As transformações que o Deep Learning e a Inteligência Artificial trazem em 2023 e nos anos seguintes

A Inteligência Artificial (IA) e o Deep Learning, em particular, já estão transformando a maneira como abordamos tudo, desde a triagem do câncer até a veiculação de anúncios. O ChatGPT e o Bard do Google já se destacaram. A capacidade do ChatGPT, em particular, e dos aplicativos de IA em geral, para responder a perguntas e até mesmo gerar código funcional (embora não livre de bugs) gerou um impulso considerável na indústria de tecnologia que gerou investimentos significativos em empresas focadas em IA, apesar dos mercados voláteis .

Ideias gerais:

• Quando as pessoas dizem Inteligência Artificial, elas geralmente se referem a aprendizado de máquina ou aprendizado profundo
• A maioria dos avanços modernos de IA são alimentados por redes neurais baseadas em Deep Learning
• Espera-se que a IA generativa represente a revolução da IA ​​em 2023
• Deep Learning é uma ferramenta essencial para anunciantes

O que exatamente é Inteligência Artificial?

Aqui está a resposta, de acordo com o ChatGPT:

“IA significa ‘inteligência artificial’. Refere-se ao desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução. Os sistemas de IA usam algoritmos, aprendizado de máquina e Deep Aprender a analisar dados e fazer previsões ou tomar decisões com base nesses dados. O objetivo da IA ​​é criar máquinas que possam executar tarefas de forma autônoma sem intervenção humana e melhorar a eficiência e a precisão das tarefas que atualmente são executadas por humanos.”

Em geral, a resposta está correta, embora deva ser lembrado que muitas vezes quando as pessoas dizem IA, elas estão se referindo ao aprendizado de máquina ou algoritmos de aprendizado profundo, que são projetados para analisar grandes quantidades de dados na tentativa de encontrar correlações e padrões. Uma vez encontrados, esses padrões podem ser usados ​​para ajudar a dirigir um carro, identificar um câncer de pulmão, criar um chatbot ou entender o que é mais importante para um próximo comprador.

Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Existem diferenças significativas entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

O primeiro permite que os sistemas de computador aprendam e se adaptem a partir da experiência sem programação explícita, usando um algoritmo para analisar os dados. Dentro desse conjunto de regras, um sistema de aprendizado de máquina é capaz de autoaperfeiçoamento, mas se precisar de melhorias fora desse domínio, ou se algo sobre o conjunto de regras criar erros, a intervenção humana será necessária para a reprogramação.

O Deep Learning foi criado para corrigir isso. Quando algo não funciona, um algoritmo de Deep Learning pode melhorar sua saída por meio da iteração e identificar o que funciona e o que não funciona. Ele faz isso colocando algoritmos em camadas e unidades de computação, chamadas neurônios, em uma rede neural artificial baseada na estrutura do cérebro humano. Os dados passam por essa rede de algoritmos interconectados e os processam de maneira semelhante ao cérebro humano. Isso permite que o Deep Learning processe grandes conjuntos de dados, mesmo os não estruturados, e melhore seu próprio conjunto de regras com base em seus insights.

Deep Learning și machine learning:

Por que a IA de repente se tornou popular?

Muito desse interesse se deve ao ChatGPT. Este aplicativo imita a interação humana e alcançou um milhão de usuários em apenas cinco dias.

Os sistemas de bate-papo baseados em IA capturam a imaginação das pessoas porque são muito bons em imitar os humanos. O ChatGPT levou isso para o próximo nível com sua capacidade de propor código de trabalho e escrever artigos ou discursos bastante atraentes. Isso, é claro, levou muitos críticos a dizer que a IA eliminará empregos, mas também aumentou o interesse no campo.

Existem alguns problemas com isso. Embora o ChatGPT e soluções semelhantes representem um grande avanço na IA, eles ainda não são “inteligência verdadeira”. O ChatGPT é capaz de fornecer um código aceitável porque tem acesso aos recursos do GitHub, portanto, está essencialmente fazendo o que qualquer desenvolvedor inexperiente faria e aproveitando um recurso. Ele pode escrever discursos, livros e artigos porque tem acesso a um vasto banco de dados de discursos, livros e artigos para extrair. É capaz de aprender e produzir conteúdos muito atrativos, mas não é uma IA capaz de substituir totalmente o ser humano em atividades complexas que exigem criatividade. E é apenas uma pequena parte de uma imagem muito maior.

Dito isso, a RTB House resume algumas das tendências de IA que terão grande impacto em 2023.

A IA generativa nº 1 continuará a provar sua utilidade

O ChatGPT se enquadra na faixa mais ampla conhecida como Generative AI. Trata-se de qualquer Inteligência Artificial projetada para usar dados para criar novos conteúdos, em vez de apenas analisar os dados existentes. Esta categoria também inclui geradores de arte digital como o DALL-E.

