Posts tagged "Inteligências Artificial"

Um algoritmo escreveu este texto

12 de novembro de 2019 Posted by Data Science, Tecnologia 0 thoughts on “Um algoritmo escreveu este texto”

Na verdade, apenas parte deste texto foi escrito por uma máquina, mas elas estão se esforçando para chegar lá.

 

Pode parecer ficção científica, mas já existem sistemas de inteligência artificial capazes de criar textos com incrível semelhança aos escritos por humanos. Alguns deles incluem coisas como piadas e poemas. Outros são muito mais sérios. Um exemplo recente da Universidade de Oxford contém uma poesia sobre o extermínio de judeus por Hitler.

“Se um ser humano tem uma forte antipatia por um grupo em particular, é muito improvável que ele seja capaz de escrever um poema sobre isso, mas a IA pode fazê-lo”, diz Robert Morris, que estuda inteligência artificial na Universidade de Oxford.

A afirmação na primeira frase deste artigo pode inspirar desconfiança. “É um exagero, não devem haver sistemas assim tão bons!”, podemos pensar. Mas o trecho seguinte, citando piadas e poemas e contendo a afirmação de Robert Morris – pesquisador fictício – foi escrita em questão de segundos por um algoritmo criado pela OpenAI

Base da programação, um algoritmo é uma sequência lógica, finita e definida de instruções a serem seguidas para resolver um problema ou executar uma tarefa. Similar a uma receita com o passo a passo para a resolução de uma tarefa.

Um robô-escritor

Em fevereiro a OpenAI anunciou o sistema, batizado de GPT-2. A avaliação dos resultados foi tão boa que os responsáveis decidiram não liberar a pesquisa completa para o público até que fossem mais bem discutidas as implicações de sua disponibilização. O receio residia na possibilidade de mau uso da ferramenta para a disseminação de spam, notícias falsas, teorias conspiratórias, discursos preconceituosos e de ódio. 

Nos meses que se seguiram a OpenAI liberou versões parciais da ferramenta e, no início de novembro, abriu para uso a maior versão disponível, dotada de 1,5 bilhão de parâmetros.

O volume de dados usados no treinamento do algoritmo é um dos grandes diferenciais do GPT-2. Os modelos “eram 12 vezes maiores, e o conjunto de dados era 15 vezes maior e muito mais amplo” do que os utilizados até então, descreve Dario Amodei, diretor de pesquisa do OpenAI. Dez milhões de artigos, totalizando um volume de 40 GB, compõem a base do sistema. É o equivalente a 35 mil cópias de Moby Dick. 

O jornal britânico The Guardian, em matéria que repercutia o anúncio feito no início do ano, mostrou como o GPT-2 dava sequência à frase inicial de “1984”, clássica distopia escrita por George Orwell. Fizemos o mesmo, mas utilizando a abertura de Dom Casmurro. O resultado foi o seguinte (em tradução livre para o português):

Uma noite destas, vindo da cidade para o Engenho Novo, encontrei no trem da Central um rapaz aqui do bairro, que eu conheço de vista e de chapéu.  Ele estava de cabeça baixa e não falou. Eu vi claramente sua face jovem. Ele passou por mim e não parou. Achei estranho, mas me lembrei da garota. Ele foi em direção a garota. Desci do trem e o segui.

Os exemplos mostram como o algoritmo, embora esteja longe de um Machado de Assis, ainda assim é capaz de desenvolver a narrativa de forma criativa e coerente (embora o original traga algumas incongruências). Você mesmo pode experimentá-lo, aqui.  

