“Estamos investindo recursos significativos no desenvolvimento e implementação de sistemas baseados em IA”

Rahul Kedia

A Sandvik tem adquirido muitas empresas de software específicas do setor que são pioneiras em IA. Organicamente, estão investindo em recursos significativos no desenvolvimento e implementação de sistemas baseados em IA. Também estão contratando engenheiros de dados, cientistas de dados e outros profissionais que trabalham em vários desenvolvimentos baseados em IA.

E assim, através do estabelecimento do Centro de IA e Automação para Capacitação no ano passado, permitirão e vão agilizar o uso e a adoção de IA e automação em todas as áreas e divisões de negócios da Sandvik.

— Centro de Capacitação (CFE – sigla em inglês)

O CFE trabalha em estreita colaboração com as diversas áreas e divisões de negócio e o foco está em capacitá-las e apoiá-las no desenvolvimento de serviços e produtos que, através da IA e da automação, irão melhorar a eficiência e a produtividade dos clientes e, em última análise, gerar novos fluxos de receitas.

“O CFE desempenha um papel crucial ao trazer conhecimentos, habilidades, competência e compartilhamento de conhecimento de outras iniciativas semelhantes dentro da Sandvik”

Rahul Kedia

Usamos IA para identificar quando a máquina está prestes a falhar. E então dizemos ao cliente para realizar certas inspeções para consertar antes que falhe.

— Serviço de Monitoramento Remoto da Sandvik Mining and Rock Solutions

Um dos primeiros serviços significativos habilitados para IA que a Sandvik estabeleceu, o Serviço de Monitoramento Remoto da Sandvik Mining and Rock Solutions já está agregando valor aos clientes e aumentando os fluxos de receita. Usado para manutenção preditiva, o serviço utiliza modelos analíticos avançados de IA para identificar problemas nos equipamentos da mina antes que eles ocorram. Permitindo assim que os operadores da mina evitem falhas.

“Usamos IA para identificar quando a máquina está prestes a falhar. E então dizemos ao cliente para realizar certas inspeções para consertar antes que falhe. Talvez devêssemos dizer manutenção prescritiva. Porque além de prever o que irá falhar, descrevemos o que fazer.”

Esa Mattila – Gerente do Centro Global de Produtividade e Confiabilidade da Sandvik Mining and Rock Solutions

Ainda mais, as bases para este serviço foram lançadas ao longo de muitos anos através da ligação de máquinas e do envio de dados para a nuvem. Mas, a capacidade de compreender os dados por meio de modelos de IA em tão grande escala e dar ao cliente uma visibilidade rápida e precisa sobre o que acontecerá e o que precisa ser feito é revolucionária.

— Quando as máquinas quebram menos, podemos utilizá-las mais e elas consomem menos peças sobressalentes.

Essa visibilidade permite que os clientes melhorem significativamente a eficiência e reduzam custos. Ao analisar as melhorias que o serviço trouxe para um cliente, Mattila determinou que a utilização de máquinas aumentou 15% e os custos de utilização do equipamento diminuíram 20%. “Essa é uma melhoria enorme”, diz ele. “E isso porque eles tiveram visibilidade do que está acontecendo e visibilidade para entender o que fazer a seguir. Isso fez com que as máquinas quebrassem com menos frequência. E quando as máquinas quebram menos, podemos utilizá-las mais e elas consomem menos peças sobressalentes.

A adesão dos clientes ao Serviço de Monitoramento Remoto aumentou 50% no ano passado. E na visão dos envolvidos, está aumentando cada vez mais. Os clientes entendem o valor de como eles podem melhorar suas operações por meio de dados.

— Identificação de novas oportunidades

Além de prever falhas de equipamentos, Kedia destaca que a IA pode ser usada de muitas outras maneiras para melhorar a eficiência e a produtividade do cliente. Pois podemos usar a IA para otimizar processos de produção, melhorar a eficiência energética e melhorar a gestão da cadeia de abastecimento. Além disso, também pode ajudar os clientes a identificar novas oportunidades de crescimento e inovação.

E, claro, podemos usar a IA para automatizar cada vez mais as operações. Pois quanto mais armazenamos dados, mais a IA pode ser usada para automatizar as coisas. Estar na vanguarda da IA já está ajudando alguns dos seus clientes a melhorar sua produtividade.

Na verdade, o CFE evoluiu do trabalho para desenvolver a Automação de Processos Robóticos. Automatizando tarefas simples, de natureza repetitiva e com algoritmo pré-definido. Posteriormente, adicionaram novas tecnologias, como processamento inteligente de documentos e IA de conversação. Atualmente, o CFE está focado, entre outras coisas, em passar da automação mais convencional para a automação inteligente de processos e a automação de processos de negócios de ponta a ponta.

