[Ímersão IA] Como a IA aprendeu a falar

Boas-vindas à Imersão IA. Na verdade esse daqui não é o começo ainda da Imersão mas é uma masterclass que eu quero fazer aqui junto com vocês para já começar a entrar no clima da Imersão e também para conhecer mais sobre a história da inteligência artificial. Desde o começo, desde que o termo foi cunhado até hoje em dia nessas evoluções ao longo das últimas décadas.

Isso vai servir não só para você conhecer um pouco dessa história, mas também para te preparar para quando chegar no dia da primeira aula da Imersão de IA você já ter alguma coisa na cabeça. Ah legal é assim que funciona. Essas coisas que estão acontecendo ali por baixo.

Pra isso, vou usar aqui uma ferramenta muito muito legal de estudos uma das minhas preferidas para estudos que nem todo mundo conhece ela se chama NotebookLM é uma ferramenta criada pelo próprio Google e aqui podemos subir arquivos pdf, pode subir sites, vídeos do youtube, pedir para ele criar várias coisas, vou mostrar para vocês daqui a pouco. Mas você também pode fazer perguntas, pedir para ele pesquisar sobre determinado tema. Podemos abrir aqui, notebooklm.

google. com se eu abro de novo aqui geralmente ele até coloca uma coisa na nossa cara, uma telinha, ele não está mostrando aqui mas é a mesma coisa que você clicar aqui nesse botão de criar novo vai aparecer a mesma telinha que essa tela aqui né, pedindo para você fazer o upload das fontes que você quer. Então documentos do Google Docs apresentações também, feitas no Google de apresentações de slides, sites, vídeos do youtube, texto que você vai copiar e colar, arquivos pdf, txt, mp3 em áudio.

. . Enfim, uma infinidade de tipos de arquivo que você pode subir aqui.

Mas no nosso caso o que vamos querer não é exatamente isso, vamos querer pegar um conteúdo do nada, do zero e para isso podemos clicar aqui em cima nesse botão "Descobrir fontes" ou se você já estiver dentro da plataforma você vai aqui do lado esquerdo e superior em descobrir, para descobrir fontes é a mesma coisa vou até dar um zoom aqui pra gente um pouco melhor você vai clicar aqui e vai descrever essa coisa que você quer aprender sobre o que você quer estudar hoje. Eu já preparei um prompt aqui para vocês que é, vou dar um colar aqui, É "Crie um mapa cronológico da história e evolução da inteligência artificial desde a origem do termo até hoje em dia" Vou clicar aqui em enviar e ele vai buscar na internet um monte de fontes, na Wikipedia, em sites, coisas do Google, enfim. História da IA, marcos históricos, tem um monte, biografia de Alan Turing ele achou um monte de coisa relacionada a isso, a história da inteligência artificial pegou 10 aqui.

Você pode até tirar alguma que você não queira, mas eu vou importar todas, clicar aqui no botão "Importar". Ele está importando tudo aqui e pensando como conectar essas coisas internamente e tudo mais daqui a pouco ele termina de subir todos eles aqui, tem até um arquivo pdf que ele tirou de algum lugar e a gente volta daqui a pouquinho. Terminada a importação de todas as fontes que ele escolheu, veremos que aqui no meio, nessa parte de chat, onde você vai poder conversar com a IA do Google, com o Gemini que está por trás desse NotebookLM ele já tem aqui uma base, uma introdução e ele te sugere três coisas adicionar uma nota a mais sobre isso, criar uma visão geral em áudio, depois vamos ver isso, ou criar um mapa mental.

Vamos fazer isso só para testar, vamos testar um mapa mental. Ele vai começar a gerar internamente com base em tudo isso nos conhecimentos que ele pegou. E já gerou.

Dos fundamentos e história da inteligência artificial e a gente clicando aqui, depois de ele ter gerado ele vai abrir e tem várias coisas, você vê que é um mapa mental mesmo uma coisa que se conecta a um tema, que se conecta a outro, e outro, e outro então tem várias conexões aqui, como se fosse um grafo abrindo em várias opções e estamos interessado nessa opção da história, então vamos clicar nela que ele já abre aqui, ao mesmo tempo que ele abriu. . .

deixa eu aumentar pra vocês. Abriu mais opções, várias conexões aqui da história primórdios, antes de 1950, década de 50, 60, 70, invernos da IA, o renascimento da IA no século 21 e uma linha do tempo resumida. Ele já abriu aqui várias opções você pode também diminuir e ele tem uma explicação, porque a gente clicou aqui na parte de história em geral então ele criou aqui uma explicação histórica completa baseada nessas fontes você abre aqui e consegue ver as fontes.