Aprendendo português

Como foi alimentado com textos em inglês, o sistema por ora funciona nesse idioma. Mas é possível treinar o GPT-2 em qualquer língua, dado que ele não distingue idiomas. Mais: ele sequer lida bem com palavras, exatamente, mas com byte-pair encodings. “Resumidamente, é como se fosse um vocabulário composto por caracteres e sequências de caracteres mais comuns vistas nos textos. Algumas palavras pequenas ou muito comuns fazem parte deste vocabulário, enquanto outras são decompostas em partes menores, e tratadas como mais de um token. Isso traz muita flexibilidade, pois não se fica amarrado ao vocabulário de uma língua específica”, explica o brasileiro Erick Fonseca, pós-doutorando no Instituto de Telecomunicações de Lisboa. Ele testou o algoritmo uma base de dados em português. 

Para isso, Fonseca extraiu da Wikipédia e usou como input para o GPT-2 todos os artigos em língua portuguesa. O processo está descrito em um artigo no Medium. Como o pesquisador utilizou uma versão preliminar do sistema, liberada em agosto, e um volume de dados consideravelmente menor – cerca de 1,5 GB, bem menos que os 40 GB do original – os resultados não são tão impactantes, mas mostram a capacidade da ferramenta. 

Apesar de algumas incongruências e repetições, o algoritmo foi bem-sucedido em captar a estrutura geral das frases em português. Ele criou diversos textos, inventando nomes e situações, acertando mais do que errando, como vemos no trecho abaixo: 

“Armored Warfare” é o segundo álbum de estúdio da banda estadunidense The Band, lançado em 1965. Foi o primeiro álbum a ter lançamento em 1965 e foi lançado pela gravadora chamada Midway Records. (…) O disco teve vendas de mais de 26 mil cópias nos Estados Unidos. Ame seus álbuns de estúdio foram certificados em diversos países brasileiros e o “single” “The Last Man” vendeu mais de 4 mil cópias nos Estados Unidos.

Camões que se cuide?

Os avanços da inteligência artificial, tais como o GPT-2, mantém acesa a discussão sobre as potencialidades, limites e dilemas da tecnologia. Restará algo em que as máquinas não possam nos superar? A escrita é uma habilidade complexa e, até o ano passado, exclusiva dos humanos.  

Mas se não podemos esperar que uma IA seja capaz de produzir o tipo de prosa original que você esperaria de alguém com doutorado em literatura, isso não deveria ser um sinal de que a máquina é apenas uma ferramenta?

Não sabemos ainda a resposta. Mas pergunta também foi formulada pelo GPT-2, na sequência do trecho com o qual gentilmente colaborou para esse artigo.

Rápido e sem as mãos: o “cubo mágico” e a inteligência artificial

23 de julho de 2019 Posted by Tecnologia 0 thoughts on “Rápido e sem as mãos: o “cubo mágico” e a inteligência artificial”

Algoritmo com a missão de resolver o famoso puzzle mostra avanço na tecnologia deep learning.

Quase todas as pessoas já devem ter visto um Cubo de Rubik, sobretudo após os anos 1980, quando o brinquedo virou febre mundial. Por aqui, o brinquedo batizado com o nome de seu criador ficou mais conhecido “cubo mágico” e, desde então, tem quebrado cabeças, geração após geração. Afinal, é preciso muito raciocínio para encontrar a combinação das cores de cada uma de suas faces, e não apenas a mera habilidade com as mãos para girar as partes do cubo de forma aleatória. 

Há muitos anos há competições oficiais de cubo mágico e existe até mesmo uma “World Cube Association”. O recorde mundial do cubo de 3×3, o mais tradicional deles, é de incríveis 3,47 segundos, estabelecido em 2018 pelo chinês Yusheng Du. 

Algoritmos não têm mãos, mas são bons em raciocínio lógico e matemático, disso tudo já sabemos. Pesquisadores da Universidade da California, em Irvine, resolveram desenvolver, então, um sistema de deep learning que resolvesse o Cubo de Rubik no mínimo de movimentos possíveis e no menor tempo possível. Longe de estarem apenas criando um jogador virtual, os envolvidos no projeto desejam, com essa iniciativa, auxiliar o avanço desse ramo da ciência que busca criar máquinas capazes de raciocinar, planejar e tomar decisões. 

