Tendências da inteligência artificial para ficar de olho

• Jamerson Rodrigues
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Primeiramente, a Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia cada vez mais presente em nossas vidas e sua importância só tende a aumentar nos próximos anos, criando diversas tendências que estão em alta atualmente. Dessa forma, em 2023 promete ser um ano particularmente emocionante para a IA, com novos avanços e aplicações surgindo a cada dia. 

Se você está interessado em saber mais sobre as tendências da inteligência artificial, continue lendo este artigo, porque vamos destacar 5 tendências da IA que você precisa ficar de olho: Síntese de fala, IA generativa, MLOps, LLMS e Aprendizagem Federada. 

1. Síntese de fala: TTS

De fato, a primeira tendência do mundo da inteligência artificial para prestar atenção é o text-to-speech (TTS), ou síntese de fala. O TTS é uma tecnologia que um computador gere a fala humana a partir de um texto. Basicamente, é como se o computador fosse uma pessoa lendo algo para você.

De fato, os modelos são treinados com uma grande quantidade de dados de fala e textos. Assim, eles aprendem a compreender a relação entre a fala e a escrita. Então, eles utilizam algoritmos especiais e dados de fala para aprender a entonação das palavras e as pronuncias. A partir disso, os modelos podem gerar fala de acordo com o texto fornecido.

A área de TTS está crescendo, porque podem ajudar no desenvolvimento de diversas áreas, como gerar voz para assistentes virtuais, leitores de tela para pessoas com deficiência visual e também para aplicativos de navegação.

Por exemplo, um modelo de TTS é o VALL-E, modelo da Microsoft capaz de reproduzir qualquer voz humana com apenas três segundos de demonstração. 

2. Aprendizagem Federada (FL)

A aprendizagem federada (FL, Federated Learning) é uma técnica de aprendizado de máquina que permite que dispositivos individuais, como smartphones, computadores e sensores, treinem modelos de aprendizado de máquina em seus próprios dados, sem precisar compartilhar esses dados com outros dispositivos ou com um servidor central.

Dessa forma, a FL também tem aplicação para a privacidade de dados, permitindo que os dados sejam processados e utilizados sem necessidade de serem compartilhados, de modo descentralizado, aumentando a segurança e privacidade dos dados.

O aprendizado federado também pode aumentar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina, porque consegue permitir a combinação de dados e modelos de diferentes dispositivos IoT.

3. MLOps: Machine Learning Operations

Em suma, o MLOps, ou Machine Learning Operations, é uma abordagem para integrar as práticas de operações de software com o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Portanto, o MLOps permite que equipes de desenvolvimento e de operações trabalhem juntas para garantir que os modelos de aprendizado de máquina sejam entregues e operados de forma eficiente e segura.

Em suma, um dos principais benefícios do MLOps é a capacidade de entregar modelos de aprendizado de máquina para produção com maior velocidade e confiabilidade. Portanto, isso é possível graças à automação de tarefas como testes, implantação e monitoramento. 

Essa tendência da inteligência artificial está cada vez mais importante, porque consegue melhorar antigos modelos de aprendizado de máquina e auxiliar desenvolvedores e equipes a utilizar novos algoritmos e técnicas.

4. Modelos de linguagem LLMS

Os grandes modelos de linguagem (LLMS) são um grande avanço para a inteligência artificial e que cresceu imensamente nos últimos anos. 

Em suma, LLMS são redes neurais que foram treinadas com uma imensa quantidade de texto da internet. Durante o treinamento, a rede recebe textos incompletos, e tenta adivinhar as partes que faltam. Então, elas comparam as previsões realizadas e vão criando ajustes. Dessa forma, depois de treinada, ela consegue prever as palavras que vem depois em um comando. Quanto maior o treinamento (das redes), maior a capacidade de previsão delas.

Os LLMS podem auxiliar na criação de diálogos humanos para melhorar assistentes pessoais virtuais, como a Alexa. Dessa forma, também podem criar conteúdo automatizado, como notícias e histórias, gerar traduções e criar chatbots.

Com o crescimento da demanda por automação e IA em crescimento, os a tendência dos LLMs podem ajudar no aumento da eficiência e qualidade do conteúdo gerado pelas inteligência artificial.

Um exemplo de LLMS é o NeMO LLM, criado pela NVIDIA.

5. IA Generativa

IA Generativa é uma forma de inteligência artificial que é capaz de criar coisas novas, como textos, imagens, músicas e vídeos. De fato, é feito treinando modelos de aprendizado de máquina com grandes quantidades de dados, e esses modelos são capazes de gerar conteúdo sem intervenção humana. 

De modo simples, a inteligência artificial é exposta a diversos exemplos de textos, vídeos, músicas e aprendem a criar conteúdo novo, com base no que aprenderam. Portanto, existem várias aplicações para a IA generativa, incluindo a geração de música, arte, texto e outros tipos de conteúdo. 

Por exemplo, uma IA generativa pode ler uma coleção de livros e depois gerar novos livros com características similares aos livros que usou como base. Potencialmente, a IA generativa pode escrever artigos de notícias, criar conteúdo para redes sociais e responder perguntas de forma automatizada. 

Um dos exemplos mais conhecidos de inteligência artificial generativa é o GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3), desenvolvido pela OpenAI, que virou uma grande tendência.

Aos poucos, a inteligência artificial e seus subcampos estão dominando as mais diversas áreas da economia e indústria. Continue lendo sobre as tendências do mundo virtual.

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