Mas é muita coisa, está explicando tudo, quero ver uma coisa mais detalhada. Vamos voltar lá no mapa mental, na parte da história e vamos começar aqui nos primórdios, como é que era pré 1950. Cliquei nele aqui, não deu para ver, mas eu cliquei nele e deixa eu ver se ele vai, será que não foi?

Cliquei aqui no 1950 e ó, conversa sobre o que essas fontes dizem sobre os primórdios pré 1950 e ele já pegou aqui ó muito antes, tem fontes muito antes disso e essa fase ali, segundo a Wikipedia a história começou na antiguidade, mas enfim, ele está viajando na filosofia matemática e tudo mais mas ele fala aqui que na verdade a invenção do computador digital foi na década de 40 e isso foi um marco crucial e também ele começa a falar aqui de uma pessoa muito importante na computação na história que é o Alan Turing, ele é um dos pais, se não o pai da ciência da computação e também ele é muito mencionado na inteligência artificial. Que tem ali as máquinas, se elas conseguem pensar ou não, tem até o teste de Turing que ele é feito aqui, embora sua contribuição mais ligada a IA tenha sido o teste de Turing publicado em 50, ele fez trabalhos anteriores a esses e tudo mais. .

. Mas um marco histórico onde tudo começou, isso aqui sou eu que já posso falar para vocês também, foi aqui em 1943, no meio da segunda guerra mundial onde esses dois caras, o McCulloch e o Pitts eles desenvolveram ali, projetaram matematicamente como que funcionaria um tal neurônio artificial que seria um modelo tentando imitar como um neurônio do cérebro humano funcionaria, eles tiveram alguma inspiração e falaram, como é que pode funcionar isso daqui e na verdade, ele usava chaves com princípio binário lógicas e tudo mais mas seriam várias equações matemáticas, do que esse modelo o que esse neurônio faria ali por baixo dos panos. E aí no início dos anos 50 o Shannon e o Turing escreveram alguns programas de xadrez para máquinas de von Neumann.

Não vou entrar tanto assim na parte técnica, porque não é o caso aqui é só contar um pouco dessa história, usando essa ferramenta de IA para vocês de uma forma um pouco metalinguística mas é assim, essa ideia é um pouco antes da década de 50. Voltando lá, podemos abrir novamente o nosso mapa mental e podemos ver aqui o nascimento, você vê que não tem como continuar aqui mas aqui na década de 50, temos como continuar e ele abriu tanto aqui, quanto ele está pensando lá mas os pontos principais são a conferência na universidade de Dartmouth em 1956 onde o John McCarthy, que criou o termo IA, o Alan Turing, com o teste de Turing, a máquina de Turing fundação, criação das redes neurais e aqui algumas linguagens, isso aqui não vem ao caso. Vamos ver aqui o que ele diz na história.

Principalmente, isso aqui, a publicação do artigo do Alan Turing que é esse Computing Machinery and Intelligence, que ele foi publicado na revista Mind onde ele propôs um teste de Turing que basicamente é para avaliar se uma máquina, um computador, seria tão inteligente como o humano na verdade não é exatamente um teste de inteligência real mas um teste de inteligência aparente. Você tem uma pessoa, um juiz humano, fechado em uma sala e em uma sala da direita, por exemplo, você tem um computador e na sala da esquerda você tem outro ser humano e tanto essa pessoa, esse juiz humano, ele está escrevendo ao mesmo tempo com o computador e está escrevendo com o ser humano. Se ele não conseguir descobrir quem é o computador e quem é o humano, quer dizer que o computador passou nesse teste hipotético de Turing, ou seja, se não conseguimos distinguir ele tem uma inteligência pelo menos aparente igual ao do ser humano.

Então você pode até eliminar o nome inteligência se quiser, mas essa coisa aparente, que ele se comporta como o ser humano se comportaria e se você não vê nenhuma diferença, não consegue distinguir entre os dois na prática eles vão funcionar da mesma maneira, você não vai conseguir diferenciar um do outro. Mas aí o nascimento realmente do termo foi isso aqui que o pessoal falou nessa conferência e que aconteceu lá na universidade de Dartmouth em 1956 que quem organizou foi esse cara, o John McCarthy que convidou todo mundo lá na época, que sabia de computação e eles cunharam esse termo, na verdade o McCarthy cunhou esse termo a inteligência artificial, que seria uma máquina fazendo, solucionando problemas humanos isso aqui de inteligência e de artificial foi um nome marqueteiro que ele criou naquela época. Mas funcionou tão bem que até hoje chamamos de inteligência artificial ou IA.