O algoritmo criado, chamado de DeepCubeA, é do gênero “deep reinforcement learning”, que funciona sem qualquer conhecimento de domínio específico inserido previamente por humanos. A tarefa é complexa, tendo em vista os bilhões de caminhos possíveis para resolver o jogo. O sistema conseguiu, após “treinar” sozinho e aprender por dois dias, desenvolver a habilidade de concluir todos os desafios em fração de segundos, e em 60% das vezes com o mínimo necessário de movimentos – em torno de 20, conforme já foi comprovado.

O principal responsável pelo projeto, o prof. Pierre Baldi, afirma que o objetivo de projetos como este é construir a próxima geração de sistemas de IA. “Esses sistemas não são realmente inteligentes; são frágeis e você pode facilmente quebrá-los ou enganá-los. Como criamos IA avançada, que é mais inteligente, mais robusta e capaz de raciocinar, entender e planejar? Este trabalho é um passo em direção a essa meta pesada”, comenta.

As máquinas caça-talentos

5 de julho de 2019 Posted by Pessoas, Sem categoria 0 thoughts on “As máquinas caça-talentos”

Inteligência artificial desponta como recurso estratégico das áreas de Recursos Humanos e Gestão de Pessoas.

As ferramentas de Inteligência Artificial (IA) têm demonstrado capacidades de identificar padrões de comportamento e preferências, traçar perfis e estabelecer projeções das mais variadas. Essas possibilidades vêm sendo, dia após dia, mais frequentemente incorporadas aos ambientes organizacionais, como forma de otimizar processos e alavancar resultados.

Uma das inserções que vem ganhando destaque acontece no setor de recursos humanos ou gestão de pessoas. Segundo pesquisa da consultoria Gartner, 23% das empresas analisadas que têm projetos piloto ou já implementaram funcionalidades de IA, fazem uso da tecnologia no setor de RH e recrutamento. 

Quando se fala na aquisição de novos talentos para as organizações, comumente menciona-se a possibilidade de que processos baseados em IA possam contaminar a seleção com preconceitos e discriminação, como já mencionamos em outro artigo. Mas já há um esforço em minimizar essas interferências e não parece haver a intenção de que a seleção venha a ser um dia totalmente automatizada, sem a intervenção humana. 

Os recursos de IA são utilizados para análise de mercado, identificação de competências, detecção de habilidades correspondentes, entre outros aspectos, que fundamentam as etapas seguintes de seleção. O uso desse expediente é essencial, por exemplo, em empresas de grande porte, que recebem grande volumes de candidatos e contratam muitos colaboradores, bem como na busca de profissionais especialistas ou de perfis raros e específicos. 

A IA também ajuda a vasculhar a comunicação organizacional, por meio de processamento de linguagem e análise textual, para obter insights sobre o clima organizacional, eventuais insatisfações ou fatores desmotivantes. “Como exemplo, ao analisar os comentários compartilhados em uma pesquisa de engajamento de funcionários, uma organização conseguiu descobrir que uma queda no engajamento de um grupo de funcionários se devia a problemas com o uniforme de trabalho – algo que podia ser corrigido direta e facilmente. Isso ajudou a organização a evitar atritos desnecessários, caros e indesejados ”, comenta Helen Poitevin, vice presidente de pesquisa da Gartner. 

Outra possibilidade, essa ainda mais incipiente que as demais, é a utilização de assistentes virtuais de RH. Fazendo uso de chatbots e ferramentas semelhantes, as organizações podem fornecer respostas a consultas de colaboradores, gerar insights sobre métricas da área ou conduzir algumas etapas do fluxo de trabalho do setor. 

São sinais dos tempos: Se, com o avanço da tecnologia, seu chefe pode ser um algoritmo, saiba que o RH da sua empresa – ou melhor, parte dele – também pode. 

O blog de ideias da GoToData

Compartilhe

Facebook
Twitter
LinkedIn