Eles são populares precisamente porque parecem ser úteis em algo há muito considerado uma qualidade puramente humana: criar conteúdo criativo. Essas ferramentas de IA facilitam a produção desse conteúdo e podem, teoricamente, eliminar os trabalhos básicos de redação e design.

Como sempre, esta é uma faca de dois gumes. Embora a IA possa eliminar alguns empregos, ela também está criando ferramentas que podem ser usadas para ajudar empresas e criativos a eliminar parte do desgaste. Por exemplo, um escritor pode usar o ChatGPT para estruturar um trabalho em vez de ter que fazê-lo do zero, ou um designer pode usar o DALL-E para criar vários exemplos para os clientes escolherem, que podem ser usados ​​para mapear o orientação para o produto final.

#2 Deep Learning continuará a ser aplicado em novas situações

Para nós, um dos momentos mais emocionantes da IA ​​no ano passado não foi o ChatGPT, mas Cícero da Meta que derrotou 90% das pessoas em um torneio de Diplomacia na Web. É um jogo de tabuleiro onde os jogadores devem negociar ativamente uns com os outros para vencer. Não há componente aleatório no jogo, basta obter a superioridade numérica para atacar, que geralmente precisa do apoio de outro jogador.

A diplomacia é difícil de entender para a IA, mas a Meta acertou em cheio. Foi também o primeiro exemplo de compreensão da IA ​​sobre negociações abertas e foi capaz de competir com humanos em um jogo muito difícil.

Com a IA generativa continuando a melhorar, é provável que vejamos exemplos de IA como Cícero sendo cada vez mais usados ​​em jogos, negócios e até negociações.

#3 A Ética da Inteligência Artificial se tornará um importante tópico de discussão

Embora o medo de que a IA elimine empregos seja amplamente exagerado, há preocupações maiores sobre como os dados são tratados. Por exemplo, algumas vozes expressaram preocupação de que o ChatGPT seja construído com base em dados coletados sem o consentimento dos criadores. Também há preocupações de que o ChatGPT não possa cumprir suas responsabilidades do GDPR porque não há uma maneira clara de remover dados individuais do modelo geral de treinamento.

Isso levou ao conceito de construir IA não como uma caixa preta, mas como uma caixa de vidro. Em muitas soluções de IA existentes, os usuários não têm ideia de como chegar a conclusões, geralmente devido à complexidade do modelo. Assim, os pesquisadores trabalharam em uma maneira de construir uma inteligência artificial complicada que pode ser explicada aos usuários (caixa de vidro), especificamente usando um modelo de Máquina de Boosting Explicativa (EBM) desenvolvido pela Microsoft.

Embora seja importante abordar quaisquer possíveis preocupações éticas e possíveis perigos, mesmo aqueles que parecem altamente improváveis ​​de acontecer, devemos lembrar que a oportunidade para a IA melhorar nossas vidas e o mundo ao nosso redor vale a pena ser mais explorada com abundância. de cautela.

# 4 O futuro sem cookies recompensará as empresas que usam técnicas sofisticadas de Deep Learning

À medida que o Google aposenta os cookies de terceiros em 2024 e vemos uma mudança para o gerenciamento de dados que prioriza a privacidade, os anunciantes perderão o acesso a muitos de seus conjuntos de dados estruturados. Isso tornará muitas soluções de aprendizado de máquina existentes ainda menos úteis em um futuro muito próximo.

As soluções de Deep Learning, como as que a RTB House já usa, estarão mais bem posicionadas para trabalhar com esses conjuntos de dados não estruturados muito grandes. Isso permitirá que os anunciantes continuem a alcançar os consumidores com anúncios relevantes enquanto protegem sua privacidade.

Deep Learning é o futuro e já é amplamente utilizado

Embora não estejamos nem perto de criar uma IA verdadeiramente inteligente, ficamos muito melhores no uso de algoritmos para resolver nossos problemas, especialmente os relacionados a dados. É por isso que as soluções de Deep Learning provavelmente continuarão a impulsionar a maior parte da inovação em IA nos próximos dois anos.

Equipe Casa RTB ele identificou o valor cedo Aprendizado Profundo e se tornou a primeira plataforma de demanda (DSP) a adotar Deep Learning em 100% de suas soluções de publicidade em 2017. Isso nos dá uma experiência significativa na aplicação inteligente de Deep Learning a soluções de publicidade e significa que entendemos como ajudar as marcas a aproveitar ao máximo esse.

Por exemplo, pudemos usar anúncios dinâmicos em vídeo e otimização de aprendizado profundo para ajudar a A1 Bulgária a atingir um alcance de 485 mil usuários, com uma taxa de conclusão de vídeo de 75%. Alcançamos resultados igualmente impressionantes para outras empresas, e você pode encontrar a lista completa na seção Histórias de sucesso.

Se você deseja saber mais sobre como o Deep Learning pode ajudar sua empresa a superar obstáculos, não hesite em nos contatar.