E durante os próximos anos e décadas eles continuaram vendo sobre isso, criando trabalhos e tudo mais, máquinas para jogar xadrez com essa máquina de von Neumann como eles chamaram. Criaram também o SNARK, que seria o primeiro computador baseado em redes neurais e artificiais também na máquina de Turing. Mas podemos voltar agora lá para nossa história e vamos para década de 60 e 70, ver os avanços.

Sistemas baseados em conhecimento ou micromundos, esse é o foco que eles deram aqui podemos clicar aqui nessa parte de avanços e ele vai criar, gerar o textinho aqui pra gente, é bem interessante como essa ferramenta funciona. Já gerou. E ele fala que primeiro a gente teve um período de grande entusiasmo porque as pessoas começaram a pesquisar, viram o poder inicial dessa máquina, teve uma máquina ali que eles chamaram de ELISA que era um robô psicólogo que talvez conseguia dar algumas respostas resposta mais ou menos pré-definidas, mas conseguia dar respostas para o que o humano digitava ali meio que conversando com uma pessoa, algo que a gente faz hoje com o Gemini com o ChatGPT com o Claude, o Grok.

. . E a gente acha, nossa, maravilhoso, naquela época eles já estavam começando muito de leve com isso e eles começaram a desenvolver esses sistemas especialistas para resolver problemas e tudo mais, tem várias opções que ele está dando pra gente, aqui mencionando a ELISA primeiro chatbot, é um grande passo realmente.

Mas aí o pessoal começou a ver, que não estavam conseguindo resolver os problemas que queriam, não está batendo tão bem assim as coisas baseadas em regras específicas estão funcionando muito melhor e aí esses pesquisadores começaram a parar de pesquisar sobre essa área da inteligência artificial, dar o dinheiro para outras coisas, colocar as ideias deles em outras coisas lá naquela época. Muito também pelas limitações técnicas, aqui que o pessoal está falando que o poder computacional era muito fraco naquela época, então meio que não dava conta de resolver os problemas que eles queriam que fossem resolvidos voltando agora para o nosso mapa mental podemos ver mais a fundo se você quiser um pouco sobre esse inverno, o primeiro na década de 70 e o segundo no final da década de 80, os invernos da inteligência artificial, que foi essa época que comentei que o pessoal parou de pesquisar sobre isso, e eles explicam, teve expectativas muito exageradas as limitações técnicas, alguns relatórios que falharam na verdade limitações dos perceptrons, que eram essas redes com neurônios que eram para resolver problemas mas não conseguiam resolver tão bem muito por causa da falta de poder de computação. Depois teve uma volta um pouco leve, que o pessoal voltou a estudar depois teve um segundo inverno, que o pessoal parou de estudar de novo entre o final dos anos 80 e ali o começo dos anos 2000.

O colapso do mercado de máquinas LISP, que é uma linguagem de programação, fim de projetos, corte de financiamentos, teve uma crise mundial nessa época então o pessoal parou de colocar dinheiro e pesquisa nisso daqui. Mas a gente teve um grande renascimento aqui nos anos 2000, no século 21. Começamos a ver mais pesquisas serem feitas nessa época e tem três pessoas que são os grandes pais do Deep Learning nessa época que hoje em dia eles ganharam o prêmio Turing, que é meio que considerado o Nobel da computação, que são o Yoshua Bengio o Yan Lecun e o Geoffrey Hinton que são pessoas papas da IA e do Deep Learning, que é o aprendizado profundo, e eles até hoje são super famosos, trabalham em universidades, trabalham em empresas.

. . Eles foram alguns dos responsáveis por criar, por continuar a desenvolver esse mercado do aprendizado profundo, da IA mais a fundo e que foram culminar no que estamos vendo hoje em dia.

Então aqui alguns fatores que contribuíram para essa volta, para esse renascimento. Os avanços no aprendizado profundo, que eu comentei com vocês, desenvolvimento de redes como as CNNs, que são as redes neurais convolucionais. Basicamente são redes que são muito utilizadas para análise de imagens então imagina que você escreve a mão mesmo, no papel textos, números e você quer que a máquina reconheça aquilo ali, isso é muito feito, ou era muito feito nessa época por essas redes neurais convolucionais.

Depois vieram as redes neurais recorrentes, com alguma memória também para lembrar do que estava sendo escrito, os chatbots começaram a ficar melhores. Aumento do poder computacional, isso foi a coisa talvez mais importante pela lei de Moore, conforme foi previsto a capacidade computacional das máquinas continuou dobrando praticamente a cada um ano e meio, era isso que dizia mais ou menos a lei de Moore isso continuou sempre evoluindo e evoluindo disponibilidade de big data, de muitos dados digitalizados que eles começaram a poder usar para alimentar esses modelos de inteligência artificial e aí começaram a ver depois, de 2010 para frente, começamos a ver isso em aplicações do mundo real, assistentes como a Siri, a Alexa, o Google Assistant. .

