Por Marcelo Bissuh*

A mais nova edição do Artificial Intelligence Index Report 2023 – relatório anual que acompanha e analisa dados relacionados à Inteligência Artificial (IA) – foi divulgada e é considerada a mais abrangente de todos os tempos.

O estudo apresenta novos insights sobre a opinião pública com relação ao tema, uma análise aprimorada de desempenho técnico, tendências na legislação global e uma pesquisa inovadora sobre modelos multimodais e de linguagem natural. Por isso, é importante dividir  o que há de mais importante no documento.

É provável que muitas pessoas ainda tenham uma visão restrita sobre todos os diferentes tipos de Inteligência Artificial existentes. Porém, o último ano atraiu a atenção de todas as áreas a um novo ramo, o das IA generativas, que possui habilidades que achávamos ser possível apenas para seres humanos, como criar conteúdos em diversos formatos.

Em 2022, vimos modelos que transformam texto em imagens e vídeos – como é feito pelo cérebro humano –, vimos ferramentas que completam frases e observamos pessoas “vivendo” suas próprias histórias de ficção científica ao acreditar que máquinas eram capazes de ter sentimentos. E, por causa desses modelos, vimos o crescimento do processamento de dados de forma exponencial, assim como uma tomada da indústria como principal agente da Inteligência Artificial.

Mesmo com todos os rumores sobre o “raciocínio artificial” (termo utilizado para representar a capacidade de uma IA de pensar por si mesma), o estudo aponta o contrário: temos um longo caminho na computação até que máquinas possam racionalizar como seres humanos.

Além do Teste de Turing, que avalia a inteligência de uma máquina em relação à do ser humano, um novo modelo foi elaborado para que uma IA possa ser testada. Os resultados não foram promissores e comprovam que a capacidade de raciocínio para resolução de problemas e a tomada de decisão ainda são limitadas e precisam do auxílio humano.

Outro ponto destacado no relatório foi o uso da IA na ciência. Recentemente, sistemas de Inteligência Artificial têm sido cada vez mais presentes como parte fundamental de equipes de ciência, e esse trabalho tem surtido muito efeito em acelerar descobertas e pesquisas em muitos segmentos.

Ainda falando de “ciência”, outro ponto foi o da fusão com controle de plasma alimentado por IA. A fusão nuclear promete energia limpa pela fusão do hidrogênio e, a partir do DeepMind, pesquisadores aproveitaram o poder da IA e criaram um algoritmo de aprendizado por reforço de ponta para dominar a arte do gerenciamento de tokamak. Ou seja, o futuro da energia limpa ficou mais inteligente.

Mais uma inovação é a multiplicação de matrizes. Graças ao AlphaTensor da DeepMind, o cinquentenário algoritmo Strassen foi aposentado por uma multiplicação de matrizes mais rápidas. Utilizando o poder do Reinforcement Learning, o AlphaTensor oferece desempenho de ponta para vários tamanhos de matrizes, incluindo as indescritíveis 4×4. Ao explorar uma vasta gama de algoritmos e otimizá-los para arquiteturas de computadores reais, essa inovação está pronta para transformar o mundo da computação.

O machine learning recebeu destaque devido à equipe da Nvidia. Com o machine learning por reforço, a empresa treinou um sistema de IA para criar circuitos de chip que deixam os designs convencionais para trás. Esses circuitos projetados são menores, mais rápidos e mais eficientes do que suas contrapartes Electronic Design Automation (EDA).

Agora, a arquitetura de ponta da GPU Hopper da companhia possui mais de 13 mil instâncias desses circuitos projetados por IA. O agente PrefixRL AI criou um circuito adicionador de 64 bits que é 25% menor, mas tão rápido e funcional quanto os melhores circuitos projetados pela EDA.

No campo da Saúde, um avanço revolucionário retratado no Relatório foi o que ocorreu sobre o design de anticorpos. O processo, que consome tempo e recursos, agora cria anticorpos de alta qualidade em uma única injeção graças ao poder de sistemas de IA generativa. Esses anticorpos robustos serão capazes de turbinar a descoberta de medicamentos e reescrever o futuro da medicina.

A demanda por mão de obra no segmento também é destaque. Foi registrado um aumento de 1,7% para 1,9% ao somar todas as vagas de trabalho relacionadas à IA no LinkedIn, de 2021 para 2022. As quatro áreas que mais apresentam interesse nessa mão de obra são: Setor de informação (5,3%); Serviços profissionais, técnicos e científicos (4,07%); Finanças e seguros (3.33%); e Setor fabril (3,26%).

O estudo apontou uma queda no crescimento da indústria de IA, algo próximo do que ocorreu nos anos anteriores a 2021. Essa diminuição se deu por conta, principalmente, do baixo investimento em IPOs e investimentos minoritários.

Por fim, foi possível observar a concentração de investimento em IA nas áreas de Medicina e processamento de dados e nuvem, bem como no segmento financeiro, com aplicações de segurança digital mostrando crescimento em investimento.

Já os segmentos que mais adotaram a Inteligência Artificial na indústria são: visão computacional, linguagem natural (NLP), agentes virtuais, máquinas e robôs. Ainda assim, a porcentagem de empresas adotando sistemas de IA segue estagnada em, aproximadamente, 50% – número que, na minha opinião, mudará em 2023.

*Marcelo Bissuh é  CTO do TC, plataforma social para investidores com educação financeira, análise de dados e inteligência de mercado