Futuro da inteligência artificial: do algoritmo tradicional aos agentes inteligentes

As discussões sobre o futuro da inteligência artificial (IA) têm se tornado cada vez mais frequentes. Todos os dias, novas tecnologias desafiam o que era considerado impossível, criando um verdadeiro vício por IA em diversas indústrias. Entretanto, o debate sobre o impacto das IAs na sociedade, na economia e no mercado de trabalho é intenso e as opiniões variam drasticamente.

Enquanto alguns profissionais veem a IA como uma revolução iminente, outros permanecem céticos, destacando as limitações atuais e os desafios econômicos. Enquanto alguns acreditam que as IAs substituirão todas as profissões em um futuro próximo, outros veem essa tecnologia como uma moda passageira, destinada a perder força, assim como aconteceu com as NFTs.

Neste artigo, exploramos nossas perspectivas mais recentes sobre o impacto das IAs e o papel crucial que os agentes inteligentes desempenham nesse cenário. Para complementar a leitura, assista ao vídeo abaixo.

Grupos de opinião sobre o futuro das IAs

Existem dois grupos principais de opiniões que dominam o cenário atual: leigos e especialistas.

• Leigos: impressionados pelas inovações, os leigos tendem a ter uma visão alarmista sobre o futuro. Para eles, a IA é uma ameaça iminente, capaz de transformar o mercado de trabalho em um piscar de olhos.
• Especialistas: entendem profundamente o funcionamento das IAs e, portanto, são mais céticos em relação ao hype atual. Esses profissionais reconhecem as limitações técnicas dos modelos atuais e sabem que a transformação, se ocorrer, não será tão rápida quanto alguns imaginam.

Entre esses extremos, temos uma visão mais equilibrada. Essa perspectiva reconhece tanto as limitações quanto o potencial revolucionário das IAs, especialmente das Large Language Models (LLMs), que prometem mudar a forma como desenvolvemos tecnologia. Embora os avanços sejam impressionantes, a transformação não acontecerá da noite para o dia. No entanto, ignorar o impacto potencial dessas tecnologias seria um erro, pois elas têm o poder de reconfigurar a maneira como vivemos e trabalhamos.

A IA vai substituir os humanos no futuro?

A ideia de que as IAs irão substituir completamente os humanos em várias profissões tem sido amplamente difundida, mas será que isso é realmente verdade? É importante analisar essa questão com uma visão crítica e fundamentada.

O papel das IAs no mercado de trabalho

As IAs têm, de fato, automatizado muitas tarefas que antes eram realizadas por humanos. Desde funções administrativas até atividades industriais, a automação proporcionada por IAs tem revolucionado a maneira como as empresas operam. Contudo, automatizar uma tarefa não é o mesmo que substituir o trabalhador humano. Muitas dessas tarefas automatizadas são repetitivas e de baixa complexidade, permitindo que os trabalhadores se concentrem em funções que exigem maior criatividade, tomada de decisão e interação social.

Por exemplo, na área da saúde, as IAs estão sendo utilizadas para auxiliar médicos na análise de exames, permitindo diagnósticos mais rápidos e precisos. Isso não significa que os médicos serão substituídos, mas sim que poderão focar em aspectos mais complexos do cuidado ao paciente, onde o julgamento clínico e a empatia são insubstituíveis.

Exemplo de inteligência artificial na medicina

IAs como ferramentas de inteligência aumentada

Em vez de substituir os humanos, as IAs estão, na verdade, se tornando ferramentas que amplificam as capacidades humanas. No setor financeiro, por exemplo, as IAs podem analisar grandes volumes de dados em tempo recorde, identificando padrões e tendências que ajudariam analistas a tomar decisões mais informadas. No entanto, a interpretação final desses dados e a decisão sobre qual ação tomar ainda dependem da expertise humana.

Essa colaboração entre IA e humano, muitas vezes chamada de “inteligência aumentada,” está se tornando cada vez mais comum. As IAs oferecem suporte em tarefas técnicas e analíticas, enquanto os humanos trazem sua criatividade, intuição e compreensão do contexto para o processo. Esse modelo de trabalho colaborativo está provando ser altamente eficaz em várias indústrias.

