorno da utilização das redes norais em 86, que naquele momento mostrou-se a viabilidade da utilização das tecnologia que foram criados no em 1947, 48 no século passado, para tentar trazer para o mundo real, tá?
A IA, ela se torna uma ciência em 1987, não que ela não era uma ciência, mas pensa da seguinte forma. Quando a computação surgiu, ela não tinha uma área específica. Para você se formar na computação, você tinha que fazer engenharia elétrica.
Depois ela cresceu tanto que ela não cabia mais dentro da elétrica. Então ela se formou uma outra área a parte, ciência de dados, engenharia da computação, ciência da computação e assim por diante. E aí a inteligência artificial ela estava dentro da matemática e da estatística, só que ela cresceu também tanto que hoje em dia ela se tornou uma ciência específica de estudos somente para inteligência artificial, tá?
E aí em seguida, em 95, nós temos o surgimento de agentes inteligentes. O que que são os agentes inteligentes? Todo mundo aqui já deve ter falado com robô alguma vez, né, dentro quando vocês tentavam resolver um problema para uma empresa ou não.
Então, quando vocês tentavam resolver esse problema, vocês nunca conversam com um ser humano. Vocês conversam com um agente inteligente que foi criado com base no conhecimento de já existente de uma inteligência artificial, tá? E aí em 2001 a gente teve a disponibilidade de conjunto de dados muito grandes, tá?
Que se vocês pesquisarem vocês vão ver que essas bases de dados elas estão públicas e vocês podem utilizar ela para criar inteligência artificial que vocês desejarem, melhorar algum tipo de algoritmo e assim por diante. Isso tudo está público na internet. Só que na sequência disso, eh, a área de dados, ela ficou gigantesca que se desenvolveu o big data, tá?
que é um termo utilizado para nos referirmos à nossa realidade tecnológica atual, onde uma imensa quantidade de dados é produzida e armazenada diariamente. Para vocês terem uma ideia, pessoal, de sempre eh nós geramos diariamente teras e teras bytes de formação como civilização humana, tá? como sociedade.
Tô falando de um planeta inteiro. No entanto, vamos imaginar que 100% dessa informação, 10% são informações realmente valiosas. Os outros 90 é qualquer coisa, tá?
Então a gente leva em consideração de que quando você quer pegar uma informação na internet, você quer pegar os 10% e não os 90, porque os 90% ele pode assinar de forma errada. Porque quando a internet surgiu, né, ela deu visibilidade para muita coisa e esses e alguns cuidados devem ser tomados eh com base nessa visibilidade para que a gente não ensine a inteligência artificial de forma errada, tá? A partir da mudança de informações, há sistemas criados para organizar, analisar e processar os dados que são gerados por múltiplas fontes.
Por exemplo, quando acessamos as páginas de produto de uma loja virtual, os dados sobre o nosso acesso, quanto tempo permanecemos na página, por onde acessamos, qual foi a nossa próximação, elas ficam armazenadas aonde? aonde a gente tá acessando essas informações. Tudo que nós fazemos na internet é dado, tá?
É dado. Basta alguém saber com o que fazer com esses dados. É bem legal a área de big, tá?
E essas informações elas podem motivar o algoritmo a orientar a exibição no site de oferta, de produto mais adequada à nossa consulta relacionamento com aquilo que visualizamos, tá? Tudo isso é bem interessante e graças à inteligência artificial nós conseguimos utilizá-la com bastante afinco no nosso dia a dia, tá? O avanço é tão gigantesco que hoje em dia nós temos aplicações da IA no cotidiano, seja ele no âmbito profissional, seja ele no âmbito eh pessoal, tá bom?
Um dos primeiras criações da inteligência artificial foi o quê? Os nossos assistentes virtuais, tá? Quem nunca eh tentou fazer uma pesquisa falando com o Google, né, para ele pesquisar, por exemplo, se você vai no Google lá, no seu celular, clicar no microfonezinho e aí você pesquisa qual o site do Centro Universitário Unidobos.
ele vai trazer a informação para você e ele traz a informação corretamente. Isso nada mais é do que um assistente, pessoal. Se vocês quiserem, vocês podem também pedir o quê?
