Inteligência Geral Artificial
O cenário em evolução da IA generativa: uma pesquisa sobre a mistura de especialistas, multimodalidade e a busca pela AGI
O campo da inteligência artificial (IA) registou um enorme crescimento em 2023. A IA generativa, que se concentra na criação de conteúdos realistas como imagens, áudio, vídeo e texto, tem estado na vanguarda destes avanços. Modelos como DALL-E 3, Stable Diffusion e ChatGPT demonstraram novas capacidades criativas, mas também levantaram preocupações em torno de ética, preconceitos e uso indevido.
À medida que a IA generativa continua a evoluir a um ritmo rápido, as misturas de especialistas (MoE), a aprendizagem multimodal e as aspirações no sentido da inteligência artificial geral (AGI) parecem destinadas a moldar as próximas fronteiras da investigação e das aplicações. Este artigo fornecerá uma pesquisa abrangente do estado atual e da trajetória futura da IA generativa, analisando como inovações como o Gemini do Google e projetos previstos como o Q* da OpenAI estão transformando o cenário. Examinará as implicações no mundo real nos cuidados de saúde, finanças, educação e outros domínios, ao mesmo tempo que aborda os desafios emergentes em torno da qualidade da investigação e do alinhamento da IA com os valores humanos.
O lançamento do ChatGPT no final de 2022 despertou especificamente entusiasmo e preocupações renovadas em torno da IA, desde a sua impressionante capacidade de linguagem natural até ao seu potencial para espalhar desinformação. Enquanto isso, o novo modelo Gemini do Google demonstra capacidade de conversação substancialmente melhorada em relação a antecessores como o LaMDA por meio de avanços como a atenção pontual. Rumores de projetos como o Q* da OpenAI sugerem combinar IA conversacional com aprendizagem por reforço.
Estas inovações sinalizam uma mudança de prioridade para modelos generativos multimodais e versáteis. As competições também continuam a aquecer entre empresas como Google, Meta, Anthropic e Cohere, que competem para ultrapassar os limites no desenvolvimento responsável de IA.
A evolução da pesquisa em IA
À medida que as capacidades cresceram, as tendências e prioridades da investigação também mudaram, correspondendo muitas vezes a marcos tecnológicos. A ascensão do aprendizado profundo reacendeu o interesse em redes neurais, enquanto o processamento de linguagem natural surgiu com modelos no nível ChatGPT. Entretanto, a atenção à ética persiste como uma prioridade constante no meio de um rápido progresso.
Repositórios de pré-impressão como o arXiv também tiveram um crescimento exponencial nos envios de IA, permitindo uma disseminação mais rápida, mas reduzindo a revisão por pares e aumentando o risco de erros ou preconceitos não verificados. A interação entre a investigação e o impacto no mundo real continua complexa, necessitando de esforços mais coordenados para orientar o progresso.
MoE e sistemas multimodais – a próxima onda de IA generativa
Para permitir uma IA mais versátil e sofisticada em diversas aplicações, duas abordagens que ganham destaque são as misturas de especialistas (MoE) e a aprendizagem multimodal.
As arquiteturas MoE combinam vários “especialistas” especializados em redes neurais, otimizados para diferentes tarefas ou tipos de dados. O Gemini do Google usa o MoE para dominar tanto longas conversas quanto respostas concisas a perguntas. O MoE permite lidar com uma gama mais ampla de entradas sem aumentar o tamanho do modelo.
Sistemas multimodais como o Gemini do Google estão estabelecendo novos padrões de referência ao processar diversas modalidades além de apenas texto. No entanto, a concretização do potencial da IA multimodal exige a superação de obstáculos técnicos e desafios éticos importantes.
