3 - Inteligência Artificial

This program is a partnership between Radio Desk FM Joinville and the Coméia Extension Program. The Coméia project aims to research and develop open-source software and hardware. The topic of today's discussion is Artificial Intelligence (AI). AI is a field of computer science that trains machines to learn from experiences, automate learning processes, and simulate human intelligence. The OpenAI lab is a prominent organization in the field, backed by investors like Elon Musk and Microsoft. However, the company has faced ethical concerns regarding worker exploitation and the potential for biased and harmful outputs from their AI models. The closed-source nature of their software also raises concerns about security and privacy. Despite these challenges, AI continues to advance and shape various industries. Este programa é realizado em convênio com a Rádio Desk FM Joinville. O conteúdo editorial é de responsabilidade de seus produtores. Hardware Software Livre, Informativo ODS. Esta é uma participação do Programa de Extensão Coméia, em parceria com o Programa de Extensão ODS, Conscientização e Práticas. Apresentada por Luisa Rodrigues. Bom dia para todo mundo que está me ouvindo. Meu nome é Luisa Rodrigues e eu falo diretamente do projeto Coméia da Rádio Desk Joinville. O Coméia é um projeto de extensão com o objetivo de produzir e desenvolver pesquisas acerca de software e hardware livre. Se você ainda não sabe o que é isso, a ideia do open source e da liberdade de desenvolvimento e distribuição está atrelada à licença do produto. Em softwares, por exemplo, a licença aberta torna o código-fonte aberto para a comunidade, podendo assim receber apoio de qualquer desenvolvedor com interesse em ajudar. Portanto, é mostrando como esse modelo de desenvolvimento e seus assuntos relacionados potencializam um futuro próspero para a humanidade que a gente trouxe o tema de hoje. Inteligência Artificial. Na última década surgiram tecnologias que ninguém jamais imaginou que seriam lançadas. De tempos em tempos, surgiu uma nova tecnologia com potencial para mudar a humanidade. Todas essas tecnologias aparecem com o intuito de otimizar processos cotidianos e suprir necessidades de consumo. Sendo assim, a computação facilitou muito a vida e trabalho de muitas pessoas e o computador passou a ser indispensável na sociedade atual. A partir disso, com um constante avanço nessa área, novas possibilidades surgiram para suprir as demandas do mundo atual, como as inteligências artificiais. Inteligência Artificial é um segmento de pesquisa da ciência da computação que busca treinar as máquinas a fim de que aprendam com as experiências, ajustando-se a novas entradas de dados, automatizando o próprio processo de aprendizagem e conseguindo simular diversas capacidades humanas ligadas à inteligência, como o raciocínio, a percepção de ambiente e a habilidade de análise para tomadas de decisão. O termo Inteligência Artificial se tornou popular nos dias de hoje, mas as pesquisas acerca do assunto iniciaram-se há tempos atrás. O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no século XX, ganhando espaço nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy. Em 1955, John McCarthy, um jovem professor assistente de matemática na Universidade de Dartmouth, decidiu organizar um grupo para esclarecer e desenvolver ideias sobre máquinas pensantes. Então, ele escolheu o nome Inteligência Artificial para o novo campo de estudo, evitando abordar a teoria de controle, pesquisa operacional ou teoria da decisão. Porém, a Inteligência Artificial abraçou desde o início a ideia de reproduzir faculdades humanas, como a criatividade, autoaperfeiçoamento e uso de linguagem, enquanto nenhum dos outros campos tratava dessas questões. De tal maneira, estabeleceu-se um nome que fazia do objetivo da área de estudo. Para isso, nas suas atividades, o grupo organizou uma conferência de verão em 1956, com duração de aproximadamente oito semanas, consistindo essencialmente em uma longa sessão de brainstorming acerca da área de Inteligência