“Isso está sendo possibilitado por meio de design thinking e workshops de digitalização rápida de processos com empresas para entender seus principais desafios. Atualmente estamos apoiando uma fábrica nos EUA para avaliar mais de 500 processos para entender se é possível automatizar parte do processo ou todo o processo”

Kedia

— Ambiente de trabalho mais seguro

Embora os processos automatizados possam causar preocupação para algumas pessoas em relação ao futuro dos empregos. Matilla salienta que os serviços habilitados para IA tornam o ambiente de trabalho mais seguro porque há sempre uma melhor compreensão do que está a acontecer.

Isso reduz a probabilidade de perigos catastróficos. E com a IA eles podem automatizar os processos para que possam identificar em tempo real o que vai acontecer a seguir e garantir que os recursos e ferramentas estão disponíveis para que as pessoas desempenhem as suas funções de forma mais eficiente. Em última análise, torna os processos mais seguros, mais sustentáveis e mais eficientes.

Além disso, o CFE também está trabalhando em tarefas que incluem o estabelecimento de uma estrutura ágil e processos e procedimentos comuns da Sandvik quando se trata de IA e automação.

“Estar na vanguarda da IA já está ajudando alguns de nossos clientes a melhorar sua produtividade e ajudará a Sandvik a fazer vários avanços para seus clientes no futuro. Ao abrir cada vez mais oportunidades, incluindo uma melhor tomada de decisões, reduções de custos, maior segurança, otimização da cadeia de abastecimento e atendimento personalizado ao cliente, a IA também nos ajudará a melhorar a qualidade dos nossos produtos e serviços. Criando assim, novos fluxos de receitas e melhorando nossa competitividade.”

Kedia

— Serviço de monitoramento remoto

• O desenvolvimento começou em 2018 estabelecendo o ambiente, disponibilizando os dados, analisando os dados, compreendendo-os e depois selecionando os algoritmos certos para dimensionar os insights.
• A nuvem coleta os dados que a IA usa para fazer previsões a partir de equipamentos de mineração Sandvik conectados usados nas minas do cliente.

• Disponibilizado pela primeira vez para clientes pagantes em 2020.

• Mais de 700 máquinas estão sendo monitoradas atualmente em mais de 50 minas.

— Reconhecimento de imagem e fala

A Sandvik está analisando casos de uso de ferramentas habilitadas para IA, como reconhecimento de imagem e fala.

• O reconhecimento de imagem poderia, por exemplo, ser usado para ajudar equipamentos de mineração automatizados a reconhecer pedras em túneis ou ajudar ferramentas de corte mecânico a fazer cópias exatas de componentes.

• O reconhecimento de fala poderia ser usado para tornar os sistemas de fundo mais interativos com os operadores humanos.

A jornada da Sandvik na incorporação de inteligência artificial e automação em suas operações reflete uma visão estratégica de futuro onde tecnologia e inovação são pilares fundamentais para o crescimento sustentável e a liderança de mercado.

Os resultados são visíveis. Como a melhoria na eficiência operacional, a redução de custos e a prevenção de falhas de equipamentos. Eles apenas arranham a superfície do potencial transformador da IA e automação.

Com um olhar voltado para o futuro, a Sandvik não apenas se posiciona na vanguarda da inovação tecnológica mas também reafirma seu papel como uma empresa que não apenas acompanha a evolução do mercado mas define seus rumos. Garantindo não só a sua relevância mas também o seu papel de liderança nas décadas que virão.

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“Nos próximos meses, identificaremos as imagens que os usuários publicarem no Facebook, Instagram e Threads sempre que pudermos detectar indicadores. Conforme as normas da indústria, que revelem se são geradas por IA”, disse Nick Clegg, diretor de assuntos internacionais da Meta, em comunicado.

Microsoft, OpenAI, Adobe, Midjourney e Shutterstock, segundo a empresa. Imagens geradas pela ferramenta da própria Meta já levam um rótulo parecido em muitos países: “imaginado com IA”.

“À medida que a diferença entre conteúdo humano e sintético fica confusa, as pessoas querem saber como identificar cada um. (…) Nossos usuários nos disseram que apreciam a transparência em torno dessa nova tecnologia” Nick Clegg – presidente de assuntos globais da Meta.

Ainda mais, em dezembro do ano passado, a empresa anunciou o Meta IA, que é um mecanismo que possibilita o mapeamento de imagens geradas por robôs.

Impacto social e político do uso das IA

“Além disso, dias antes desse anúncio, IA gerou e redes sociais disseminaram vários conteúdos de teor sexual, vitimizando a cantora Taylor Swift, e isso aconteceu pouco antes de uma série de eleições em todo o mundo.”

Mais da metade da população mundial vai às urnas em 2024, segundo o site da rede BBC Brasil. Os Estados Unidos são um dos países que escolhem novos representantes em 2024. Por isso a disseminação do uso de ferramentas de inteligência artificial para espalhar desinformação por meio de deepfakes. (que manipula imagens e vozes) preocupa órgãos eleitorais americanos, como contou o site do canal CNBC.

“Em 2023, por exemplo, pessoas usaram ferramentas de inteligência artificial para criar e divulgar vídeos com declarações falsas do presidente Joe Biden.” Segundo relato do jornal americano The New York Times.