Mitos sobre o futuro da IA no mercado de trabalho

Mito: todas as profissões estão em risco de serem substituídas por IA

Um dos maiores mitos em torno das IAs é que todas as profissões estão em risco de serem substituídas. A realidade, porém, é mais nuançada. Enquanto algumas funções altamente repetitivas e baseadas em regras claras podem ser automatizadas, muitas outras requerem habilidades que as IAs ainda não possuem e que, talvez, nunca desenvolvam completamente.

Profissões que envolvem empatia, criatividade, resolução de problemas complexos e interações humanas profundas são exemplos de áreas onde a presença humana continua indispensável. Tarefas que exigem compreensão de contextos culturais, julgamento ético e a capacidade de navegar em situações ambíguas são ainda muito desafiadoras para as IAs atuais.

Mito: as IAs irão eliminar mais empregos do que criar

Outro mito comum é que as IAs irão eliminar mais empregos do que criar. Embora algumas posições possam ser automatizadas, a inovação tecnológica também cria novas oportunidades de emprego. Historicamente, cada grande avanço tecnológico gerou novos tipos de empregos que antes não existiam. A revolução das IAs provavelmente seguirá esse mesmo padrão, criando demanda por novos papéis, como especialistas em IA, treinadores de IA e desenvolvedores de sistemas éticos.

Como as IAs funcionam? Entendendo redes neurais e perceptron

Para continuarmos a análise sobre o impacto das IAs no futuro, é necessário iniciar uma análise de cunho técnico e explorar como essas tecnologias evoluíram ao longo dos anos.

Desde a criação dos primeiros computadores, cientistas e engenheiros têm buscado maneiras de tornar as máquinas mais inteligentes. Ao longo de mais de um século, diferentes modelos foram propostos, mas a arquitetura que hoje domina o campo da IA é a das redes neurais.

O que são redes neurais?

As redes neurais são uma tecnologia que imita o funcionamento do cérebro humano, sendo compostas por neurônios artificiais que se conectam e comunicam, muito semelhantes aos neurônios biológicos. Cada neurônio recebe sinais de entrada, processa essas informações e decide se deve ou não transmitir um sinal para o próximo neurônio na cadeia.

IAs inteligentes: uma visão geral sobre Redes Neurais

A história das redes neurais começou com a criação do perceptron, um modelo matemático desenvolvido na década de 1950. O perceptron foi a primeira tentativa de simular o comportamento de um neurônio em um computador, permitindo que a máquina “aprendesse” com os dados fornecidos. Embora simples, o perceptron é a base das redes neurais mais complexas utilizadas hoje.

O que é perceptron?

O perceptron é um modelo matemático simples, porém fundamental, no campo das redes neurais artificiais. Ele funciona de maneira análoga a um neurônio biológico, onde a entrada é uma variável que é multiplicada por um “peso”, uma espécie de ajuste que controla a influência dessa variável na decisão final. Após essa multiplicação, o resultado passa por uma função de ativação, que age como um “filtro”, decidindo se a informação deve ser transmitida adiante ou não.

Por exemplo, imagine que queremos prever se um tumor é benigno ou maligno com base em sua largura. No perceptron, a largura do tumor é a variável de entrada, enquanto o peso se ajusta durante o treinamento do modelo para melhorar a precisão das previsões. A função de ativação então decide se a saída será 0 (benigno) ou 1 (maligno), dependendo do valor calculado.

O poder do perceptron reside na sua capacidade de aprender e se adaptar. Durante o processo de treinamento, ajustam-se os pesos continuamente para minimizar erros nas previsões, permitindo que o modelo se torne mais preciso ao longo do tempo. Embora o perceptron se limite a problemas linearmente separáveis, ele é a base sobre a qual se constrói redes neurais mais complexas.

Com a adição de camadas e mais neurônios, o perceptron evolui para modelos de redes neurais profundas, que utilizam várias camadas de neurônios artificiais para processar informações de forma mais profunda e precisa. Esses modelos são capazes de aprender com grandes volumes de dados e fazer previsões ou tomar decisões baseadas em padrões complexos. Por isso, resolvem problemas altamente complexos e não lineares, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural (PLN).

Redes Neurais e Deep Learning: Um Guia para Iniciantes

O que é o Algoritmo Perceptron?

