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Esta semana em IA: a Microsoft coloca um anúncio de IA em teclados


Acompanhar uma indústria tão veloz quanto IA é uma tarefa difícil. Então, até que uma IA possa fazer isso por você, aqui está um resumo útil de histórias recentes no mundo do aprendizado de máquina, junto com pesquisas e experimentos notáveis ​​que não abordamos por conta própria.

Esta semana em IA, a Microsoft revelou um novo teclado padrão para PC layout com uma chave “Copilot”. Você ouviu corretamente – daqui para frente, as máquinas Windows terão uma chave dedicada para iniciar o assistente com tecnologia de IA da Microsoft Co-pilotosubstituindo a tecla Control direita.

A mudança pretende, imagina-se, sinalizar a seriedade do investimento da Microsoft na corrida pelo domínio da IA ​​​​do consumidor (e das empresas). É a primeira vez que a Microsoft muda o layout do teclado do Windows em cerca de 30 anos; laptops e teclados com a chave Copilot estão programados para serem enviados no final de fevereiro.

Mas é tudo uma fanfarronice? Os usuários do Windows realmente querer um atalho de IA – ou o sabor do período de IA da Microsoft?

A Microsoft certamente fez questão de injetar em quase todos os seus produtos antigos e novos a funcionalidade “Copilot”. Em palestras chamativas, demonstrações elegantes e, agora, uma chave de IA, a empresa está tornando sua tecnologia de IA proeminente – e apostando nisso para impulsionar a demanda.

A demanda não é uma coisa certa. Mas para ser justo. alguns fornecedores conseguiram transformar sucessos virais de IA em sucessos. Veja o caso da OpenAI, criadora do ChatGPT, que supostamente ultrapassou US$ 1,6 bilhão em receita anualizada no final de 2023. A plataforma de arte generativa Midjourney também é aparentemente lucrativa – e ainda não recebeu um centavo de capital externo.

Ênfase em um pouco, no entanto. A maioria dos fornecedores, sobrecarregados pelos custos de formação e execução de modelos de IA de ponta, tiveram de procurar tranches cada vez maiores de capital para se manterem à tona. Caso em questão, diz-se que Antrópico é subindo US$ 750 milhões em uma rodada que elevaria seu total arrecadado para mais de US$ 8 bilhões.

A Microsoft, juntamente com os seus parceiros de chips AMD e Intel, espera que o processamento de IA passe cada vez mais de centros de dados caros para silício local, mercantilizando a IA no processo – e isso pode muito bem dar certo. A nova linha de chips de consumo da Intel contém núcleos personalizados para executar IA. Além disso, novo chips de datacenter como o da Microsoft poderia tornar o treinamento de modelos um empreendimento menos dispendioso do que é atualmente.

Mas não há garantia. O verdadeiro teste será verificar se os usuários do Windows e os clientes corporativos, bombardeados com o que equivale a publicidade do Copilot, mostram apetite pela tecnologia – e desembolsam por ela. Do contrário, pode não demorar muito para que a Microsoft redesenhe o teclado do Windows mais uma vez.

Aqui estão algumas outras histórias dignas de nota sobre IA dos últimos dias:

  • Copilot chega ao celular: Em mais notícias do Copilot, a Microsoft silenciosamente trouxe os clientes do Copilot para Android e iOS, junto com o iPadOS.
  • Loja GPT: OpenAI anunciou planos para lançar uma loja para GPTs, aplicativos personalizados baseados em seus modelos de IA de geração de texto (por exemplo, GPT-4), na próxima semana. A GPT Store foi anunciada no ano passado durante a primeira conferência anual de desenvolvedores da OpenAI, DevDay, mas adiada em dezembro – quase certamente devido à mudança de liderança que ocorreu em novembro, logo após o anúncio inicial.
  • OpenAI reduz o risco de registro: Noutras notícias da OpenAI, a startup pretende reduzir o seu risco regulatório na UE, canalizando grande parte dos seus negócios no exterior através de uma entidade irlandesa. Natasha escreve que a medida reduzirá a capacidade de alguns vigilantes da privacidade no bloco de agir unilateralmente em relação às preocupações.
  • Robôs de treinamento: A equipe DeepMind Robotics do Google está explorando maneiras de dar aos robôs uma melhor compreensão do que exatamente nós, humanos, queremos deles, escreve Brian. O novo sistema da equipe pode gerenciar uma frota de robôs trabalhando em conjunto e sugerir tarefas que podem ser realizadas pelo hardware dos robôs.
  • A nova empresa da Intel: Intel está girando uma nova empresa de plataforma, Articul8 AI, com o apoio da gestora de ativos e investidora DigitalBridge, com sede em Boca Raton, Flórida. Como explica um porta-voz da Intel, a plataforma Articul8 “oferece recursos de IA que mantêm os dados, o treinamento e a inferência dos clientes dentro do perímetro de segurança empresarial” – uma perspectiva atraente para clientes em setores altamente regulamentados, como saúde e serviços financeiros.
  • Indústria pesqueira escura, exposta: As imagens de satélite e a aprendizagem automática oferecem uma visão nova e muito mais detalhada da indústria marítima, especificamente do número e das atividades dos navios de pesca e de transporte no mar. Acontece que existem caminho mais deles do que os dados disponíveis publicamente poderiam sugerir – um facto revelado por uma nova investigação publicada na Nature por uma equipa da Global Fishing Watch e várias universidades colaboradoras.
  • Pesquisa com tecnologia de IA: A Perplexity AI, uma plataforma que aplica IA à pesquisa na web, arrecadou US$ 73,6 milhões em uma rodada de financiamento que avaliou a empresa em US$ 520 milhões. Ao contrário dos motores de busca tradicionais, o Perplexity oferece uma interface semelhante a um chatbot que permite aos usuários fazer perguntas em linguagem natural (por exemplo, “Queimamos calorias enquanto dormimos?”, “Qual é o país menos visitado?” e assim por diante).
  • Notas clínicas, escritas automaticamente: Em mais notícias sobre financiamento, a startup Nabla, com sede em Paris arrecadou incríveis US$ 24 milhões. A empresa, que possui um parceria com Grupo Médico Permanenteuma divisão da gigante norte-americana de saúde Kaiser Permanente, está a trabalhar num “copiloto de IA” para médicos e outro pessoal clínico que toma notas e escreve relatórios médicos automaticamente.