Ah, por favor, agende para amanhã às 14 horas uma consulta médica. Aí o que que ele vai fazer? Ele vai agendar.
Ó, ele já agendou na agenda. Ou seja, eh, o assistente, eh, virtual todo mundo tem, eh, na palma da sua mão. Basta saber como utilizar isso no seu dia a dia, tá?
E um dos primeiros assistentes virtuais de sucesso, assim que a gente tem notícia no mercado, é a Siri, tá? A Siri é uma assistente virtual pertencente a Apple, tá? E é um assistente artificial magnífico.
O da Google também é magnífico, não está atrás nenhuma delas. Por que que não está atrás nenhuma delas? Pelo simples caso.
Todas utilizam a mesma tecnologia, pessoal. Interessante, né? Por quê?
Porque a tecnologia é uma só, pessoal. Os algoritmos são os mesmos. É os mesmos algoritmos do século passado, dos anos 40, 50, 60, 70, 80.
A única coisa que diferencia é os dados que são que estão sendo utilizados. A tecnologia é a mesma, tá? E aí com o aperfeiçoamento das dos assistentes virtuais, a gente também tem a aplicação na gestão, tá?
As aplicações de inteligência fiscal para gestão, elas são utilizadas em corporações. Elas são úteis para identificar quais colaboradores estão a desempenhar as tarefas com mais eficiências. Contar com esse tipo de ferramenta, ele auxilia na tomada de decisão de gestores, pois eles têm informações precisas e confiáveis sobre os processos da empresa à sua disposição, tá?
Ela faz o encaminhamento e é bem legal de se utilizar inteligência artificial na gestão. É claro, tem que tomar muito cuidado, tá? Porque não quer dizer que uma IA que funciona numa empresa vai ser aplicada em outra empresa e vai funcionar.
Gestão é que você aplica numa empresa é diferente do que você aplica em outra. Aí a ela tem que ter um supervisionamento, tem que ter alguém do lado para mostrar, para ensinar, ó, isso aqui tem que vir para cá, esse outro tem que vir para cá com o outro e assim por diante. Por que que isso acontece?
Porque o ser humano, por ele ser vivo, ele não se comporta da mesma maneira que outro ser humano. Todos seres humanos são diferentes. Então vocês têm que ensinar como que funciona um grupo de gestão de um determinado local para outro grupo de gestão, tá?
Não quer dizer que o que eu aplico aqui vai funcionar aqui, não é assim, tá? Então existe aí um tempo de amadurecimento que pode levar de um até 3 anos para uma aplicação de inteligência artificial numa gestão. Tá bom?
Ah, mas o tal fulano fez se meses, beleza, mas depois de um tempo vai começar a mostrar problema. Por quê? Esses se meses teve o acompanhamento de mais de uma pessoa, eh, como que eu posso dizer, especialista na área ou só utilizar os dados que já tinham?
e aplicar, entendeu? Existe aí uma grande diferença quando você deseja realmente aplicar. E aí a gente entrou numa área muito espinhosa agora, tá?
Que é a arte, né? E não só a arte, para vocês terem uma ideia, hoje em dia as são utilizados até mesmo para fazer softwes de computador, só que isso não é viável. Vocês vão verificar já já.
eh mostrar para vocês um negócio bem interessante. A arte ela é algo que é o eh é uma parte de dentro do ser humano, tá? Por exemplo, um álbum de música, quando você cria, a pessoa cria com base sentimentos.
Ela pensa na sinfonia, ela pensa nos instrumental, ela pensa na letra da música, certo? Para que tudo se encaixe da melhor forma possível. E aí quando você vai para a inteligência artificial, ela começa a fazer tudo isso, só que muito mais rápido.
No entanto, tem um probleminha. Ela não cria nada do nada. Como assim, professor?