Dos algoritmos tradicionais aos agentes inteligentes

Existem desafios significativos quando se trata de ensinar computadores a realizar tarefas complexas que não podem ser facilmente descritas por algoritmos tradicionais.

Por exemplo, como fazer com que um computador entenda e descreva o que ele está “vendo”?

Para a máquina, imagens e vídeos são apenas matrizes de números representando valores de cores. Explicar para um computador que uma determinada sequência de números representa um cachorro, um gato, ou até mesmo que ele deve traduzir de uma língua para outra, é uma tarefa extremamente desafiadora.

Visão Computacional com Python

Os seres humanos possuem uma inteligência que muitas vezes vai além de nossa capacidade de explicar passo a passo como realizamos determinadas tarefas. Essa limitação levou ao desenvolvimento de novas abordagens, como o machine learning (aprendizado de máquina). Com essa técnica, grandes conjuntos de dados são para treinar redes neurais, permitindo que a IA encontre soluções para problemas sem que compreendamos exatamente como gerar essas soluções.

Um exemplo emblemático disso é o ChatGPT, que possui 180 bilhões de parâmetros em sua versão menor. Embora seja impossível para qualquer ser humano compreender todas as regras que governam suas respostas, conseguimos avaliar se os resultados gerados são satisfatórios ou não, ajustando o sistema conforme necessário.

A influência das Large Language Models (LLMs) no futuro das IAs

À medida que avançamos, modelos de linguagem, como as Large Language Models (LLMs), estão se integrando cada vez mais aos nossos sistemas. No passado, os sistemas tinham predominantemente base em algoritmos explícitos, onde se programava cada passo com antecedência. No entanto, hoje vemos uma mudança para a integração de LLMs, que podem guiar decisões e tornar as soluções propostas mais complexas e adaptáveis.

LLMs como os transformers, por exemplo, têm o potencial de revolucionar a tecnologia e transformar a maneira como interagimos com as máquinas. Esses modelos avançados são capazes de processar grandes volumes de dados e gerar respostas coerentes, aproximando-se cada vez mais da linguagem humana.

Um exemplo disso é um assistente de comunicação, que estamos construindo na Asimov Academy, capaz de controlar funções em um computador. Esse assistente, utilizando uma LLM, pode responder a comandos de voz, tirar screenshots e descrever o que está na tela do computador, combinando a flexibilidade dos modelos de linguagem com as funções específicas de software. Esse tipo de desenvolvimento, que combina algoritmos tradicionais com LLMs, abre portas para novas possibilidades.

@asimov.academy

VLMs (Visual Language Models) são uma nova classe de modelos de linguagem capazes de compreender imagens e vídeos. Neste projeto combinei um destes modelos visuais (chamado Llava 1.6) com um modelo de linguagem tradicional (Llama 3), permitindo que meu computador passe a ser capaz de compreender qualquer coisa que eu apresente a ele: objetos, pessoas e cenários, e seja capaz conversar como se, de fato, estivesse enxergando. As possibilidades, a partir daqui, são infinitas.

♬ som original – Asimov Academy

Esse avanço não dependerá necessariamente de novos modelos de IA, mas sim da engenhosidade na combinação de LLMs existentes com algoritmos e estruturas de software. Portanto, a combinação de LLMs com algoritmos tradicionais permite a construção de sistemas que não apenas automatizam processos, mas também aprendem, se adaptam e tomam decisões de forma autônoma, com um grau de independência que se aproxima da inteligência humana. Esses sistemas são conhecidos como agentes de IA (AI agent, em inglês).

O que é um agente de IA? Entenda de forma simples

Um agente de IA é um tipo de software que pode tomar decisões, realizar tarefas e aprender com o ambiente ao seu redor de forma autônoma. Em outras palavras, é um programa que age por conta própria, sem precisar de instruções detalhadas para cada passo que deve seguir.

Dessa forma, diferentemente das IAs tradicionais, que resolvem todos os problemas de maneira genérica, os agentes inteligentes se especializam em tarefas específicas para executá-las com um nível de precisão sobre-humano. Então em vez de substituir completamente o trabalho humano, esses agentes atuam como assistentes, aprimorando a produtividade e a eficiência.

Como funciona um agente de IA?