No Brasil, o temor de que ferramentas de inteligência artificial sejam usadas para espalhar discursos de ódio e notícias falsas nas eleições municipais marcadas para outubro gerou uma reação do Tribunal Superior Eleitoral, como o Nexo mostrou num Expresso.

Ainda mais, durante o Fórum Econômico Mundial de Davos, na Suíça, Yan LeCun, líder de IA da Meta, disse que vê um futuro onde os sistemas de IA serão “mais inteligentes que os humanos em todas as áreas”. Mark Zuckerberg, fundador da Meta, também está confiante que é possível criar uma IA mais poderosa que o cérebro humano.

Para dar conta dessa ambição, o bilionário explicou que a Meta investe em estrutura. A previsão é de que, até o final deste ano, a Big Tech amplie sua capacidade de processamento de dados.

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Este investimento, parte de um compromisso mais amplo com a educação tecnológica e a inclusão digital. Pois tem como objetivo preparar o ambiente de trabalho para as transformações futuras influenciadas pela IA.

O plano do Google de investir em treinamento de IA destaca a importância desta tecnologia na sociedade. Ao focar em habilidades de IA, o Google não apenas reconhece o potencial da IA, mas também a necessidade de uma força de trabalho bem preparada para lidar com os desafios e oportunidades que ela apresenta.

Qual o objetivo do Google?

A escolha do Google por concentrar seus esforços de treinamento na Europa e, especialmente, em comunidades vulneráveis, sublinha uma abordagem inclusiva ao avanço tecnológico. A iniciativa tem por objetivo garantir que os benefícios do avanço da IA sejam acessíveis a todos, independentemente de sua situação socioeconômica.

Para alcançar esse objetivo, o Google planeja colaborar com uma variedade de parceiros locais e internacionais. Essas parcerias são fundamentais para o sucesso do programa, permitindo uma boa implementação e direcionada das iniciativas de treinamento.

Espera-se que esse investimento não apenas capacite indivíduos com habilidades em IA, mas também estimule a inovação e apoie o crescimento econômico. Ao investir em habilidades de IA, o Google está preparando o terreno para um futuro onde a tecnologia desempenha um papel central no desenvolvimento sustentável.

Preparação para o futuro

Ainda mais, essa iniciativa reflete uma tendência mais ampla de responsabilidade corporativa entre as gigantes da tecnologia. Ao tomar medidas proativas para educar e capacitar a força de trabalho, empresas como o Google estão ajudando a moldar um futuro mais igualitário.

A medida que a sociedade avança, a importância de tais programas de treinamento só tende a crescer. Conforme a IA se torna cada vez mais integrada em todos os aspectos da vida cotidiana, a necessidade de habilidades diferenciadas se tornará ainda mais essencial.

Este investimento do Google também serve como um chamado para outras empresas seguir. Ao liderar pelo exemplo, o Google desafia outras corporações a investir em capacitação e educação na área da tecnologia.

Assim, o investimento do Google em treinamentos de IA é um passo significativo para a construção de um futuro tecnológico inclusivo. Ele não apenas beneficia a economia e a sociedade europeias, mas também estabelece um modelo para como as empresas podem contribuir para o bem social através da tecnologia.

Esse esforço para democratizar o acesso à educação em IA é um exemplo de como a inovação e a inclusão podem andar de mãos dadas. Preparando assim, o caminho para um futuro onde todos possam se beneficiar com a inteligência artificial.

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O que é o Gemini?

O Gemini é um modelo de inteligência artificial multimodal criado pelo Google DeepMind, marcando um avanço no campo da IA. Este modelo se destaca por sua capacidade de superar profissionais humanos em testes de compreensão de linguagem, um trabalho que demonstra seus benefícios em tarefas multimodais e de raciocínio.

Sua concepção multimodal permite que ele processe e entenda uma variedade de tipos de dados, incluindo texto, código, áudio, imagem e vídeo, desde o início de seu treinamento. Ainda mais, a Gemini oferece três versões otimizadas – Ultra, Pro e Nano – projetando cada uma delas para escalas e complexidades de tarefas variadas, desde as mais exigentes até as mais adequadas para dispositivos móveis.

Além disso, o Gemini mostra capacidades em programação, capaz de entender, explicar e gerar código de alta qualidade em várias linguagens de programação. Assim, esta habilidade o torna uma ferramenta útil para uma ampla gama de aplicações, incluindo potencialmente em campos como ciência e finanças, onde pode facilitar novas descobertas.

Sobre o ChatGPT

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT-4. Ele é capaz de entender e gerar texto em linguagem natural, facilitando a interação com os usuários de forma contextual.

Além disso, ele pode realizar várias tarefas, como responder perguntas, elaborar textos, resumir informações, traduzir idiomas, e até mesmo criar conteúdo artístico e programar em diferentes linguagens de computação.

Um conjunto de dados da internet ensinou ele, mas seu conhecimento se limita até abril de 2023. Além disso, o ChatGPT segue diretrizes éticas e de segurança para garantir respostas apropriadas e evitar desinformação.