Artificial. Dessa forma, as discussões cobriram os tópicos que definiram o estudo da área. O seminário de Darman apresentou todos os personagens importantes da história uns aos outros. Nos 20 anos seguintes, o campo foi dominado por essas pessoas, seus alunos e colegas de universidades como MIT, da CMU, de Stanford e da IBM, que desenvolveram métodos simbólicos para manipulação de equações matemáticas, sistemas focados em domínios limitados e sistemas de dedução contra sistemas de ilusão. A partir desses conhecimentos acerca de Inteligência Artificial e a busca por desenvolver soluções úteis para o dia-a-dia, surgiram empresas e projetos que começaram a receber muito investimento por lidarem com uma área bastante promissora no mundo da tecnologia. Você já deve ter ouvido falar da DALE ou do ChatGPT, mas você sabe o que são essas ferramentas? O ChatGPT foi lançado pela OpenAI e é uma ferramenta que vem se destacando muito por gerar textos de diversas formas, que podem dispor uma alta disponibilidade de conhecimento. A DALE, por sua vez, é uma ferramenta capaz de gerar imagens a partir de textos. Essas imagens podem ser obras de arte, fotografias ou qualquer coisa que você solicitar, mesmo que ela não exista no mundo real. Loucura, né? Mas quem é o criador dessas ferramentas? A OpenAI é um laboratório de pesquisa de inteligência artificial estadunidense que tinha o objetivo de ser uma organização sem fins lucrativos, que com o tempo mudou os planos e criou uma subsidiária com fins lucrativos. Mas ela sempre contou com o dinheiro e investimento de seus vários fundadores, como Elon Musk, que coletivamente prometeram injetar 1 bilhão de dólares no laboratório, conduzindo pesquisas de inteligência artificial com a intenção declarada de promover e desenvolver uma inteligência artificial amigável e da maneira que provavelmente beneficiaria a humanidade como um todo. Isso está afirmado em um comunicado divulgado no site oficial da OpenAI em dezembro de 2005. Atualmente a empresa possui parceria com a Microsoft, que investiu 1 bilhão de dólares na OpenAI. Mas não parou por aí, porque foi anunciado recentemente que a Microsoft planeja investir 10 bilhões de dólares na companhia nos próximos anos, juntando-a a serviços do cheque GPT com a ferramenta de busca Bing e a plataforma de escritório Microsoft 365. Mas como nem tudo são flores, a OpenAI vem acumulando alguns problemas de ética na empresa. Um exemplo disso foi a descoberta feita pela revista Time, em uma investigação que revelou que a empresa explorava trabalhadores quimianos terceirizados que ganhavam menos de 2 dólares por hora, uma força de trabalho que foi vital para o desenvolvimento da OpenAI. Além disso, apesar do antecessor do cheque GPT, o GPT-3, ter mostrado uma capacidade impressionante de encadear frases, ele costumava deixar escapar comentários violentos, sexistas e racistas. Isso aconteceu porque a inteligência artificial foi treinada com centenas de bilhões de palavras extraídas da internet. Como a gente sabe que a internet está repleta de coisas ruins, não tinha uma maneira simples e viável de limpar esses dados do treinamento. A solução encontrada pela OpenAI para conter esses problemas foi construir um mecanismo de segurança adicional, que também era alimentado por inteligência artificial. Esse mecanismo tem uma premissa simples, alimentar uma inteligência artificial com exemplos rotulados de violência, discursos de ódio e abuso sexual, fazendo com que a ferramenta aprenda a detectar essas formas de toxicidade na natureza. Esse detector seria incorporado ao chat GPT para verificar se estava ecoando a toxicidade de seus dados de treinamento e filtrá-los antes que ele chegasse ao usuário. Para obter esses rótulos, a OpenAI enviou dezenas de milhares de trechos de texto para uma empresa de terceirização no Quênia. O parceiro terceirizado da OpenAI no Quênia era a SAMA, uma empresa estadunidense que emprega trabalhadores no Quênia, Luganda e Índia para rotular dados para clientes do Vale do Silício, como Google, Meta e Microsoft. Apesar dessa situação, a