Ela cria algo baseado em alguma coisa. Ou seja, se ela vai escutar uma música e você quer uma música parecida com aquela, só que com outras palavras, você também consegue criar. Basta você utilizar a inteligência artificial para isso, tá?
Existem inteligências artificiais eh públicas na internet que utilizam essas tecnologias para criar álbuns de música, eh letras de músicas e assim por diante. No entanto, eh, existe como um consenso de que músicas criadas por inteligência artificial ou arte, no caso imagens, elas não são consideradas arte, tá? Por quê?
Porque a ideia é que a arte ela passa de um, ela passe, né, no caso, ela surge de um organismo vivo como ser humano. Tá bom? Será que uma inteligência artificial, se você não passar nenhum conhecimento para ela, a única coisa que você passa para ela é o conhecimento das cores primárias, secundárias, terciárias, misturas de cores, né?
Aí você passou isso para ela, ela vai criar a própria técnica de pintura. O ser humano com o tempo, se você passa isso para ele, leva tempo e bota tempo disso, 10, 20 anos, ele vai aperfeiçoando e vai criando um próprio estilo de pintura. A Iá não, ela não faz isso.
Por quê? Porque a IA ela não é autoconsciente. A I ela não tem consciência de nada.
Ela é um processo matemático de uns e zeros, tá? Por conta disso, ela não cria arte. Ela se baseia em algo para criar algo eh outra coisa, seja ela considerada melhor ou não, tá?
Olha essa imagem que eu mostro aí para vocês. Essa imagem ela ficou famosa, se eu não me engano, dois anos atrás, tá? Por quê?
Porque é uma pintura de uma inteligência artificial. É a arte de uma inteligência artificial. Isso.
E vocês sabem o que foi mais interessante? É que essa pintura ganhou o prêmio da melhor arte daquele ano, tá? Para vocês terem uma ideia.
E não foi dito há ninguém, que foi uma inteligência artificial que a produziu. Todos achavam que o estilo de pintura, o estilo de arte era um artista desconhecido. quando foi dito quem realmente criou essa arte, eh muitos que naquele momento eh votaram a favor dessa arte foi contra ela própria, a utilização de inteligência artificial na arte, tá?
Isso mostra para vocês, pessoal, que a inteligência artificial, ela já está em todos os lugares. Hoje em dia, não adianta você ter medo, ah, a a inteligência artificial vai tomar o meu lugar, não vai, tá? Basta você saber como trabalhar com ela, utilizar ela para auxiliar você no seu dia a dia, tá bom?
E aí a gente tem alguns mitos e verdades sobre inteligência artificial. Olha só, as máquinas vão se revoltar contra humanas. Isso é uma coisa que a gente mais ouve falar, né?
Alguns cientistas estão entre os pessimistas manifestar que manifestaram, que já se publicaram sobre os perigos da inteligência artificial se voltar contra nós. Isso não vai acontecer, tá? Por que não?
Porque para que algo se torne consciente, ela tem que pensar além daquilo que ela foi feito para pensar. E isso não existe hoje em dia. Para que isso aconteça, vai levar muito tempo ainda e provavelmente a gente nem vai ver isso acontecer, tá?
até mesmo o último prêmio Nobel da computação que ele ganhou, eh, ele afirmou a nossa linguagem formais e autômizada na inteligência artificial, a, eh, linguagens artificiais, eh matemáticas, eh o cálculos matemáticos que nós utilizamos hoje em dia está longe de tornar alguma coisa consciente, tá muito longe disso acontecer, tá bom? Por enquanto isso aí só é uma ficção científica mesmo, tá? Essa não é uma possibilidade impossível de acontecer, mas a maioria dos cientistas acredita que será fácil criar soluções para minimizar o perigo.
Isso aqui já é falado. Eh, quem nunca leu aquele livro A Fundação de Isaac a Isaac Asmóve, né? Isso aí é baseado muito naquilo que a gente já leu no passado, que é as literaturas de ficção científicas.
É bem interessante. Se um dia acontecer, eh, é porque a tecnologia avançou demais, mas por enquanto nada disso. E aí vem a outra, vai extinguir todos os empregos.
