O Que Realmente Causou o Boom da Inteligência Artificial

O caminho para a inteligência artificial está nos livros de história. Um labirinto de inovações deu vida coletivamente à IA que conhecemos hoje.

Embora a intrincada dança entre hardware, algoritmos e dados esteja em curso há anos, o ritmo intensificou-se recentemente, impulsionando a IA para o centro das atenções. Mas quais foram os fatores que levaram a isso?

A era das redes neurais gigantes

Vamos retroceder um pouco. As redes neurais antes de 2012 eram como pequenas aldeias pitorescas — pequenas e gerenciáveis, ostentando apenas alguns milhares de neurónios. A era pós-2012, no entanto, viu-as transformarem-se em metrópoles movimentadas: grandes, profundas e complexas. Este crescimento em dimensão e profundidade não foi apenas para exibição. Modelos maiores demonstraram desempenho melhorado numa infinidade de tarefas, sugerindo o potencial de expansão para Inteligência Geral Artificial (AGI) e possivelmente até mesmo IA Super inteligente.

GPUs: chips para jogos transformam potências em IA

Curiosamente, a indústria dos videojogos pode reivindicar o crédito pelo crescimento da IA. As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), inicialmente desenvolvidas para satisfazer as exigências dos jogadores por melhores gráficos, logo se tornaram o carro-chefe dos investigadores de IA.

Embora o esqueleto arquitetónico das GPUs permanecesse relativamente consistente, a escala, a velocidade e a eficiência aumentaram. As GPUs modernas, como a V100, podem produzir cálculos a uma velocidade impressionante, rivalizando com os supercomputadores de apenas há uma década atrás.

Quando as empresas lançam um exército dessas GPUs em conjuntos de dados volumosos, a capacidade computacional é semelhante a ter uma frota de supercomputadores do início dos anos 2000.

Dados e arquitetura: a dupla desconhecida

Por trás de cada modelo de IA bem-sucedido está um herói muitas vezes esquecido: os dados. Os dados são uma peça fundamental do quebra-cabeças da IA. À medida que a Internet cresceu, também cresceu a disponibilidade de vastos conjuntos de dados.

Um exemplo notável é o ImageNet, que forneceu milhões de imagens rotuladas. Com mais dados à disposição, redes como a AlexNet conseguiram melhorar significativamente as taxas de precisão. Esse sucesso destacou o potencial de técnicas como a descida gradiente estocástica e desencadeou uma rápida evolução nas arquiteturas de redes neurais.

As inovações arquitetónicas também desempenharam um papel fundamental no crescimento da IA. As redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs) melhoraram drasticamente os aplicativos de fala para texto, reduzindo as taxas de erro de frustrantemente altos 25% para menos de 10%. A experiência do utilizador ditar uma mensagem de texto ou fazer uma pergunta a um assistente virtual transformou-se num exercício de paciência numa interação contínua. Seguindo os LSTMs, os modelos Transformer mudaram o jogo. Nascido do princípio de que ‘Atenção é tudo que precisas’, o Transformers exibiu uma capacidade impressionante de reter e processar grandes pedaços de texto.

A Convergência de Múltiplas Forças

É seguro concluir que o atual aumento da IA ​​não é atribuído a apenas um fator, é uma mistura de vários elementos reunidos. A explosão de dados de alta qualidade, impulsionada pela disseminação da Internet e dos smartphones, lançou as bases. Então, a melhoria drástica no poder computacional, combinada com reduções de custos, deu impulso.

Tecnologias como CUDA e CuDNN também foram um catalisador, pois permitiram uma aprendizagem profunda e eficiente em hardware, facilitando o treino de modelos mais profundos. Inovações como unidades lineares retificadas (ReLU) e otimizadores como Adam tornaram viável e económico o treino desses modelos gigantescos. Mesmo quando os detalhes básicos da IA, como incorporação de palavras e mecanismos de atenção, passaram por ajustes refinados, a visão abrangente permaneceu consistente, criando máquinas que entendem e respondem com precisão incomparável.

O aumento da IA ​​da era moderna é resultado de um conjunto de avanços tecnológicos, cada um contribuindo com a sua parte. À medida que olhamos para o futuro e continuamos a ultrapassar os limites, ficamos a pensar: Qual será o próximo grande salto na IA?

Originalmente publicado em https://medium.com no dia 31 de Outubro de 2023.