. Carro, sistema de recomendação em sites de e-commerce, em sites de streaming, chatbots, coisas nesse sentido, e aí o pessoal começou a achar mais interessante. .

. Busca de fraude também em bancos o pessoal começou a ver que realmente tinha algo por trás ali e isso começou a ter uma maturidade muito muito maior e podemos voltar aqui agora, para o nosso mapinha mental ele começa a falar também uma linha do tempo, um resumo, vamos clicar aqui e ver o que ele faz se clicarmos no resumo podemos ver tanto no mapa mental então em 56 o termo IA lá na conferência, como expliquei para vocês e muito mais coisas aqui que ele vai estar explicando para a gente um resumão geral e podemos clicar nesse botãozinho aqui também, do lado direito linha do tempo, ele vai gerar uma nova nota aqui, um novo arquivo baseado nessas fontes, que será uma linha do tempo de tudo isso daqui que a gente criou. Então além de seguir por aqui como vocês viram, eu só segui a parte da história, mas tem muitas áreas mais que a gente poderia ver, fundamentos e conceitos o que é IA, modelagem, sistemas inteligentes, raciocínio, áreas relacionadas, linguística, ciência da computação filosofia e tudo mais, para onde você quer ir nesse mapa mental computação aplicações em impacto, então aplicações para resolver problemas, automatizar tarefas visão computacional, que é uma área muito utilizada para, por exemplo, carros autônomos ou na medicina para identificar algo em uma radiologia, em uma tomografia, e usos na indústria, aqui no processamento de linguagem natural ele deu até o exemplo da ELISA que eu tinha mencionado anteriormente, na pesquisa científica que queremos fazer hoje em dia também e aqui os desafios, posso deixar aberto até?

e os desafios e considerações finais. Então se eu expandir, olha tudo isso, esse mapa mental que ele criou pra gente. Super interessante.

Está pronta a nossa linha do tempo que eu pedi para ele gerar, vamos clicar e ele vai ver que é uma coisa até parecida com a coisa do lado esquerdo mas mais detalhado nas datas, nas datas certinhas então podemos até ver isso aqui. É filosófico, antes de Cristo. .

. Antes de 1940, e aqui ele vai dando exatamente naquelas datas que a gente até mencionou, olha, de 52 a 69 os anos de ouro Em 56 teve isso, em 57 teve isso, ano a ano praticamente aqui nas décadas de 80, 86 até hoje que foi o retorno para as redes neurais e tudo mais. E tem outra coisa que quero mostrar para vocês além de tudo isso.

Olha, ele até botou algumas pessoas relevantes aqui embaixo. Tem outra coisa que quero mostrar para vocês, que é essa conversa aprofundada, que é uma das ferramentas mais poderosas aqui do NotebookLM que vamos clicar no botão "Gerar" e ele vai gerar literalmente um podcast baseado nessa nossa conversa, nessas nossas fontes por exemplo. Mas claro, isso aqui foi porque a gente optou por clicar no botão descobrir se você tivesse subido aqui feito o upload de um arquivo pdf, de um vídeo do youtube e tudo mais, algo nesse sentido, de um site, ele criaria baseado nessa coisa, nesse pdf, nesse arquivo, nesse site que você fez o upload.

Isso demora alguns minutos para gerar, então eu volto daqui a pouquinho. Depois de alguns minutos ele terminou de gerar, demora uns 3 a 5 minutos. Mas olha, ele gerou um podcast, de 17 minutos explicando a história da inteligência artificial.

Só tem um grande porém, para muitas pessoas, é que esse áudio ele está em inglês, completamente em inglês e eu entendo que isso não é uma coisa ideal mas fica comigo que daqui a pouco podemos continuar aqui vamos clicar aqui e dar um play para ver como que esse áudio vai funcionar Muito legal. Claro, como eu falei, essa aqui é uma desvantagem, por enquanto, de isso ser tudo em inglês, imagino que em alguns meses talvez eles tenham em outros idiomas também. Mas se você não entende inglês, você tem uma opção que é baixar isso aqui, clica nesses três pontinhos para baixar.

E aí você pode subir esse áudio. Você pode, por exemplo, subir em uma nova aba aqui, clica no botão superior esquerdo, criar novo, e fazer o upload, ele deixa subir mp3, subir áudios, então você pode simplesmente fazer um upload desse próprio áudio que ele mesmo acabou de gerar. ?

