Entusiastas sobre inteligência artificial generativa, profissionais de mercado e especialistas puderam acompanhar um painel sobre GenIA no IoT Congress Brasil, realizado na última quinta-feira, 6 de junho, em São Paulo. A palestra reuniu Claudio Lima, CEO da Microbrains; Dave Lafferty, presidente da Scientific Technical Services; Jomar Silva, Gerente de Relacionamento LATAM da Nvidia; e Tim Dykstra, Diretor e responsável por Parcerias Estratégicas e Canais de Vendas na Boston Dynamics, presente na feira em parceria com o Parque Tecnológico Itaipu (PTI). Ela discutiu os atuais usos e potenciais da IA Generativa, assim como a necessidade de ser criativa e coletiva, além de sua aplicabilidade na indústria.
O painel começou com uma explanação introdutória de Dave Lafferty sobre o funcionamento da IA Generativa. Ele explicou que a inteligência artificial, na verdade, é uma forma de comunicação da tecnologia com o mundo real, embora nem sempre isso seja percebido. “A IA coleta dados e procura padrões, construindo trabalhos por meio de instruções [dadas por seres humanos reais]. Ela pega uma informação, organiza os dados e apresenta um resultado de uma maneira nova, ainda não vista; e no centro disso está a tecnologia”, comentou, reforçando que quando bem trabalhada, a IA Generativa é capaz de criar redes neurais, inclusive com outros tipos de IA, para apresentar modelos linguísticos e associá-los a parâmetros já conhecidos, transformando todo esse conhecimento em uma linguagem natural ao ser humano.
Essa capacidade da IA de se retroalimentar, criando vieses e novamente outros modelos linguísticos, também foi comentada por Jomar Silva, que ressaltou a possibilidade de uso da IA Generativa para treinar a própria IA a partir da criação de um volume de dados sintéticos. “A GenIA aumenta a quantidade de dados disponíveis e, a partir disso, é possível, por exemplo, treinar máquinas”. A fala aconteceu momentos depois de a Boston Dynamics e o Parque Tecnológico Itaipu mostrarem no painel um cão-robô em funcionamento, chamado Spot, dançando a música “Uptown Funk”, de Bruno Mars.
A máquina tem quatro pernas articuladas e consegue adentrar em diferentes terrenos, como pedras, concreto, asfalto, metal e até superfícies desniveladas. O equipamento tem capacidade de carga de 14 quilos e funciona com autocorreção, replanejando a rota em caso de obstáculos. Ele é controlado por um tablet e foi projetado para atuar tanto em operações manuais como em missões autônomas, seja em fábricas, obras, laboratórios de pesquisa, centrais elétricas, polos petroquímicos, portos, aeroportos ou outros locais que precisam de inspeção contínua e minuciosa. O cão-robô é programado para fornecer informações sobre a integridade do local e situações potencialmente perigosas por meio de inspeção e já é usado aqui no Brasil pelo PTI, em parceria com a Itaipu Binacional, Petrobras e a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI).
Dados Públicos vs Dados Privados na GenIA
Um alerta trazido por Claudio Lima durante o painel foi sobre o uso de dados públicos e privados pela IA Generativa. Ele explicou que é possível separar as fases da inteligência artificial em duas partes: a tradicional, de aprendizado de máquina, e a generativa, que tomou forma em novembro de 2022 com o lançamento do ChatGPT. “Machine Learning precisa de muito mais dados para treinar um modelo [automatizado]. Com a IA Generativa, é necessário menos. E, toda vez que você gera [novos] dados com a IA Generativa, dados sintéticos artificialmente gerados, eles voltam para a internet. Dessa forma, grandes empresas já estão fazendo crawling de data, buscando e absorvendo conteúdo de dados e treinando os modelos, que estão ficando cada vez mais caros, mais sofisticados, criando um big brain. Só que, hoje, falta muito pouco conteúdo para eles absorverem, pois eles já têm todas as grandes bibliotecas do mundo, livros, conteúdo digital, papers. Então, o que sobrou foram as empresas, as operações, os dados privados. Eles não adquiriram esse nível, de operacionalizar a inteligência artificial com dados proprietários das empresas. Então existe uma grande diferença entre o dado público e o dado privado, que chamamos de micro-brain, dados superespecializados que vão fazer o mercado se diferenciar.”
Neste ponto, Tim Dykstra, Diretor Responsável por Parcerias Estratégicas e Canais de Vendas na Boston Dynamics, destacou o uso do cão-robô Spot pelas empresas. Ele explicou que atualmente existem 2000 robôs desse tipo pelo mundo e que eles já seriam capazes de ajudar a IA Generativa a ficar mais inteligente de forma privativa, pois conseguem coletar dados específicos das organizações em que atuam. “Vocês viram o Spot dançar há pouco tempo e isso foi feito através de aprendizagem de reforço. Um coreógrafo de Boston, muito artístico, o treinou a partir de modelos preditivos para dançar. Mas esse robô já atua na Petrobras e em Itaipu e foi construído para caminhar por uma instalação de forma autônoma e colecionar dados, que são repetidos de novo, de novo e de novo. Então, ao final de um mês [de uso do robô], é possível ter milhares de pontos de dados privados sobre a sua própria organização, para começar a usar e treinar modelos próprios de IA”.
Para Dykstra, o futuro da IA passa também pelos humanóides, de forma coletiva e até criativa. “Vejo que a AI vai permitir treinar humanoides para fazer novas tarefas muito mais rapidamente. Quando você está construindo um humanóide, está fazendo isso para que eles possam colaborar com os humanos e ajudá-los a fazer o seu trabalho. Então, estamos super animados para ver como os humanóides, usando a IA, poderão aprender mais rapidamente, e então serem bons companheiros para os trabalhadores humanos que estão em fábricas ou em qualquer tipo de organização”, finaliza.
