Convergência e diversidade

A evolução da inteligência artificial tem sido marcada por períodos distintos de avanços notáveis, cada um caracterizado por diferentes maneiras de abordar problemas complexos. No início, a IA era caracterizada pela diversidade de algoritmos empregados para resolver variados problemas - regressão linear, random forest, gradient boosting, entre outros - marcando a primeira era dessa trajetória tecnológica. À medida em que o campo amadureceu, as redes neurais começaram a dominar o cenário, mas ainda com diferentes arquiteturas - multilayer perceptron, redes convolucionais, redes recorrentes - delineando uma segunda era. Nos últimos anos, uma terceira era se caracteriza com uma arquitetura predominante de redes neurais, o transformer, mas ainda com alta especialização de modelos - GPT para linguagem escrita, DETR para visão computacional, Wav2Vec para áudio etc. No momento em que estamos, caminhamos rapidamente para a quarta era, quando a tendência é a convergência para modelos multifuncionais: um único modelo capaz de entender, manipular, classificar e produzir sons, imagens e linguagem, nos mais variados idiomas, sejam eles humanos ou de máquina (códigos de programação).

A vantagem de termos um modelo único capaz de resolver qualquer problema é a facilidade de uso. A partir do momento em que um único modelo, que seja capaz de interagir com usuários por linguagem natural e em qualquer idioma, pode resolver qualquer problema, teremos, finalmente, democratizado a tecnologia por completo. Experts não serão mais necessários para o uso comum das ferramentas. Isso vale até o momento que chegarmos à quinta era, que promete a Inteligência Artificial Geral (AGI), que visa construir uma IA capaz de performar qualquer tarefa cognitiva humana sem a necessidade de humanos dando-lhe ordens. Seria como uma consciência artificial. Mas isso ainda é ficção.

Apesar dessa marcha em direção à convergência de algoritmos, arquiteturas e modelos, é vital reconhecer que o progresso no campo da IA não torna as abordagens anteriores obsoletas. Assim como as motocicletas não eliminaram os patinetes, os grandes avanços em IA jamais substituirão por completo a importância da estatística, da lógica probabilística e da álgebra linear. A realidade sempre mantém um equilíbrio entre custo, benefício e praticidade. Mesmo com a existência de modelos altamente avançados e sofisticados, técnicas clássicas sempre permanecerão relevantes e, como sempre, utilizadas por aqueles que buscam soluções práticas, eficientes e eficazes para questões específicas, os experts.

Para uma comparativo honesto, é crucial considerar as desvantagens dos modelos modernos em comparação aos modelos clássicos, frequentemente adotados na indústria para tarefas de regressão e classificação específicas. Uma desvantagem notável é o custo computacional elevado, além de certa imprevisibilidade nos resultados que podem ser mais inconsistentes com os modelos modernos. Por exemplo, uma rede convolucional clássica, leve, dedicada ao reconhecimento de tipos específicos de defeitos em um único produto, pode apresentar um melhor custo/benefício do que um supermodelo capaz de fazer o mesmo e muito mais, como imaginar e ilustrar defeitos novos e, ocasionalmente, inverossímeis. Além disso, o primeiro pode rodar em um dispositivo móvel, o segundo precisa de unidades de processamento poderosas, e muitas vezes, nas nuvens.

É obvio que os novos modelos também oferecem inúmeras vantagens, principalmente ao considerarmos aplicações ainda pouco exploradas da IA, ao menos na manufatura, como na gestão de conhecimento corporativo ou automação em níveis comparáveis à habilidade humana. Para o universo industrial, que abrange tanto processos automatizados e repetitivos quanto decisões estratégicas complexas, definitivamente haverá espaço tanto para abordagens tradicionais quanto para a inovação tecnológica de ponta. A vantagem competitiva residirá no entendimento holístico das várias opções disponíveis e na implementação da estratégia mais adequada às necessidades, sempre mantendo as soluções atualizadas enquanto apresentem o melhor valor possível. A convergência vai nos levar a uma IA para tudo e para todos, mas sistemas especialistas leves e extremamente eficientes ainda devem continuar fazendo seu trabalho silencioso na indústria por muito tempo.