Isso vai demorar um tempinho para ele ler o áudio inteiro e entender. Terminou e ele está falando, mas basicamente é a mesma história, então você podia ter continuado batendo papo por aqui, digitando, escrevendo por lá, mas se você quiser, por exemplo, algo como uma transcrição completa vou dar uma dica para vocês, um segredinho maravilhoso do Google que você pode abrir o aistudio. google.

com que é o Google AIStudio, que é uma ferramenta poderosíssima do Google que ele deixa você subir arquivos de áudio, arquivos de vídeo. . .

Primeiramente podemos ir no canto direito superior da tela aqui é pra gente escolher os modelos que queremos utilizar, podemos escolher o Gemini 2. 0 Flash que ele é mais rápido será mais do que o suficiente para nossa tarefa aqui e nessa parte inferior central da tela tem um botão de mais que é onde você vai conseguir fazer o upload, subir o que você quiser o arquivo que você quiser. No nosso caso vou clicar nele, vou clicar nesse áudio, no MP3 que eu acabei de gerar aqui, eu tinha gerado no NotebookLM e vou falar para ele transcreva o áudio do arquivo MP3 inteiro.

Mas em português. Eu não quero em inglês, porque o áudio lá está Então você pode fazer isso aqui para ter uma transcrição completa, por exemplo. Ele vai começar, eu cliquei em "Run" para ele rodar e aí ele vai começar a rodar e eu volto daqui a pouquinho quando ele tiver terminado tudo isso.

Terminado, podemos ver que foi um arquivo de 17 minutos de MP3 mas ele fez a transcrição completa. Vou dar um zoom para vocês lerem um pouco melhor mas bem-vindos ao Deep Dive, onde vamos pegar as fontes que vocês nos enviaram e tentar extrair os principais insights e ir direto ao âmago da questão, era aquilo que ele estava falando lá em inglês mas aqui a gente pediu e ele traduziu tudo para o português. Então você pode até usar isso aqui como fonte de estudos do tema que você está aprendendo, mas quem sabe até de um idioma, do idioma inglês, você pode escutar o que o podcast está falando aqui em inglês enquanto você lê a tradução em português.

Se você já estiver num nível mais intermediário de inglês você vai conseguir fazer isso sem nenhum problema. E pode ajudar muito aí na sua vida. Enfim, tem muitas opções que podemos fazer, mas é legal que aqui ele criou tanto um podcast, e aqui conseguimos ver também como fazer a transcrição desse podcast usando o Google AI Studio.

Pessoal, vou terminando essa nossa masterclass por hoje já apresentei bastante coisa, tanto o Google AI Studio quanto essa ferramenta poderosíssima, o Notebook LM para os seus estudos, mas claro, em vez de utilizar o Notebook LM você poderia ter feito exatamente isso que fizemos aqui pela página principal do gemini. google. com e eu poderia simplesmente fazer o mesmo prompt que eu tinha feito no Notebook LM.

Crie uma linha do tempo sucinta sobre a história da IA desde a origem até hoje em dia. Ele poderia pensar, estamos usando o modelo aqui, o 2. 5 Pro que é o modelo mais poderoso hoje em dia do Google, de raciocínio, aquele que ele pensa antes de começar a responder é isso que ele está fazendo aqui vamos ver mais detalhes sobre tudo isso durante a Imersão, com certeza, mas ele começou a criar aqui basicamente uma coisa muito parecida com aquilo que fizemos antes, antes de 1950, aquilo no início e tal você poderia ter feito por aqui também.

2022 lançamento do chat GPT e tudo mais. . .

Você poderia fazer também por aqui, porque aqui ele vai te dar tanto a linha do tempo que você pode usar, mas também aquela questão do mapa mental que é muito legal para a gente visualizar uma coisa nova que estamos estudando. Mas claro, como eu falei, isso aqui é uma Masterclass mais introdutória. É legal a gente fazer essa coisa meio metalinguística, usando a IA para explicar sobre a própria história da IA.

Mas vamos explicar muito mais sobre isso, sobre como os modelos realmente funcionam por baixo dos panos durante a nossa Imersão de IA. Na primeira aula, na segunda aula, terceira. .

. Nas últimas vamos fazer coisas um pouco diferentes eu tenho certeza que vocês vão curtir muito. Agora eu tenho que deixar vocês, mas fiquem preparados e preparadas se quiserem ler mais coisas sobre isso fiquem à vontade e a gente se vê na aula 1 da Imersão IA.

Até mais, pessoal!