O que aconteceu com as respostas da IA ao longo de 2023: O “emburrecimento” da IA é mito
ou realidade?
Prof. Ms. Luciano do Amaral Dornelles
@prof.lucianodornelles
01/08/2023
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem sido objeto de muita discussão e debate, tanto na comunidade científica quanto na sociedade em geral. Um dos temas mais controversos é o suposto “emburrecimento” da IA, ou seja, a percepção de que a precisão e a qualidade das respostas geradas por sistemas de IA têm piorado ao longo do tempo.
Mas será que essa percepção é verdadeira? E se for, quais são as causas desse fenômeno?
Para responder a essas perguntas, é necessário examinar as evidências disponíveis e analisar os possíveis fatores que podem estar contribuindo para essa percepção.
Em primeiro lugar, é importante notar que a precisão das respostas geradas por sistemas de IA depende de vários fatores, incluindo a qualidade dos dados usados para treinar o modelo, a capacidade do sistema de lidar com novas informações e mudanças no contexto, e a capacidade do sistema de entender e responder adequadamente às intenções do usuário, afinal: “A inteligência artificial é a ciência de fazer máquinas fazerem coisas que exigiriam inteligência se feitas por humanos” (Russell & Norvig, 2010, p. 1).
Dessa forma, é possível que mudanças em qualquer um desses fatores possa afetar o desempenho de um sistema de IA ao longo do tempo. Por exemplo, se os dados usados para treinar o modelo estiverem desatualizados ou não representarem adequadamente o contexto atual, isso pode levar a uma diminuição na precisão das respostas geradas pelo sistema.
Além disso, é importante considerar que a percepção do “emburrecimento” da IA pode ser influenciada por fatores subjetivos, como as expectativas do usuário em relação ao desempenho do sistema. Se o usuário espera que o sistema seja capaz de responder a todas as perguntas com precisão e rapidez, mesmo as mais complexas e ambíguas, é possível que ele fique desapontado quando o sistema não atender às suas expectativas.
Nesse sentido, é importante lembrar que os sistemas de IA ainda têm limitações e não são capazes de entender e responder a todas as perguntas com perfeição. Além disso, a qualidade das respostas geradas pelo sistema pode variar dependendo do contexto e da complexidade da pergunta.
“A aprendizagem profunda é uma forma de aprendizado de máquina que permite que os computadores aprendam com a experiência e entendam o mundo em termos de hierarquia de conceitos” (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016, p. 1).
Diante desses fatos, podemos concluir que a percepção do “emburrecimento” da IA pode ser parcialmente explicada por mudanças nos fatores que afetam o desempenho do sistema, bem como por expectativas irrealistas por parte do usuário. No entanto, é importante continuar pesquisando e desenvolvendo novas técnicas para melhorar a precisão e a qualidade das respostas geradas pelos sistemas de IA. Como afirma Domingos (2015), “a busca pelo algoritmo mestre, capaz de aprender qualquer coisa a partir de dados, continua sendo um objetivo importante na área de inteligência artificial”.
Referências:
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 3. ed. São Paulo: Prentice Hall, 2010.
GOODFELLOW, I.; BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Aprendizado profundo. São Paulo: MIT Press, 2016.
DOMINGOS, P. O algoritmo mestre: como a busca pela máquina de aprendizado definitiva vai recriar nosso mundo. São Paulo: Basic Books, 2015.