Microsoft aponta três tendências de IA para 2024

Com o fim da festa do rei Momo (para a maioria), o brasileiro pode soltar a tradicional frase “o ano só começa depois do Carnaval”. Então vamos de previsões de tendências de IA para 2024. Se em 2023 a inteligência artificial chegou às mãos do povo em geral (mas ainda engatinhando), este ano promete ter foco em três áreas para a IA Generativa: pequenos modelos de linguagem, IA multimodal e IA na ciência. Pelo menos é o que diz a Microsoft, que é dona da OpenAI (criadora do ChatGPT) e vem investindo pesado no desenvolvimento da inteligência artificial.

 

A empresa do doto poderoso Bill Gates espera que nos próximos meses a IA se torne cada vez mais acessível, diferenciada e integrada em tecnologias que melhorem tarefas do dia a dia. E ainda poderão resolver problemas desafiadores. Será? Vamos à análise.

 

Pequenos modelos de linguagem 

 

Em 2023 houve a explosão de modelos LLMs (Large Language Models), que são ChatGPT, Copilot, Gemini (antigo Bard), e por aí vai. Só que esse tipo de ferramenta requer um hardware potente, recursos que nem todo mundo tem para rodar em um computador, por exemplo, quem dirá em um smartphone (apesar de já terem chegado ao mundo mobile).

 

Com isso, a aposta pode estar nos SLMs (Small Language Models), que são pequenos modelos de linguagem que podem ser executados de forma off-line. Eles são grandes, com vários bilhões de parâmetros – em contraste com centenas de bilhões de parâmetros nos LLMs – mas são pequenos o suficiente para rodarem em um telefone.

 

“Pequenos modelos de linguagem podem tornar a IA mais acessível devido ao seu tamanho e acessibilidade”, diz Sebastien Bubeck, que lidera o grupo Machine Learning Foundations na Microsoft Research. “Ao mesmo tempo, estamos descobrindo novas maneiras de torná-los tão poderosos quanto os grandes modelos de linguagem”.

 

Ao contrário dos LLMs treinados em grandes quantidades de dados da Internet, os modelos menores usam dados de treinamento selecionados e de alta qualidade, com os pesquisadores encontrando novos limites de tamanho e desempenho.

 

Inclusive, pesquisadores da Microsoft já desenvolveram e lançaram dois SLMs: Phi e Orca, que, segundo a empresa, apresentam desempenho tão bom ou melhor que grandes modelos de linguagem em determinadas áreas.

 

IA multimodal

 

A maioria das IAs processa, atualmente, apenas um tipo de dado: seja voz, texto, imagem, etc. A Microsoft aposta na evolução da inteligência artificial generativa, com os modelos multimodais, que podem compreender informações de diferentes tipos de dados. Isso torna tecnologias como ferramentas de pesquisa e aplicativos de criatividade mais poderosos e precisos.

 

Como exemplo você pode enviar ao Copilot uma imagem ou escrever um comando em forma de texto, e ele pode te responder também das duas formas, conforme a orientação do usuário. Outro exemplo é o ChatGPT, que aceita seu áudio e tem voz para responder além do formato textual.

 

“A multimodalidade tem o poder de criar experiências mais humanas que podem aproveitar melhor a gama de sentidos que usamos como humanos, como visão, fala e audição”, afirma Jennifer Marsman, engenheira principal do Office of the Chief Technology Officer da Microsoft, Kevin Scott.

 

IA na ciência

 

E como já falamos em artigos anteriores, um caminho de grande potencial para uso da IA é o campo científico. São inúmeras possibilidades e que ainda precisam ser melhor exploradas, para que a população saia ganhando na prática. De acordo com a Microsoft, a IA pode ajudar a acelerar descobertas científicas, com grande parte do trabalho destinado a resolver problemas globais como as alterações climáticas, crises energéticas e doenças.

 

Um exemplo da vida real que a Microsoft apresenta é o uso de IA por pesquisadores da empresa para criar melhores previsões meteorológicas, estimadores de carbono e outras ferramentas para uma agricultura sustentável, fazendo com que as alterações do clima sejam amenizadas e isso ajude os agricultores a trabalhar de forma mais eficiente.

 

Saindo do clima e entrando no campo das doenças que mais matam (drástico demais?), os pesquisadores também estão colaborando no maior modelo de IA baseado em imagens do mundo para combater o câncer e estão utilizando IA avançada para encontrar novos medicamentos para doenças infecciosas, além de novas moléculas para medicamentos inovadores. Ou seja, o trabalho de tentativas e erros dos cientistas, que poderiam levar anos, agora poderá, se assim for, precisar de apenas algumas semanas ou meses.

 

“A inteligência artificial está impulsionando uma revolução na descoberta científica”, afirma Chris Bishop, diretor da equipe AI4Science da Microsoft Research. “Essa pode acabar sendo a aplicação mais emocionante e, em última análise, a mais importante da IA”.