Gemini X ChatGPT

O ChatGPT é um modelo de linguagem unimodal, ou seja, ele só é capaz de processar texto. Já o Gemini é um modelo de linguagem multimodal, capaz de processar texto, imagens, áudio e vídeo.

Essa capacidade multimodal do Gemini dá a ele uma vantagem sobre o ChatGPT em várias tarefas. Por exemplo, o Gemini pode gerar legendas para vídeos, descrever imagens e traduzir idiomas de forma mais precisa.

Além disso, o Gemini foi treinado em um conjunto de dados de texto e código muito maior do que o ChatGPT. Isso significa que o Gemini tem um melhor entendimento do mundo e é capaz de gerar respostas mais criativas e informativas.

Inclusive, em testes recentes, o Gemini superou o ChatGPT em várias tarefas. Por exemplo, ele foi capaz de gerar texto mais criativo e informativo, e também foi mais preciso em tarefas de tradução e compreensão de idiomas.

Comparação com outros modelos de linguagem multimodal

Por mais que o Gemini seja um modelo de linguagem multimodal, ele não é o único modelo no mercado. Outros modelos de linguagem multimodal, como o Megatron-Turing NLG, da Microsoft, também são capazes de processar texto, imagens, áudio e vídeo. É importante comparar o Gemini com esses outros modelos para entender suas vantagens e desvantagens.

Como o Gemini pode ser usado?

O Gemini pode ser usado para uma variedade de tarefas, incluindo:

• Geração de texto criativo, como poemas, histórias e roteiros;
• Tradução de idiomas de forma mais precisa;
• Descrição de imagens e vídeos;
• Resposta a perguntas de forma mais informativa;
• Geração de legendas para vídeos;
• Desenvolvimento de novos produtos e serviços.

Assim, podemos ver que o Gemini é um modelo de linguagem que pode superar o ChatGPT em vários aspectos. Com sua capacidade multimodal e seu grande conjunto de dados de treinamento, o Gemini tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia.

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Pesquisadores da Northwestern University, localizada nos Estados Unidos, alcançaram um marco na pesquisa de inteligência artificial ao criar um robô ambulante em questão de segundos, por meio de um processo de design revolucionário. Esta conquista representa uma abordagem completamente nova na criação de robôs, pois é a primeira vez que um robô foi projetado do zero pela IA.

O robô criado pela IA

O processo começou com um comando simples fornecido à IA: “projete um robô capaz de andar sobre uma superfície plana”. A partir desse comando, a IA desenvolveu um modelo 3D de silicone que se move usando “músculos de ar”. Assim, ao invés de depender de fios e chips convencionais, esse robô inovador utiliza uma abordagem única. Porquanto, os “músculos de ar” se expandem à medida que o ar é introduzido no dispositivo, permitindo que suas três pernas realizem passos curtos.

Entretanto, o aspecto mais notável desse processo é a velocidade de produção. Em incríveis 26 segundos, a IA gerou o design e o modelo de silicone do robô. Apesar de seu design menos convencional em comparação com os robôs de metal aos quais estamos acostumados, o impacto dessa criação é significativo. Um dos pontos notáveis é que essa IA não requer um supercomputador para operar, podendo ser executada em um computador pessoal padrão.

Confira no vídeo:

O design do robô

Além disso, a IA demonstrou uma abordagem de design criativa e inovadora. A equipe de pesquisa observou que a IA introduziu alguns elementos aparentemente desnecessários, como buracos, no design do robô. No entanto, esses detalhes aparentemente excêntricos servem para melhorar a flexibilidade e a distribuição de peso do robô. Ao contrário dos robôs projetados por humanos, que frequentemente se assemelham a objetos ou formas familiares, a IA criou um projeto que desafia as convenções e explora novos caminhos na engenharia de robôs.

De acordo com o pesquisador Sam Kriegman, professor de robótica e IA da Northwestern, o processo é como uma “evolução instantânea”. Isso porque, é um algoritmo de design baseado em IA extremamente rápido que supera os obstáculos da evolução convencional e não depende de preconceitos estéticos. Assim, a IA recebeu um objetivo simples – criar um robô terrestre – e produziu um design que é completamente diferente de qualquer coisa que já vista.

Portanto, esse avanço representa não apenas um marco na pesquisa de IA, mas também abre novas possibilidades para o design de robôs e a resolução de problemas desafiadores. Desse modo, a IA oferece um novo paradigma de criação de robôs que pode levar a soluções inovadoras e inesperadas em uma variedade de campos.

Desenvolva tecnologias IA com o curso de ADS

Já imaginou ser capaz de desenvolver tecnologias IA? Com o curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) você pode!

Em primeiro lugar, o curso de ADS desempenha um papel fundamental na formação de profissionais aptos a desenvolver tecnologias de Inteligência Artificial (IA).

Desse modo, os estudantes aprendem a criar sistemas complexos que podem incorporar elementos de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Logo, essa combinação de habilidades técnicas e compreensão conceitual permite que os graduados não apenas compreendam os princípios subjacentes à IA, mas também as apliquem de forma prática no desenvolvimento de soluções inovadoras em áreas que vão desde a automação de tarefas até a análise de dados avançada.