Mais aprendizados de máquina

Você deve se lembrar de vários exemplos de trabalhos interessantes realizados no último ano envolvendo fazendo pequenas alterações nas imagens que fazem com que os modelos de aprendizado de máquina confundam, por exemplo, a imagem de um cachorro com a imagem de um carro. Eles fazem isso adicionando “perturbações”, pequenas alterações nos pixels da imagem, em um padrão que somente o modelo pode perceber. Ou pelo menos eles pensamento apenas o modelo poderia percebê-lo.

Um experimento realizado por pesquisadores do Google DeepMind mostrou que quando uma imagem de flores era perturbada para parecer mais felina para a IA, as pessoas eram mais propensas a descrever essa imagem como mais felina, apesar de definitivamente não se parecer mais com um gato. O mesmo vale para outros objetos comuns, como caminhões e cadeiras.

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Créditos da imagem: Google DeepMind

Por que? Como? Os pesquisadores não sabem realmente, e todos os participantes sentiram que estavam apenas escolhendo aleatoriamente (na verdade, a influência é, embora confiável, pouco acima do acaso). Parece que somos apenas mais perspicazes do que pensamos – mas isto também tem implicações na segurança e outras medidas, uma vez que sugere que os sinais subliminares podem de facto propagar-se através de imagens sem que ninguém perceba.

Outro experimento interessante envolvendo a percepção humana saiu esta semana do MIT, que usou aprendizado de máquina para ajudar a elucidar um sistema particular de compreensão da linguagem. Basicamente, algumas frases simples, como “Fui até à praia”, mal requerem qualquer poder cerebral para serem descodificadas, enquanto frases complexas ou confusas como “em cujo sistema aristocrático efectua uma revolução sombria” produzem uma activação maior e mais ampla, conforme medida pela fMRI.

A equipe comparou as leituras de ativação de humanos lendo uma variedade dessas frases com a forma como as mesmas frases ativaram o equivalente a áreas corticais em um grande modelo de linguagem. Em seguida, eles criaram um segundo modelo que aprendeu como os dois padrões de ativação correspondiam entre si. Este modelo foi capaz de prever novas sentenças se elas sobrecarregariam a cognição humana ou não. Pode parecer um pouco misterioso, mas é definitivamente muito interessante, acredite em mim.

Se o aprendizado de máquina pode imitar a cognição humana em áreas mais complexas, como a interação com interfaces de computador, ainda é uma questão em aberto. Porém, há muitas pesquisas e sempre vale a pena dar uma olhada. Esta semana temos VerAgirum sistema de pesquisadores do estado de Ohio que funciona fundamentando laboriosamente as interpretações de ações possíveis de um LLM em exemplos do mundo real.

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Créditos da imagem: Universidade Estadual de Ohio

Basicamente você pode pedir a um sistema como o GPT-4V para criar uma reserva em um site, e ele vai entender qual é a sua tarefa e que precisa clicar no botão “fazer reserva”, mas ele realmente não sabe como fazer isso . Ao melhorar a forma como percebe interfaces com rótulos explícitos e conhecimento de mundo, pode fazer muito melhor, mesmo que só tenha sucesso numa fração das vezes. Esses modelos de agentes ainda têm um longo caminho a percorrer, mas, de qualquer maneira, esperam muitas reivindicações importantes este ano! Acabei de ouvir alguns hoje.

A seguir, confira esta solução interessante para um problema que eu nem imaginava que existia, mas que faz todo o sentido. Os navios autônomos são uma área promissora de automação, mas quando o mar está agitado é difícil ter certeza de que estão no caminho certo. GPS e giroscópios não são suficientes e a visibilidade também pode ser ruim – mas o mais importante é que os sistemas que os governam não são muito sofisticados. Assim, eles podem sair do alvo ou desperdiçar combustível em grandes desvios se não souberem nada melhor, um grande problema se você estiver usando bateria. Nunca pensei nisso!

Universidade Marítima e Oceânica da Coreia (outra coisa que aprendi hoje) propõe um modelo de localização de caminhos mais poderoso, construído na simulação de movimentos de navios em um modelo computacional de dinâmica de fluidos. Eles propõem que esta melhor compreensão da acção das ondas e do seu efeito nos cascos e na propulsão poderia melhorar seriamente a eficiência e a segurança do transporte marítimo autónomo. Pode até fazer sentido usá-lo em embarcações guiadas por humanos cujos capitães não têm certeza de qual é o melhor ângulo de ataque para uma determinada tempestade ou forma de onda!

Por último, se você quiser uma boa recapitulação dos grandes avanços do ano passado na ciência da computação, que em 2023 se sobrepuseram enormemente à pesquisa de ML, confira a excelente crítica da Quanta.

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