Como será o futuro da IA ​​generativa e dos chatbots?

O sucesso fenomenal do ChatGPT forçou todas as empresas de tecnologia a começarem a investir em pesquisas de IA e a encontrar maneiras de integrar inteligência artificial em seus produtos. No entanto, isso é apenas o começo da inteligência artificial.

As coisas não se tratam apenas de chatbots sofisticados de IA e ferramentas de conversão de texto em imagem. Existem algumas ferramentas de IA realmente impressionantes sendo lançadas.

Pesquisa Semântica com bancos de dados vetoriais

Pesquise com o Google

As consultas de pesquisa semântica estão sendo testadas para fornecer melhores resultados de pesquisa para todos. Os mecanismos de pesquisa agora usam algoritmos centrados em palavras-chave para fornecer informações relevantes aos usuários. No entanto, depender demasiado de palavras-chave cria uma série de problemas, tais como compreensão contextual limitada, exploração de SEO por profissionais de marketing e resultados de pesquisa de baixa qualidade devido à dificuldade em expressar consultas complexas.

Ao contrário dos algoritmos de pesquisa tradicionais, a Pesquisa Semântica usa incorporação de palavras e mapeamento semântico para compreender o contexto da consulta antes de fornecer os resultados da pesquisa. Portanto, em vez de depender de uma série de palavras-chave, a Pesquisa Semântica fornece resultados baseados na semântica ou no significado de uma determinada consulta.

O conceito de Pesquisa Semântica já existe há bastante tempo. No entanto, as empresas têm dificuldade em implementar esta função porque o processo de Pesquisa Semântica é lento e consome muitos recursos.

A solução é mapear os embeddings vetoriais e armazená-los em um grande banco de dados vetorial. Fazer isso reduz significativamente os requisitos de poder computacional e acelera os resultados da pesquisa, restringindo os resultados apenas às informações mais relevantes.

Grandes empresas de tecnologia e startups como Pinecone, Redis e Milvus estão agora investindo em bancos de dados vetoriais para fornecer recursos de pesquisa semântica em sistemas de recomendação, mecanismos de pesquisa e sistemas de gerenciamento de conteúdo e chatbots.

Democratizando a IA

Embora não seja necessariamente um avanço técnico, algumas grandes empresas de tecnologia ainda estão interessadas em democratizar a IA. Para o bem ou para o mal, os modelos de IA de código aberto estão agora sendo treinados e licenciados com mais facilidade para que as organizações possam usá-los e ajustá-los.

O Wall Street Journal relata que a Meta está comprando o acelerador Nvidia H100 AI e pretende desenvolver uma IA que concorra com o recente modelo GPT-4 da OpenAI.

Atualmente não há LLMs disponíveis publicamente que possam igualar o desempenho bruto do GPT-4. Mas com a Meta prometendo um produto competitivo com licenciamento mais fácil, as empresas podem finalmente refinar o poderoso LLM sem medo de segredos comerciais expostos e dados confidenciais serem usados ​​para combatê-los novamente.

Agentes de IA e startups multiagentes

Vários projetos-piloto estão atualmente em andamento para desenvolver agentes de IA que requerem pouca ou nenhuma instrução para atingir um determinado objetivo. Você deve se lembrar dos conceitos de agentes de IA do Auto-GPT, o mecanismo de IA que automatiza suas ações.

A ideia é que o agente alcance total autonomia por meio de autoavaliação contínua e correção de erros. O conceito visa a autorreflexão e a correção para que os colaboradores se lembrem constantemente, passo a passo, da ação a ser tomada, dos passos de como fazê-la, dos erros cometidos e do que pode ser feito para melhorar.

O problema é que os modelos atuais utilizados em agentes de IA têm muito pouco entendimento de semântica. Isso faz com que os agentes tenham alucinações e forneçam informações falsas, deixando-os presos num ciclo infinito de autoavaliação e correção.

Projetos como o MetaGPT Multi-agent Framework visam resolver o problema usando vários agentes de IA simultaneamente para aliviar esta situação. Estruturas multiagentes são configuradas para simular como uma empresa iniciante opera. Cada agente nesta startup receberá cargos como gerente de projeto, designer de projeto, programador e testador. Ao dividir objetivos complexos em tarefas menores e atribuí-las a diferentes agentes de IA, é mais provável que esses agentes atinjam um determinado objetivo.

É claro que estes quadros ainda estão numa fase muito inicial de desenvolvimento e ainda existem muitos problemas que precisam de ser resolvidos. Mas com modelos mais poderosos, melhor infraestrutura de IA e pesquisa e desenvolvimento contínuos, agentes de IA eficazes e empresas de IA multiagentes tornam-se uma realidade.

Moldando o futuro com IA

Grandes corporações e startups estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de IA e sua infraestrutura. Portanto, podemos esperar que o futuro da IA ​​de próxima geração forneça melhor acesso a informações úteis por meio de pesquisa semântica, agentes de IA e empresas de IA totalmente autônomos e modelos de IA totalmente autônomos. O gerador de imagens de alto desempenho está disponível gratuitamente para empresas e indivíduos para usar e ajustar.

Embora seja emocionante, é importante que reservemos algum tempo para considerar questões éticas relacionadas com a IA, a privacidade dos utilizadores e o desenvolvimento responsável de sistemas e infraestruturas da OMS. Lembre-se de que o desenvolvimento da IA ​​generativa não envolve apenas a construção de sistemas mais inteligentes; trata-se também de remodelar o nosso pensamento e assumir a responsabilidade pela forma como utilizamos a tecnologia.