Portanto, o curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas desempenha um papel crucial no impulsionamento do potencial da IA e na formação de profissionais capacitados para enfrentar os desafios do mundo digital em constante evolução.

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Primeiramente, George RR Martin e John Grisham, autores renomados dos Estados Unidos, moveram um processo contra a OpenAI, empresa proprietária do ChatGPT. Desse modo, eles alegam violação de direitos autorais no treinamento de sua inteligência artificial (IA). George RR Martin é famoso por sua série de livros “As Crônicas de Gelo e Fogo”, que serviu de base para a série de televisão “Game of Thrones” da HBO.

ChatGPT

Em primeiro lugar, o ChatGPT e outros modelos de linguagem de grande porte aprendem analisando extensos conjuntos de dados, frequentemente obtidos da internet. Assim sendo, o processo alega que os livros escritos pelos autores foram utilizados sem a devida autorização para aprimorar a inteligência do ChatGPT. No entanto, a OpenAI declarou que respeita os direitos dos autores e acredita que eles deveriam se beneficiar da tecnologia de IA.

Além disso, a denúncia também menciona outros autores proeminentes, como Jonathan Franzen, Jodi Picoult e George Saunders.

IA substituindo humanos?

Primeiramente, a ação judicial argumenta que o ChatGPT foi alimentado com dados de livros protegidos por direitos autorais sem a autorização dos autores. Sendo assim, capaz de produzir resumos precisos dessas obras. Além disso, a preocupação mais ampla é que a tecnologia de IA esteja substituindo o conteúdo criado por humanos na indústria da mídia.

Assim sendo, o processo levanta um questionamento: a IA vai substituir os humanos?

No entanto, alguns especialistas acreditam que o sucesso desse processo é improvável. Porquanto, os autores teriam que provar que o ChatGPT copiou diretamente o trabalho deles. Além disso, argumentam que o cerne da questão é a preocupação com a IA substituindo os seres humanos, especialmente no campo das artes criativas. Contudo, isso não será resolvido apenas com questões de direitos autorais. Portanto, é necessária uma discussão mais ampla sobre o impacto da IA nas indústrias criativas no parlamento e no congresso.

Lembrando que este caso é apenas um dos muitos processos movidos contra desenvolvedores de IA generativa, que são capazes de criar conteúdo com base em texto ou instruções.

Como a Análise e Desenvolvimento de Sistemas pode trabalhar com Inteligência Articial?

Portanto, apesar das controvérsias em relação a Inteligência Artificial e a substituição de empregos, já sabemos que IA é uma aliada a diversas áreas do conhecimento. Assim sendo, sabendo utilizá-la de forma correta ela se torna uma ferramenta muito útil, como no caso da Análise e Desenvolvimento de Sistemas.

A área de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) desempenha um papel fundamental na integração e implementação da inteligência artificial (IA) em uma variedade de contextos. A IA oferece oportunidades significativas para melhorar e otimizar sistemas, processos e aplicações em muitos setores. Veja como a ADS pode trabalhar com a IA:

1. Desenvolvimento de Modelos de IA:

A equipe de ADS trabalha em conjunto com cientistas de dados e engenheiros de IA para desenvolver, treinar e testar modelos de IA. Isso requer colaboração na preparação de dados, escolha de algoritmos e implementação de soluções.

2. Integração de IA nos Sistemas Existentes:

A ADS é responsável por integrar os modelos de IA nos sistemas existentes, garantindo que eles funcionem de maneira eficaz e sejam capazes de se comunicar com outras partes do sistema.

3. Validação e Testes:

Os analistas de sistemas colaboram na definição de critérios de teste para verificar a precisão e o desempenho dos modelos de IA. Eles garantem que a IA funcione conforme o esperado e que os resultados sejam confiáveis.

4. Monitoramento e Manutenção:

A ADS desempenha um papel vital na manutenção contínua dos sistemas de IA. Isso inclui o monitoramento do desempenho, a detecção de problemas e a implementação de melhorias à medida que novos dados e requisitos surgem.

5. Treinamento e Capacitação:

A equipe de ADS pode fornecer treinamento aos usuários finais para garantir que eles saibam como interagir com sistemas habilitados para IA de forma eficaz.

6. Avaliação de Resultados:

A ADS deve ajudar na avaliação dos resultados da implementação da IA, analisando se os objetivos do projeto foram alcançados e identificando áreas para melhorias contínuas.

Em resumo, a colaboração entre a área de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e a Inteligência Artificial é essencial para aproveitar todo o potencial da IA em uma organização. Essa parceria pode levar a soluções mais eficazes, eficientes e inovadoras em diversos setores, desde finanças até saúde, educação e muito mais.

Quer aprofundar seus conhecimentos na área? Então, cadastre-se abaixo para receber conteúdos exclusivos!

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As teorias sobre o Code llama começaram ainda no início deste mês e já indicavam a segmentação para programadores. 

O que é o Llama 2? 