SAMA se vende como uma empresa de inteligência artificial ética, que afirma ter ajudado a tirar mais de 50 mil pessoas da pobreza. Além dos pontos éticos relacionados à empresa, todos os seus softwares estão sendo desenvolvidos com o código fechado e proprietário da empresa. Isso quer dizer que o código conduzido não é disponibilizado publicamente, sendo assim, ele não pode ser realizado pela comunidade ou por especialistas na área, tornando a segurança e privacidade uma preocupação fundamental quando se trata da inteligência artificial. Sem a análise e a revisão contínua da comunidade e desenvolvedores, dificulta a identificação e correção de falhas de segurança. Isso significa que as vulnerabilidades podem permanecer não detectadas por um longo período, colocando em risco a segurança dos sistemas. Outra área que também é de fundamental importância e que se deve levar em conta é a privacidade dos dados. Como o código é fechado, não é possível levantar preocupações quanto à coleta e uso indevido de dados pessoais, uma vez que o acesso ao código não é permitido. Os usuários têm menos controle sobre as informações que são compartilhadas e processadas pela inteligência artificial. Desse modo, não tem uma transparência que podia ajudar a mitigar preocupações de privacidade. Sem acesso ao que foi produzido, não é possível verificar como os dados são tratados e implementar salvaguardas que protejam a privacidade dos usuários. Além das vulnerabilidades de segurança e privacidade, existem diversos riscos e eventuais problemas que podem existir no software, como o alinhamento da inteligência artificial que visa direcionar o sistema aos objetivos e interesses pretendidos por seus criadores, como serem destoriados, conferimos interesses e se realmente estão sendo atingidos. Agora que a gente já explicou o que é uma inteligência artificial e qual é a principal empresa que está por trás dessa ferramenta, a gente pode abordar como ela é desenvolvida. Então, a criação de uma inteligência artificial envolve uma série de etapas e técnicas que variam de acordo com o objetivo e a aplicação pretendida. Uma das principais etapas é o treinamento do modelo, que basicamente significa alimentar a inteligência artificial com grandes quantidades de dados relevantes e supervisionados, a fim de que ela possa aprender a reconhecer padrões, possibilitando a tomada de decisões de forma autônoma. Porém, é preciso definir métricas de avaliação e ajustar constantemente os parâmetros do modelo, para que ele possa evoluir se adaptando às mudanças do ambiente em que está inserido. Para construir esses algoritmos de A, existem alguns conjuntos de ferramentas que ajudam no desenvolvimento. A mais popular é a TensorFlow, uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina, criado pela Google em 2017. Porém, ela conta com muita colaboração da comunidade, porque ela se tornou um open source. O TensorFlow oferece uma série de ferramentas e recursos da própria comunidade, que tornam o processo de criação de modelos de inteligência artificial mais fácil e eficiente. Uma das principais características do TensorFlow é a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, permitindo que os desenvolvedores treinem modelos complexos. Além disso, o TensorFlow oferece suporte para uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais, convolucionais, redes neurais recorrentes, árvores de decisão e entre outros, tendo um ecossistema bem flexível. A partir da facilitação que o TensorFlow dá em criar modelos de inteligência artificial, surgiram vários modelos das mais diversas áreas. Porém, um deles está se sobressaindo bastante, com o intuito de criar artes visuais. Lembra daquela conversa de que computadores não eram capazes de produzir conteúdos artísticos? Bom, agora isso mudou. Em 2022, surgiu um modelo, também open source, chamado de Stable Diffusion, capaz de gerar imagens a partir de prontos de texto. Com isso, é possível, por exemplo, pedir para o seu computador gerar uma imagem de abelhas usando chinelos, e ele vai te obedecer. Além disso, você