Pense em um agente de IA como um assistente virtual inteligente. Ele recebe informações (chamadas de “entradas”) do mundo ao seu redor, processa essas informações e toma decisões com base nelas. Essas decisões são as “saídas” que o agente de IA gera. A grande diferença entre um agente de IA e um software comum é que o agente pode aprender com suas experiências e melhorar suas decisões ao longo do tempo.

Exemplos de agentes de IA

Um exemplo que muitos conhecem é a Alexa, da Amazon. A Alexa é um agente de IA que pode responder a perguntas, tocar músicas, controlar dispositivos em sua casa e até contar piadas. Ela aprende com o uso diário, ajustando suas respostas e sugestões com base no que ela já sabe sobre você e suas preferências.

Outro exemplo interessante são os carros autônomos. Esses veículos utilizam agentes de IA para tomar decisões em tempo real, como quando parar, virar ou acelerar. O agente de IA no carro processa dados de câmeras, sensores e mapas e decide a melhor maneira de chegar ao destino com segurança.

O futuro da IA com agentes inteligentes

À medida que a tecnologia avança, o desenvolvimento de agentes inteligentes se destaca como um dos caminhos mais promissores para o futuro da inteligência artificial. Diferentemente das soluções genéricas oferecidas por modelos de IA convencionais, os agentes inteligentes oferecem uma personalização sem precedentes. Eles são capazes de aprender, adaptar-se e evoluir de acordo com as necessidades específicas de cada usuário ou tarefa, tornando-se ferramentas poderosas em diversas áreas.

Imagine poder criar seu próprio agente de IA, projetado exclusivamente para atender às suas necessidades pessoais ou profissionais. Esse agente poderia aprender suas preferências, hábitos e até antecipar suas necessidades, proporcionando soluções altamente personalizadas. Desde automação de tarefas diárias até suporte em decisões complexas, os agentes inteligentes podem transformar completamente a forma como interagimos com a tecnologia.

Essa flexibilidade é o que diferencia os agentes de IA dos modelos tradicionais. Enquanto os modelos convencionais oferecem soluções amplas, os agentes inteligentes são capazes de se especializar em áreas específicas, oferecendo um desempenho superior em tarefas direcionadas. Isso não apenas melhora a eficiência, mas também abre portas para aplicações inovadoras que antes eram inimagináveis.

O futuro da IA está, portanto, em um mundo onde cada indivíduo ou empresa pode desenvolver seus próprios agentes inteligentes, ajustados precisamente para atender às suas necessidades. Isso representa uma mudança de paradigma na forma como utilizamos a tecnologia, tornando a IA acessível, personalizada e incrivelmente poderosa.

Como aprender a criar agentes de IA?

Se o futuro das IAs com agentes inteligentes parece promissor, é natural se perguntar como você pode começar a desenvolver seus próprios agentes. Felizmente, a criação de agentes de IA está ao alcance de todos, graças a ferramentas e cursos especializados que ensinam as habilidades necessárias para transformar ideias em realidade.

Um excelente ponto de partida é o curso Agents de IA com Python e LangChain, oferecido pela Asimov Academy.

Agents de IA com Python e LangChain

Este curso faz parte da Trilha Aplicações IA com Python e é ideal para quem deseja mergulhar no mundo dos agentes de IA. Ao longo do curso, você aprenderá a usar Python, uma das linguagens de programação mais populares, em conjunto com LangChain, uma estrutura poderosa para a construção de agentes de IA.

O curso cobre desde os fundamentos da programação até as técnicas avançadas de construção de agentes, proporcionando um aprendizado completo. Você entenderá como combinar diferentes modelos de IA e algoritmos para criar agentes inteligentes que possam automatizar tarefas, tomar decisões e até aprender com o ambiente ao redor. Além disso, o curso oferece práticas por meio de projetos para que você possa aplicar o que aprendeu em situações reais.

Com o conhecimento adquirido, você estará preparado para desenvolver agentes de IA que podem ser usados em diversas aplicações, seja para otimizar processos em sua empresa, criar assistentes virtuais personalizados ou até mesmo explorar novas áreas de inovação tecnológica. Aprender a criar agentes de IA é mais do que uma habilidade técnica; é uma oportunidade de moldar o futuro da tecnologia de acordo com suas próprias necessidades e visão.