O llama 2 é um modelo de linguagem desenvolvido em conjunto pela Meta e Microsoft, voltado para o treinamento de IA generativa. (tecnologia com capacidade de aprender a padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados. Com uma técnica chamada “aprendizagem de máquina”, as IAs generativas como o ChatGPT e Bard conseguem reproduzir conteúdos após receber treinamento). E publicado em código aberto.

Assim, o Code llama segmenta códigos, enquanto o modelo geral é aplicável em diferentes circunstâncias. E deve alimentar grande parte dos lançamentos de inteligência artificial da empresa proprietária do Facebook. 

“Acreditamos que os modelos de IA, especialmente aqueles voltados para a programação, podem se beneficiar enormemente de uma abordagem aberta. Isso não só promove a inovação, mas também permite uma auditoria mais completa da segurança dessas ferramentas”

Afirmou um porta-voz da Meta

De acordo com a Meta, o Code llama tem um desenvolvimento melhor do que os grandes modelos de linguagem disponíveis publicamente em testes de desempenho. No entanto, a empresa não especificou quais plataformas testou.

No teste HumanEval, o sistema obteve pontuação 52,7% e foi capaz de escrever códigos com precisão com base em uma descrição textual. Dessa forma, o desenvolvedor lançará três variantes do Code Llama, sendo que a menor delas poderá ser executada em um sistema com uma única GPU (Unidade de Processamento Gráfico).

Modelos do código Llama

O Code llama está disponível em três modelos diferentes, cada um disponível com três tamanhos – parâmetros 7B, 13B e 34B. Os três códigos endereçam diferentes requisitos de serviço e latência. 

Uma única GPU pode servir o modelo 7B. O modelo 34B fornece os melhores resultados e facilita uma assistência de programação aprimorada, enquanto os modelos menores, 7B e 13B, oferecem maior velocidade e são mais apropriados para tarefas que demandam baixa latência, como a função de autocompletar em tempo real.

Code llama (7B): Versão geral capaz de criar códigos ou solucionar dúvidas a partir de linguagem natural (prompts em textos) e linguagem de código. Compatível com Python, C ++, Java, PHP, Typescript (Java script), C# e Bash. 

Code llama – Python (13B): Versão especializada em Python, com treinamento aperfeiçoado com 100 bilhões de tokens da linguagem de programação. 

Code llama – Instruct (34B): Modelo adaptado para compreender pedidos em linguagem de programação. Ele foi pr ojetado para servir a uma ampla variedade de setores, que vão desde pesquisa e indústria até projetos de código aberto e organizações não governamentais.

Modelo de linguagem de código aberto

No lançamento do Llama 2, a Meta defendeu a abordagem aberta para a nova geração de modelo de linguagem como uma forma de beneficiar grupos que teriam dificuldades de desenvolver uma ferramenta dessa escala e com tamanho poder de computação. 

“O código aberto impulsiona a inovação, porque permite que muito mais desenvolvedores criem utilizando novas tecnologias. Também melhora a segurança, porque, quando o software é aberto, mais pessoas podem examiná-lo para identificar e corrigir possíveis problemas. Acredito que haveria mais progresso se o ecossistema fosse mais aberto, e é por isso que abrimos o código Llama 2”

Mark Zuckerberg – CEO do Faceboook

 Segundo a Meta, o Llama 1 teve mais de 100 mil solicitações de acesso por parte dos pesquisadores.

Assim sendo, espera-se que a nova geração de Large Language Model Meta AI envie mais soluções e produtos por meio da vasta rede de apoiadores da tecnologia em nível global. Entre os apoiadores, estão nomes como: Amazon, IBM, NVIDIA, Intel, LG, Spotify, Zoom, DropBox, Telefônica, Shopify e Accenture. 

Ainda mais, os modelos do Llama 2 podem ser baixados diretamente pelo site ai.meta.com/llama e estão disponíveis no Azure e Windows (por meio da parceria da Meta com a Microsoft) e também na Amazon Web Services e no Hugging Face.

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IA vai substituir  empregos?

Segundo os estudos realizados, a Inteligência Artificial generativa não deve substituir completamente os trabalhos. No entanto, essa tecnologia pode atingir o setor administrativo e os trabalhadores “de escritório” com mais força do que os outros setores. 

Mas não é preciso se preocupar tanto com a IA. Isso porque há mais chances dela criar do que acabar com os empregos, segundo a OIT (Organização Internacional do Trabalho). 

O receio dessa nova tecnologia tomar os nossos empregos não é de hoje, no entanto, desde o lançamento do Chat GPT, em novembro do ano passado, (considerado uma revolução no uso da Inteligência Artificial generativa), gerou murmurinhos sobre a transformação do mundo do trabalho e seu impacto nos empregos. 

Mas segundo a OIT, em um novo relatório, o efeito em potencial das plataformas da Inteligência Artificial sugere que a maioria dos empregos e indústrias está apenas parcialmente exposta à automação.

A ONU afirma que a IA generativa é mais provável de complementar do que substituir a maioria das empresas e indústrias.