Gêmeos: redefinindo benchmarks em multimodalidade
Gemini é uma IA conversacional multimodal, arquitetada para compreender conexões entre texto, imagens, áudio e vídeo. Sua estrutura de codificador duplo, atenção intermodal e decodificação multimodal permitem uma compreensão contextual sofisticada. Acredita-se que o Gemini excede os sistemas de codificador único na associação de conceitos de texto com regiões visuais. Ao integrar conhecimento estruturado e treinamento especializado, o Gemini supera antecessores como GPT-3 e GPT-4 em:
- Amplitude de modalidades tratadas, incluindo áudio e vídeo
- Desempenho em benchmarks, como compreensão massiva de linguagem multitarefa
- Geração de código em linguagens de programação
- Escalabilidade através de versões personalizadas como Gemini Ultra e Nano
- Transparência através de justificativas para resultados
Obstáculos Técnicos em Sistemas Multimodais
A realização de uma IA multimodal robusta requer a resolução de problemas de diversidade, escalabilidade, avaliação e interpretabilidade de dados. Conjuntos de dados desequilibrados e inconsistências de anotação levam a preconceitos. O processamento de vários fluxos de dados sobrecarrega os recursos de computação, exigindo arquiteturas de modelos otimizadas. São necessários avanços nos mecanismos e algoritmos de atenção para integrar entradas multimodais contraditórias. Os problemas de escalabilidade persistem devido à extensa sobrecarga computacional. É crucial refinar as métricas de avaliação através de benchmarks abrangentes. Aumentar a confiança dos utilizadores através de IA explicável também continua a ser vital. A resolução destes obstáculos técnicos será fundamental para desbloquear as capacidades da IA multimodal.
Técnicas avançadas de aprendizagem, como aprendizagem auto-supervisionada, meta-aprendizagem e ajuste fino, estão na vanguarda da pesquisa em IA, aumentando a autonomia, a eficiência e a versatilidade dos modelos de IA.
Aprendizagem Auto-Supervisionada: Autonomia no Treinamento de Modelos
A aprendizagem auto-supervisionada enfatiza o treinamento de modelos autônomos usando dados não rotulados, reduzindo assim os esforços de rotulagem manual e os preconceitos do modelo. Ele incorpora modelos generativos como codificadores automáticos e GANs para aprendizado de distribuição de dados e reconstrução de entrada, e usa métodos contrastivos como SimCLR e MoCo para diferenciar entre pares de amostras positivas e negativas. As estratégias de autoprevisão, inspiradas na PNL e melhoradas pelos recentes Vision Transformers, desempenham um papel significativo na aprendizagem auto-supervisionada, mostrando o seu potencial no avanço das capacidades de formação autónoma da IA.
Meta-aprendizagem
A meta-aprendizagem, ou “aprender a aprender”, centra-se em equipar os modelos de IA com a capacidade de se adaptarem rapidamente a novas tarefas utilizando amostras de dados limitadas. Essa técnica é crítica em situações com disponibilidade limitada de dados, garantindo que os modelos possam se adaptar rapidamente e executar diversas tarefas. Enfatiza a generalização rápida, permitindo que a IA lide com uma ampla gama de tarefas com o mínimo de dados, sublinhando a sua importância no desenvolvimento de sistemas de IA versáteis e adaptáveis.
Ajuste fino: Personalizando a IA para necessidades específicas
O ajuste fino envolve a adaptação de modelos pré-treinados a domínios específicos ou preferências do usuário. Suas duas abordagens principais incluem o ajuste fino de ponta a ponta, que ajusta todos os pesos do codificador e do classificador, e o ajuste fino de extração de recursos, onde os pesos do codificador são congelados para classificação posterior. Esta técnica garante que os modelos generativos sejam efetivamente adaptados às necessidades específicas do usuário ou aos requisitos do domínio, melhorando a sua aplicabilidade em vários contextos.
Alinhamento do Valor Humano: Harmonizando IA com Ética
O alinhamento do valor humano concentra-se no alinhamento dos modelos de IA com a ética e os valores humanos, garantindo que as suas decisões refletem as normas sociais e os padrões éticos. Este aspecto é crucial em cenários em que a IA interage estreitamente com os seres humanos, como nos cuidados de saúde e nos assistentes pessoais, para garantir que os sistemas de IA tomam decisões ética e socialmente responsáveis.
Desenvolvimento AGI
AGI se concentra no desenvolvimento de IA com capacidade de compreensão holística e raciocínio complexo, alinhando-se com as habilidades cognitivas humanas. Esta aspiração a longo prazo ultrapassa continuamente os limites da investigação e desenvolvimento da IA. A Segurança e Contenção AGI abordam os riscos potenciais associados a sistemas avançados de IA, enfatizando a necessidade de protocolos de segurança rigorosos e alinhamento ético com valores humanos e normas sociais.
