Estamos interagindo com as IAs (inteligência Artificial) muito antes da aparição do ChatGPT, e poucas pessoas sabem disso
Primeiramente, é preciso entender que a IA não pretende substituir os seres humanos. Seu objetivo é melhorar significativamente as habilidades e contribuições humanas. É mais sobre o processo e a capacidade de pensamento superpoderoso e análise de dados do que qualquer formato ou função específica. AI tornou-se um termo abrangente para aplicativos que executam tarefas complexas que exigiam anteriormente entrada do usuário.
A inteligência artificial é frequentemente usada de forma intercambiável com seus subcampos, que incluem aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos e outros para extrair valor dos dados. Para obter o valor total da IA, muitas empresas estão fazendo investimentos significativos em equipes de ciência de dados.
O princípio central da IA é replicar e, em seguida, exceder a maneira como os humanos percebem e reagem ao mundo. Alimentada por várias formas de aprendizado de máquina, a IA pode agregar valor ao seu negócio, fornecer uma compreensão mais profunda da abundância de dados disponíveis, confiar em previsões para automatizar tarefas excessivamente complexas ou mundanas.
A Inteligência de negócios e análise avançada são os principais diferenciais de tecnologia para as empresas. Os CIOs (Chief Information Officer) entrevistados veem essas tecnologias como as mais estratégicas para suas empresas. A IA tem valor para quase todas as funções, negócios e setores. Ele inclui aplicativos gerais e específicos do setor, como o uso de reconhecimento de imagem para analisar imagens de raios-X em busca de sinais de câncer.
Seu primeiro contato com IA foi através da Machine Learning
Machine Learning? O que é isso? A Machine Learning (aprendizado de máquina) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que os sistemas podem aprender com os dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. O aspecto interativo do aprendizado de máquina é importante porque, quando os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar de forma independente.
O aprendizado de máquina é uma vertente específica da IA que treina as máquinas para aprender com os dados. O interesse renovado no aprendizado de máquina se deve aos mesmos fatores que tornaram a mineração de dados e a análise bayesiana mais populares do que nunca. Ao construir modelos precisos, é provável que uma organização identifique oportunidades lucrativas ou evite riscos desconhecidos.
IAs nas redes sociais e serviços de streamer
Agora, chegou o momento de provar que você vem interagindo com as IAs há muito tempo e nunca se deu conta disso. Provavelmente você tem uma conta no Instagram, que usa aprendizado de máquina para aprender exatamente com que tipo de conteúdo cada usuário do Instagram tende a se envolver mais. O algoritmo faz uma análise em tempo real das postagens e prevê o que é mais importante com base no histórico de cada usuário. Com base em sinais específicos, prioriza as postagens, colocando as mais relevantes no topo e dando-lhes maior visibilidade.
As postagens mais recentes serão favorecidas e enviadas para o topo do feed, enquanto as postagens mais antigas aparecerão um pouco mais abaixo. Os usuários que também se envolvem com conteúdo semelhante têm maior probabilidade de ver suas próprias postagens. Isso torna o envolvimento contínuo e repetido em suas postagens importante para a construção de um público fiel.
Do mesmo modo que funciono os algoritmos das redes sociais, funciono os dos serviços de streamer. Vamos usar a Netflix como exemplo. O sistema de recomendação da Netflix funciona com base em algumas estratégias, como análise de tendências, análise preditiva e categorização de conteúdo. Além de coletar dados demográficos como idade, sexo e endereço do usuário, a Netflix rastreia dados comportamentais sobre o que cada pessoa assiste. Tudo isso com a intenção de ter o maior número possível de pontos de medição (pontos de dados) para oferecer uma experiência altamente personalizada.
A estratégia de análise e design de tendências permite desenvolver e verificar as probabilidades de sucesso da atribuição de conteúdos aos perfis de utilizador correspondentes a um utilizador específico. A Netflix também usa esse tipo de análise para identificar lacunas e questões atuais para que possam criar novas séries, filmes e documentários com uma combinação de temas com grandes chances de sucesso.
Cientistas de dados criaram 76.897 maneiras únicas de descrever tipos de filmes, chamados de “gêneros alternativos”. Depois de desenvolvidos, os algoritmos são então testados com usuários por meio de uma estratégia de teste AB.
Esse modelo funciona muito bem para plataformas que trabalham com sistema de recomendação, mas sua utilização deixa uma lacuna. Ser (ou se tornar) uma empresa orientada a dados não é tão fácil quanto virar uma chave, fazer acontecer da noite para o dia. É necessário testar, falhar e testar novamente.
ChatGPT, a moda do momento
O ChatGPT é uma ferramenta de IA que está na moda, desenvolvido pela OpenAI e que usa inteligência artificial para interagir com os usuários. Foi lançado no dia 30 de novembro e menos de uma semana depois já havia atingido a marca de 1 milhão de usuários. Além de responder questões complexas de forma coesa, o chatbot é capaz de redigir redações do Enem e até escrever em linguagem de programação.
Usando inteligência artificial para interagir com humanos de forma realista. O robô funciona de forma semelhante às assistentes virtuais Alexa, da Amazon, e Siri, da Apple, podendo manter conversas muito fluidas e naturais. A diferença é que ao invés de voz, o ChatGPT se comunica via texto.
Mas ele não está livre de polêmicas e controvérsias. A OpenAI admitiu que o chatbot pode fornecer respostas plausíveis, mas incorretas ou sem sentido. Para Mathias Felipe de Lima Santos, pesquisador do projeto Human(e) AI da Universidade de Amsterdã, isso pode contribuir para a disseminação de desinformação.
O ChatGPT está disponível no navegador da Web no PC e também em dispositivos Android e iOS. Embora o ChatGPT ofereça respostas para uma variedade de perguntas. Mas nada muito atual, isso porque foi alimentado com informações disponibilizadas na internet até 2021.
Algumas pessoas ‘não fecham com robôs’
As diferentes maneiras pelas quais as pessoas respondem a humanos e algoritmos é uma área de pesquisa em expansão. Um teste feito com funcionários da Tapestry, tiveram acesso a dois modelos de previsão que lhes dizia como alocar o estoque para as lojas. O modelo “1” era algo simples cuja lógica era interpretada, entretanto, o “2” era mais complexo, como uma caixa preta, segundo o artigo.
Os trabalhadores eram mais propensos a descumprir o modelo 1, porque estavam erroneamente seguros de suas próprias intuições. Eles estavam dispostos a aceitar decisões do modelo 2, já que não conseguiam entender devido a sua confiança na experiência das pessoas que o construíram.
As pessoas são boas em explicar decisões desfavoráveis, independentemente de quem as toma. É mais difícil para eles atribuir um aplicativo bem-sucedido a seus próprios encantos quando avaliados por uma máquina. As pessoas querem se sentir especiais, não reduzidas a um ponto de dados, de acordo com um novo estudo.
