Thread de Lenny Rachitsky (@lennysan)

Meus principais aprendizados com a Dra. @drfeifei: 1. Há apenas nove anos, autodenominar-se uma empresa de IA era considerado ruim para os negócios. Ninguém acreditava que a tecnologia funcionaria em 2016. Em 2017, as empresas começaram a adotar o termo. Hoje, praticamente todas as empresas se autodenominam empresas de IA. 2. A revolução moderna da IA ​​começou com uma percepção simples, porém negligenciada, de Fei Fei: os modelos de IA precisavam de grandes quantidades de dados rotulados. Enquanto os pesquisadores se concentravam em modelos matemáticos e algoritmos sofisticados, ela percebeu que o ingrediente que faltava eram os dados. Sua equipe passou três anos trabalhando com dezenas de milhares de pessoas em mais de 100 países para rotular 15 milhões de imagens, criando o ImageNet. Esse conjunto de dados se tornou a base dos sistemas de IA atuais. 3. A eficiência do cérebro humano supera em muito a dos sistemas de IA atuais. Os humanos operam com cerca de 20 watts de energia — menos do que qualquer lâmpada — e, ainda assim, realizam tarefas que exigem que os sistemas de IA utilizem recursos computacionais massivos. A IA atual ainda não consegue fazer coisas que crianças do ensino fundamental consideram fáceis. 4. Simplesmente ampliar as abordagens atuais não será suficiente. Embora adicionar mais dados, poder computacional e modelos maiores continue impulsionando a IA, inovações fundamentais ainda são necessárias. Ao longo da história da IA, abordagens mais simples combinadas com conjuntos de dados enormes superaram consistentemente algoritmos sofisticados com dados limitados. 5. Tecnologias inovadoras muitas vezes começam como brinquedos ou experimentos divertidos antes de mudarem o mundo. O ChatGPT foi tuitado por Sam Altman como "Aqui está uma coisa legal com a qual estamos brincando" e se tornou o produto de crescimento mais rápido da história. O que parece brincadeira hoje pode transformar a civilização amanhã. 6. A inteligência espacial é tão crucial quanto a linguagem para aplicações no mundo real. Em situações de emergência, como incêndios ou desastres naturais, os socorristas organizam os esforços de resgate por meio da percepção espacial, da coordenação de movimentos e da compreensão do ambiente físico — e não principalmente por meio da linguagem. É por isso que os modelos do mundo que compreendem o espaço tridimensional representam a próxima fronteira além dos chatbots baseados em texto. 7. Os robôs físicos enfrentam desafios muito maiores do que os carros autônomos, que levaram 20 anos desde o protótipo até a implementação nas ruas e ainda não estão finalizados. Os carros autônomos são caixas de metal que se movem em superfícies planas, tentando não tocar em nada. Os robôs são objetos tridimensionais que se movem em espaços tridimensionais, tentando especificamente tocar e manipular coisas. Isso torna a robótica muito mais complexa do que a criação de chatbots. 8. Todos têm um papel no futuro da IA, independentemente da profissão. Seja você um artista que usa ferramentas de IA para contar histórias únicas, um agricultor que participa de decisões comunitárias sobre a implementação da IA ​​ou um enfermeiro que poderia se beneficiar da assistência da IA ​​em um sistema de saúde sobrecarregado, você pode e deve se envolver com essa tecnologia. A IA deve aumentar a dignidade e a autonomia humanas, não substituí-las — o que significa usar a IA como uma ferramenta e ter voz em como ela é governada.