É fácil que vários postes de trabalhos vão deixar de existir. Isso é fato, tá? Mas sempre haverá a possibilidade de uma atuação mais estratégica.
Como tudo na vida, a inteligência artificial traz vantagens e desvantagens, tá bom? ou a inteligência artificial, ela funciona como o nosso cérebro. Embora exista uma abordagem da IA que busque replicar o funcionamento de nossos neurônios, o cérebro humano ainda é muito mais complexo do que uma máquina.
Ou seja, dificilmente ela vai funcionar como um cérebro. Ela vai funciona e sempre funcionará como algoritmos, cálculos matemáticos e probability. Quanto a relação do emprego, eh, ela sempre vai estar junto com uma pessoa, tá bom?
Para vocês terem uma ideia, quando vocês forem pesquisar na internet sobre chatbot da Amazon, por exemplo, deixa eu ver mais Amazon, acho que foi da Amazon que saiu, vocês vão pesquisar como que é feito o chatbot da Amazon. Vocês vão ver. Não é uma IA que responde por trás sozinha, ela sempre tá acompanhada de seres humanos lá na empresa que utiliza essa IA para responder.
Por quê? Porque a IA ela não é 100% precisa, tá pessoal? Não é 100% precisa.
E aí a gente vai agora ver o quais o que que isso nos trouxe hoje, né? que é a IA comunicativa, onde a gente tem o chat de apt, a lhama, no caso da meta Facebook, e o deepsic, que é a nova tecnologia de baixo custo que a gente eh viu ser lançado e derrubou o chat GPT, tá? Eu posso rodar um chat dept?
Pode. Você pode rodar o tipic na máquina? Pode, pode rodar sem problema nenhum.
E como que você faz isso? Existem quatro softwares bem interessantes. O Alpaca, Olhama, o GPT Forwall e o LM Studio.
Qual que eu recomendo vocês utilizarem? O LM Studio, o LM Studio ele é gratuito. Vocês conseguem baixar uma ferramenta computacional, baixe no computador e terminar, terminou de instalar, vocês vão ver lá a opção fazer download do modelo do DeepSIC.
E vocês conseguem rodar na máquina de vocês normalmente. É como se vocês estivessem conversando com ela mesmo só do servidor que foi lançado, tá? Não tem problema nenhum, tá bom?
Vou mostrar aqui para vocês algo bem eh interessante aqui, ó. Aqui eu tenho o depsic, tá? Vocês podem fazer download dele no Android, nos num Apple Store, eh na Microsoft Store que tem, tá?
Eu normalmente costumo rodar ele de forma eh local, tá? Mas aqui eu só tô mostrando para vocês eh de forma web, tá bom? Só que tomem cuidado, tá?
Olha, eu vou mostrar para vocês porque ela não conhece tudo, tá bom? Vamos lá. Eh, vou fazer algumas perguntas aqui para ela, só para vocês verem, né?
A gente vai se comunicar aqui com a IA. Vocês vão ver que eu não conhece tudo. Vou pensar aqui no Você conhece Centro Universitário DBSO.
Vamos ver. perguntando se ela conhece o Centro Universitário de Dombosco. Só para vocês verem como ela não acerta tudo.
Vocês vão ver que o modelo dele ainda não está perfeito, tá? Ele vai sempre mostrar resposta aos padrões para vocês, tá? Aí você perguntar assim, ó: "Quais são os professores de computação?
" Aí ela não vai saber responder. Por que que isso acontece? Porque não é 100% preciso, tá?
Nenhum trabalho é 100% preciso da máquina. E tem, infelizmente, pessoas que só copiam, colam eh, copiam o texto, colam no chat CPT ou no Dipsic, espera responder, nem se dá o trabalho de ler e, infelizmente acaba enviando a informação correta. Isso acontece bastante, tá?
Mas dentro daquilo que a gente se propõe, que ela se propõe eh informar, é possível a gente utilizar, tá? Obrigado, gente. Quero agradecer, tá?
Obrigadão, hein, a presença de todos.