pode especificar estilos de imagens, pedindo para que seja uma pintura a óleo, pixel art ou qualquer técnica de pintura. A partir disso, serão gerados alguns outputs para o seu pedido, imagens que você nunca viu em qualquer outro lugar da internet, como se você tivesse acabado de pintá-la ou fotografá-la. Tudo isso é muito impressionante. Mas como é possível? Ele foi desenvolvido pela startup StabilityEye, na linguagem Python, e está sob licença CreativeML OpenRailM. Portanto, ele é um código aberto, que pode ser estudado e aprimorado pela comunidade. O StableDiffusion divide o processo de formação da imagem em uma sequência de aplicações de diminuição de ruído. Modelos de difusão atingem o estado da arte a partir do treinamento em bancos de dados, pois testam muitos dados presentes na internet e conseguem julgá-las e caracterizá-las. Além disso, a sua formulação permite aplicá-los para repintura, com diversos estilos artísticos, sem retreinar. Isso pode ser feito executando modelos, até mesmo em máquinas modestas, sem necessidade de conexão com a internet. Para utilizar a ferramenta é muito simples. Basta você instalar um dos diversos aplicativos de interface que se encarregam de todo o processo de instalação e manipulação dos modelos de inteligência artificial, tais como DrawThings, para macOS, ou EasyDiffusion, para Windows, Linux ou Mac. Na própria página do EasyDiffusion, a aba de instalação vai contar com etapas de utilização, seja no Windows, executando o arquivo do programa, ou no Linux, executando os comandos. Vale lembrar que preferencialmente você deve contar com uma placa de vídeo dedicada na máquina. Se esse não for o caso, ainda é possível utilizar o EasyDiffusion. Porém, e até mesmo de acordo com os desenvolvedores, o desempenho vai ser um pouco mais difícil. E também 8 GB de RAM e 20 GB de espaço no disco. Você não vai precisar de mais nada, como HSL, Docker ou Conda. O instalador vai cuidar disso. Em resumo, os sistemas de inteligência artificial de código livre são caracterizados pela transparência e colaboração aberta, oferecendo a oportunidade de acesso, estudo e modificação do código fonte por parte da comunidade, promovendo a inovação, a personalização e a melhoria contínua de funções de inteligência artificial. Além disso, a natureza aberta dessas tecnologias incentiva a diversidade de perspectivas, o compartilhamento de conhecimentos e a construção de comunidades em cajado. Por outro lado, as tecnologias de IA, de código fechado, são desenvolvidas e controladas por empresas específicas, geralmente com o objetivo de obter lucro. Embora essas soluções possam apresentar maior sofisticação e desempenho, a falta de transparência pode sustentar preocupações em relação à privacidade, ao viés algorítmico e ao potencial uso indevido dos dados. Além disso, a dependência de um único provedor pode restringir a diversidade e a concorrência no mercado digital. Ambos os modelos têm seu lugar no panorama de inteligência artificial, pois, enquanto as tecnologias de código fechado podem fornecer soluções prontas para o uso, com suporte e atualizações contínuas, as tecnologias de código livre oferecem, além de tudo, a oportunidade de construir soluções personalizadas, explorar diferentes abordagens e democratizar o acesso à inteligência artificial. A inteligência artificial é um assunto que está muito em alta e até mesmo tem gerado dúvidas e receios em pessoas que não entendem o suficiente sobre o assunto. Existem muitos pontos positivos, mas também muitas problemáticas envolvendo essa ferramenta, justamente por ela estar ganhando espaço de maneira cada vez mais rápida no nosso dia a dia. Eu poderia ficar aqui discutindo mais mil e um tópicos sobre esse, mas, infelizmente, o nosso episódio de hoje vai ficando por aqui. Eu e todos os integrantes do Grupo Colmeia te desejamos um ótimo dia e esperamos que você tenha aprendido um pouco mais sobre as IADs nesse tempo que a gente passou junto. Um beijo e até a próxima! Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org Legendas pela comunidade Amara.org