Avanço energético necessário para AGI, afirma Altman da OpenAI

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IA em resumo O CEO da OpenAI, Sam Altman, acredita que é necessário um avanço na produção de energia para desenvolver modelos de IA cada vez mais capazes e que consomem muita energia.

Num painel de discussão com Bloomberg em Davos na semana passada, ele argumentou que “não há forma de chegar lá sem um avanço”. Altman é a favor de fontes de energia renováveis, como a fusão nuclear, e está motivado para continuar investindo nessa tecnologia. Ele investiu pessoalmente US$ 375 milhões na Helion Energy – uma startup de fusão nuclear que assinou um acordo acordo para fornecer energia à Microsoft nos próximos anos.

Modelos de IA compostos por bilhões de parâmetros requerem enormes quantidades de energia para serem treinados. O antigo sistema GPT-3 da OpenAI supostamente consumiu 936 megawatts-hora (MWh), segundo para a empresa de IA Numenta. A Administração de Informação de Energia dos EUA estimativas que o agregado familiar médio consome cerca de 10.5 MWh por ano. Isso significa que o treinamento do GPT-3 consumiu tanta energia quanto cerca de 90 residências consomem por ano.

Modelos maiores exigirão ainda mais energia. “Ainda não terminamos o dimensionamento [LLMs] – ainda precisamos avançar”, Aiden Gomez, CEO da Coerente, Declarado durante outra discussão em Davos.

AlphaGeometry representa um avanço no raciocínio de IA

Os pesquisadores do Google DeepMind treinaram um sistema de IA para provar teoremas geométricos quase no mesmo nível alcançado pelos medalhistas de ouro nas Olimpíadas de matemática humana.

Em um papel publicado in Natureza na semana passada, a equipe DeepMind revelou o AlphaGeometry – um sistema composto por um modelo de linguagem e um mecanismo de dedução simbólica. O primeiro gera estratégias matemáticas potenciais para resolver um problema específico, enquanto o segundo tenta deduzir uma solução final.

“Com AlphaGeometry, demonstramos a capacidade crescente da IA de raciocinar logicamente e de descobrir e verificar novos conhecimentos”, escreveu co-autores Trieu Trinh e Thang Luong. “Resolver problemas de geometria em nível de Olimpíada é um marco importante no desenvolvimento de um raciocínio matemático profundo no caminho para sistemas de IA mais avançados e gerais.”

Curiosamente, o sistema foi treinado em 100 milhões de amostras de dados sintéticos, representando diagramas geométricos aleatórios. AlphaGeometry foi encarregado de aprender todas as relações entre os pontos e retas nas formas para descobrir todas as provas geométricas.

Em um teste de benchmarking do desempenho do sistema, ele conseguiu resolver 25 das 30 questões de geometria das competições olímpicas – em poucas horas. Para efeito de comparação, o medalhista de ouro humano médio pode resolver cerca de 25.9 deles ao mesmo tempo.

O Google DeepMind divulgou o código de seu modelo SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

Os chatbots de IA médica podem não democratizar a saúde

A Organização Mundial da Saúde (OMS) não está optimista de que os sistemas de IA médica serão bons para os países mais pobres se forem construídos por organizações em nações mais ricas que não conseguem treiná-los com base em dados mais diversificados.

Desenvolvedores como Google acreditam que a IA pode ajudar aqueles que têm acesso limitado aos cuidados de saúde no futuro. Mas os responsáveis da OMS acreditam que a tecnologia pode não os servir adequadamente – especialmente se não for representativa dos pacientes utilizados para obter dados clínicos para treinar estes sistemas.

“A última coisa que queremos que aconteça como parte deste salto em frente com a tecnologia é a propagação ou amplificação das desigualdades e preconceitos no tecido social dos países de todo o mundo”, declarou Alain Labrique, diretor da OMS para a saúde digital e inovação, Natureza relatado.

Labrique e os seus colegas argumentaram que o desenvolvimento da IA médica não deveria ser dominado por grandes empresas tecnológicas e que as suas tecnologias deveriam ser auditadas por terceiros independentes antes de serem lançadas. Atualmente, os desenvolvedores estão construindo modelos capazes de gerar automaticamente notas clínicas de reuniões, ajudar médicos a diagnosticar doenças e muito mais.

Problemas potenciais – como diferentes sotaques, idiomas ou históricos médicos que não estão em seus dados de treinamento – poderiam potencialmente prejudicar esses sistemas, levando a um desempenho inferior e a resultados ruins para os pacientes.

Amazon lança assistente experimental de compras com IA

Os consumidores agora podem testar um chatbot de IA sobre um item específico vendido na Amazon com o aplicativo móvel do mercado online.

A guia “Procurando informações específicas”, que costumava mostrar análises de produtos e respostas a perguntas comuns, foi substituída por um grande modelo de linguagem, Pulso do mercado relatada pela primeira vez. O sistema parece funcionar ingerindo e resumindo informações da página de listagem do produto.

Os internautas podem fazer perguntas sobre o item de seu interesse. O chatbot não compara produtos nem sugere alternativas. Também não pode realizar ações como adicionar itens aos carrinhos virtuais dos compradores ou divulgar o histórico de preços. Um porta-voz da Amazon confirmou à CNBC que estava testando o chatbot.

“Estamos constantemente inventando para ajudar a tornar a vida dos clientes melhor e mais fácil e atualmente estamos testando um novo recurso alimentado por IA generativa para melhorar as compras na Amazon, ajudando os clientes a obter respostas às perguntas mais frequentes sobre produtos”, explicado Maria Boschetti. Como todos os chatbots, o sistema mais recente da Amazon é propenso a alucinações – então aceite o que ele diz com uma pitada de sal.

Curiosamente, os recursos do assistente de compras virtual são bastante abertos. Ele pode escrever piadas, poemas ou até mesmo gerar código com base nas informações de um produto em vários idiomas. ®