“É possível que o maior impacto dessa tecnologia não seja a destruição de empregos, mas mudanças potenciais na qualidade dos postos de trabalho, em particular a intensidade do trabalho e autonomia”

Revela o documento

Quem ela deve afetar?

A pesquisa destaca que os efeitos dessa nova tecnologia variam segundo as profissões e as áreas. 

Tarefas no trabalho administrativo em escritório seriam afetadas com um nível muito suscetível em quase um quarto delas, e um nível médio de exposição em mais da metade.

A IA afetará apenas uma parte dos trabalhos em categorias de cargos de direção e técnicos.

Ainda mais, o estudo indica que os países de venda alta vão sofrer os efeitos  mais importantes da automação. Isso devido à grande proporção de trabalhos de escritório. E ainda destaca que as mulheres seriam mais propensas a serem afetadas do que os homens. (mais que o dobro no caso dos países de renda média – alta). Isso por conta da sub-representação delas no trabalho administrativo. 

No entanto, os autores do estudo avaliam que nestes países apenas 5,5% do total de empresas ficariam potencialmente expostas aos efeitos do uso da IA generativa. E 0,4% no caso de países em desenvolvimento. 

Além disso, é ressaltado na pesquisa que as repercussões sócioeconômicas da IA generativa vão depender em grande medida de como se gerencia sua difusão.

Se você deseja saber mais sobre essa tecnologia clique aqui.

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A nova versão do “Grace Hopper Superchip” promete acelerar o processamento de aplicativos que dependem da IA generativa.

O que é Nvidia?

A Nvidia é uma empresa de tecnologia fundada em 1993, nos Estados Unidos. Ela ganhou reconhecimento por seus processadores gráficos para jogos, mas também tem presença em vários outros mercados.

A empresa começou a investir em chips voltados para a tecnologia IA em maio deste ano. Na época, a aposta rendeu uma alta de 27% em suas ações.

Por ser uma das pioneiras no ramo de chips com IA, a empresa surfou na onda da tecnologia com uma nova oportunidade de lucro. Agora, com o superchip GH200, a intenção é acompanhar o mercado de IA generativa.

Ainda mais, a empresa está presente em mais de 24 países. Além disso, tem cerca de 20 mil funcionários espalhados pelo mundo e em 2020 foi avaliada em 248 bilhões de dólares.

O novo produto da Nvidia

Esses novos chips aumentam a largura de banda de memória. Dessa forma, o microprocessador terá a capacidade de executar modelos de IA maiores, segundo Ian Buck (vice-presidente de hyperscade e HPC da Nvidia).

A configuração é otimizada para executar funções de inferências de IA que efetivamente alimentam aplicativos de IA generativa, como o ChatGPT.

Então o design do Grace Hopper une uma das unidades de processamento gráfico (GPU) H100 da empresa com um processador central projetado pela Nvidia.

“Ter uma memória maior permite que o modelo permaneça residente em uma única GPU. E não precise de vários sistemas ou vários GPUs para ser executado” – Buck

Dessa forma, os modelos que alimentam os aplicativos de IA generativa. (capazes de produzir textos e imagens semelhantes aos produzidos por humanos), continuam a crescer em tamanho.

Assim, a medida que eles crescem, uma quantidade maior de memória é necessária para serem executadas sem a necessidade de interconexão de chips e sistemas diferentes. O que prejudica o desempenho.

“A memória adicional simplesmente aumenta o desempenho da GPU” –  Buck

O objetivo da Nvidia é vender duas versões do chip. Sendo assim, farão uma versão que inclui um dois microprocessadores que os clientes podem integrar aos sistemas. E um sistema de servidor completo que combina dois designs Grace Hopper.

Ainda mais, segundo Jensen Huang (fundador e CEO da Nvidia), para atender à crescente demanda por IA generativa, os datas centers exigem plataformas de computação aceleradas com necessidades especializadas.

“A nova plataforma GH200 Grace Hopper Superchip oferece isso com tecnologia de memória excepcional e largura de banda para melhorar a taxa de transferência. Assim a capacidade de conectar GPUs para agregar desempenho sem comprometimento e um design de servidor que pode ser facilmente implantado em todo o data center” – Explica Huang

Os benefícios do novo chip

Os desenvolvedores estão pedindo hardware cada vez mais potente para suprir a alta demanda e as intenções cada vez mais complexas. Pois, o processo de desenvolvimento de uma nova tecnologia é necessária para o mercado de trabalho. O mesmo está ocorrendo com os aplicativos de IA generativa capazes de produzir textos e imagens semelhantes aos produzidos por humanos. Esse crescimento gradual torna natural a criação de sistemas e chips mais robustas, já que a quantidade de memória usada por eles é maior.

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Nesse período, a IA já conseguiu evoluir notavelmente, e por isso, atualmente, ela é capaz de coisas que muitas pessoas ainda nem sabem.

O que é IA? 