O MoE inovador
A arquitetura do modelo Mixture of Experts (MoE) representa um avanço significativo em modelos de linguagem baseados em transformadores, oferecendo escalabilidade e eficiência incomparáveis. Os modelos MoE, como o Switch Transformer e o Mixtral, estão redefinindo rapidamente a escala e o desempenho do modelo em diversas tarefas de linguagem.
Conceito Central
Os modelos MoE utilizam uma arquitetura orientada para a dispersão com múltiplas redes especializadas e um mecanismo de controle treinável, otimizando recursos computacionais e adaptando-se à complexidade da tarefa. Eles demonstram vantagens substanciais na velocidade de pré-treinamento, mas enfrentam desafios no ajuste fino e requerem memória considerável para inferência.
Os modelos MoE são conhecidos por sua velocidade superior de pré-treinamento, com inovações como DeepSpeed-MoE otimizando a inferência para obter melhor latência e eficiência de custos. Avanços recentes resolveram efetivamente o gargalo da comunicação entre todos, melhorando o treinamento e a eficiência da inferência.
Montando os blocos de construção para inteligência artificial geral
AGI representa a possibilidade hipotética de a IA igualar ou exceder a inteligência humana em qualquer domínio. Embora a IA moderna seja excelente em tarefas restritas, a AGI permanece distante e controversa, dados os seus riscos potenciais.
No entanto, avanços incrementais em áreas como aprendizagem por transferência, treinamento multitarefa, capacidade de conversação e abstração aproximam-se cada vez mais da visão elevada da AGI. O projeto especulativo Q* da OpenAI visa integrar a aprendizagem por reforço em LLMs como mais um passo em frente.
Limites éticos e os riscos da manipulação de modelos de IA
Os jailbreaks permitem que os invasores contornem os limites éticos definidos durante o processo de ajuste fino da IA. Isto resulta na geração de conteúdos nocivos, como desinformação, discurso de ódio, e-mails de phishing e códigos maliciosos, representando riscos para indivíduos, organizações e para a sociedade em geral. Por exemplo, um modelo jailbroken poderia produzir conteúdo que promova narrativas divisivas ou apoie atividades cibercriminosas. (Saber mais)
Embora ainda não tenha havido nenhum ataque cibernético relatado usando jailbreak, vários jailbreaks de prova de conceito estão prontamente disponíveis online e à venda na dark web. Essas ferramentas fornecem prompts projetados para manipular modelos de IA como o ChatGPT, permitindo potencialmente que hackers vazem informações confidenciais por meio de chatbots da empresa. A proliferação destas ferramentas em plataformas como fóruns de cibercrime destaca a urgência de enfrentar esta ameaça. (Saiba Mais)
Mitigando riscos de jailbreak
Para combater estas ameaças, é necessária uma abordagem multifacetada:
- Ajuste fino robusto: A inclusão de dados diversos no processo de ajuste fino melhora a resistência do modelo à manipulação adversária.
- Treinamento Adversarial: O treinamento com exemplos adversários aumenta a capacidade do modelo de reconhecer e resistir a entradas manipuladas.
- Avaliação Regular: O monitoramento contínuo dos resultados ajuda a detectar desvios das diretrizes éticas.
- Supervisão Humana: Envolver revisores humanos acrescenta uma camada adicional de segurança.
Ameaças alimentadas por IA: a exploração da alucinação
A alucinação da IA, em que os modelos geram resultados não baseados nos seus dados de treino, pode ser transformada em arma. Por exemplo, os invasores manipularam o ChatGPT para recomendar pacotes inexistentes, levando à disseminação de software malicioso. Isto realça a necessidade de vigilância contínua e de contramedidas robustas contra tal exploração. (Explorar mais)
Embora a ética da prossecução da AGI permaneça tensa, a sua busca aspiracional continua a influenciar as direções da investigação generativa em IA – quer os modelos atuais se assemelhem a trampolins ou desvios no caminho para a IA de nível humano.