A IA (Inteligência Artificial), é um avanço tecnológico que possibilita a sistemas a simulação da inteligência humana. Basicamente, trata-se de máquinas que desempenham funções além das ordens de programação, sendo capazes de tomar decisões de forma autônoma com base em padrões captados em grandes bancos de dados virtuais.

Para que o funcionamento ocorra, é preciso um conjunto de tecnologias: redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros recursos avançados. 

O que possibilita tal aplicação prática é o fato de que, hoje, a inteligência artificial é um campo da ciência, tendo como foco o estudo e o desenvolvimento de máquinas que possam realizar as mais diversas atividades humanas de maneira independente. 

Qual a trajetória da Inteligência Artificial?

1950 – Alan Turing publicou o artigo Computing Machinery and Intelligence, que desvendou o código nazista ENIGMA usado na Segunda Guerra Mundial.

A análise se propõe a responder à pergunta “As máquinas podem pensar?”, apresentando assim, o teste de Turing (debatido até a atualidade) para validar se um computador seria capaz de demonstrar a mesma inteligência que um humano. 

1956 – John McCarthy cunhou o termo “inteligência artificial” durante a primeira conferência de IA no Dartmouth College (EUA). Ainda mais, no mesmo ano, Allen Newell, J. C. Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, o primeiro software de IA em atividade.

1967 – Frank Rosenblatt construiu o Mark 1 Perceptron, considerado o primeiro computador estruturado em uma rede neural que “aprendia” por tentativa e erro.

1968 – Marvin Minsky e Seymour Papert publicaram o livro Perceptrons, que se tornou uma verdadeira referência em redes neurais.

1980 – as redes neurais que tinham como base um algoritmo de propagação retroativa para treinamento independente passaram a ter ampla aplicação em aplicativos de IA.

Depois do ano de 1990, a inteligência artificial teve grande impulso e assim, se consolidou como uma realidade no mundo tecnológico.

Quais tecnologias envolvem a IA?

Machine learning: Esse termo significa “aprendizado de máquina”, é um método de avaliação de dados que automatiza o desenvolvimento de padrões analíticos pela máquina. Assim, ele se baseia na ideia de que os sistemas podem aprender usando dados, podendo descobrir padrões, tomar decisões e se aperfeiçoar com o auxílio humano.

Deep learning: Esse termo significa “aprendizagem profunda” e também é um tipo de aprendizado de máquina, no entanto, ele se trata de um sistema composto de redes neurais artificiais que permite o reconhecimento de padrões.

Nesse caso, as máquinas aprendem por meio de camadas de neurônios matemáticos, tendo, dessa forma, as informações transmitidas a cada camada. Assim, a cada vez que uma camada de dados entra, outra sai, como uma forma de substituição.

Processamento de Linguagem Natural (PLN): Esse método tem como objetivo fazer que as máquinas reproduzam os processos de desenvolvimento de linguagem humana, implementando dessa forma, a tentativa com o uso de softwares, programações, etc. A ideia é fazer com que os computadores tenham melhor compreensão de texto.

Quais os tipos de IA?

Capacidades da IA:

Máquinas reativas – Forma mais antiga sem funcionalidade baseada na memória.

Memória limitada – Máquinas capazes de aprender com apenas dados.

Teoria da mente – Ainda em desenvolvimento.

“Autoconsciente” – É uma hipótese. Assim, estudos buscam comprovar que as máquinas podem ser desenvolvidas para provocar emoções, necessidades, crenças e desejos próprios.

Classificação técnica da IA:

Inteligência artificial estreita (ANI) – É todo tipo de IA existente.

IA geral artificial (AGI) – Descreve a capacidade da IA de aprender, perder, compreender e funcionar como o ser humano.

Inteligência artificial (ASI) – Capaz de replicar a inteligência multifacetada dos humanos.

Curiosidades sobre a Inteligência Artificial

• O aumento na coleta de dados em massa impulsionou a IA;

• A Inteligência artificial pode substituir os humanos em muitos empregos;

• Especialistas acreditam que a IA vai alcançar a capacidade humana em menos de 25 anos;

• A IA pode detectar emoções e se concertar;

• Pode se tornar mais inteligente que os humanos;

• Os robôs de IA podem criar seu próprio idioma.

Inteligência Artificial e mercado de trabalho

Muitos veem a Inteligência Artificial como uma ameaça, principalmente no meio profissional, isto por que essa tecnologia vem crescendo tão rápido que é vista como algo que, futuramente, pode tomar o trabalho de muitos, mas as pessoas precisam começar a enxergar essa ova tecnologia como uma aliada, pois dessa forma, ao invés de nos adaptarmos para a tecnologia, nos adaptamos com a tecnologia, crescendo juntos, isso é importante pois dessa forma você nunca ficará para trás e estará andando junto com ela.

À medida que a IA continua a se desenvolver, é provável que tenha um impacto ainda maior em nossas vidas. No entanto, é importante lembrar que ela é uma ferramenta e, como qualquer ferramenta, pode ser usada para o bem ou para o mal. Cabe a nós garantir que ela seja usada de forma responsável e ética, para que possamos colher seus benefícios sem correr riscos.

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