Professor Livre Docente de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da USP

Opinião|Menor e mais inteligente: o futuro da inteligência artificial


Inspirações da natureza mostram que arquiteturas neurais menores podem ser mais inteligentes

Por Alexandre Chiavegatto Filho

O movimento atual de redução do tamanho das Large Language Models (LLMs) alcançou um novo marco na semana passada com o lançamento do GPT-4o Mini, que empatou com a sua versão original nos benchmarks de desempenho, porém custando 20 vezes menos.

Esses avanços na melhoria da eficiência dos algoritmos têm respaldo no reino animal, onde não há uma correlação direta entre o tamanho do cérebro e a inteligência. O cérebro de um elefante pesa cerca de 5 kg, enquanto o cérebro humano pesa apenas 1,4 kg.

Animais como corvos e polvos têm cérebros ainda menores, mas possuem habilidades cognitivas surpreendentes. Corvos são conhecidos pela sua capacidade de usar ferramentas e resolver problemas relativamente complexos, enquanto polvos demonstram uma memória avançada.

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GPT-4o Mini é o novo lançamento da OpenAI Foto: Patrick/adobe.stock

No fundo, a eficiência da estrutura neural dos seres biológicos é tão importante quanto o seu tamanho. Da mesma forma, em machine learning, a arquitetura das redes neurais artificiais pode ser otimizada para maximizar o desempenho com um número reduzido de parâmetros.

Essas técnicas refletem processos naturais de otimização evolutiva. Na natureza, estruturas ou capacidades redundantes são eliminadas ao longo do tempo para criar sistemas mais eficientes. Da mesma forma, modelos de IA menores e treinados com os dados corretos podem exibir capacidades comparáveis a modelos maiores, tornando-se mais rápidos e menos custosos de implementar.

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Essa redução do tamanho das LLMs permitirá a democratização da inteligência artificial. Modelos mais compactos e eficientes tornam a tecnologia mais acessível a diversos setores, especialmente aqueles com recursos limitados. Isso abre novas oportunidades para a aplicação de IA em áreas como saúde, educação e agricultura nas regiões mais remotas do mundo, promovendo a inovação e o desenvolvimento global.

O futuro da inteligência artificial não está apenas na grandiosidade dos números, mas na elegância e eficácia das suas soluções. À medida que continuamos a aperfeiçoar e reduzir esses modelos, estamos na verdade descobrindo os pilares que sustentam a inteligência.

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Tal como a natureza, que desenvolveu formas mais inteligentes e eficientes ao longo de milhões de anos de evolução, estamos agora próximos de uma revolução tecnológica em que a inteligência artificial será onipresente e acessível, abrindo caminho para um mundo onde o poder do conhecimento está ao alcance de todos.

Os avanços científicos dos próximos meses e anos poderão criar novas soluções que transcendam os limites atuais da biologia. Está ficando cada vez mais claro que a verdadeira inteligência, tanto na natureza quanto na tecnologia, está na eficiência da arquitetura neural e na sua capacidade de fazer mais com menos.

O movimento atual de redução do tamanho das Large Language Models (LLMs) alcançou um novo marco na semana passada com o lançamento do GPT-4o Mini, que empatou com a sua versão original nos benchmarks de desempenho, porém custando 20 vezes menos.

Esses avanços na melhoria da eficiência dos algoritmos têm respaldo no reino animal, onde não há uma correlação direta entre o tamanho do cérebro e a inteligência. O cérebro de um elefante pesa cerca de 5 kg, enquanto o cérebro humano pesa apenas 1,4 kg.

Animais como corvos e polvos têm cérebros ainda menores, mas possuem habilidades cognitivas surpreendentes. Corvos são conhecidos pela sua capacidade de usar ferramentas e resolver problemas relativamente complexos, enquanto polvos demonstram uma memória avançada.

GPT-4o Mini é o novo lançamento da OpenAI Foto: Patrick/adobe.stock

No fundo, a eficiência da estrutura neural dos seres biológicos é tão importante quanto o seu tamanho. Da mesma forma, em machine learning, a arquitetura das redes neurais artificiais pode ser otimizada para maximizar o desempenho com um número reduzido de parâmetros.

Essas técnicas refletem processos naturais de otimização evolutiva. Na natureza, estruturas ou capacidades redundantes são eliminadas ao longo do tempo para criar sistemas mais eficientes. Da mesma forma, modelos de IA menores e treinados com os dados corretos podem exibir capacidades comparáveis a modelos maiores, tornando-se mais rápidos e menos custosos de implementar.

Essa redução do tamanho das LLMs permitirá a democratização da inteligência artificial. Modelos mais compactos e eficientes tornam a tecnologia mais acessível a diversos setores, especialmente aqueles com recursos limitados. Isso abre novas oportunidades para a aplicação de IA em áreas como saúde, educação e agricultura nas regiões mais remotas do mundo, promovendo a inovação e o desenvolvimento global.

O futuro da inteligência artificial não está apenas na grandiosidade dos números, mas na elegância e eficácia das suas soluções. À medida que continuamos a aperfeiçoar e reduzir esses modelos, estamos na verdade descobrindo os pilares que sustentam a inteligência.

Tal como a natureza, que desenvolveu formas mais inteligentes e eficientes ao longo de milhões de anos de evolução, estamos agora próximos de uma revolução tecnológica em que a inteligência artificial será onipresente e acessível, abrindo caminho para um mundo onde o poder do conhecimento está ao alcance de todos.

Os avanços científicos dos próximos meses e anos poderão criar novas soluções que transcendam os limites atuais da biologia. Está ficando cada vez mais claro que a verdadeira inteligência, tanto na natureza quanto na tecnologia, está na eficiência da arquitetura neural e na sua capacidade de fazer mais com menos.

O movimento atual de redução do tamanho das Large Language Models (LLMs) alcançou um novo marco na semana passada com o lançamento do GPT-4o Mini, que empatou com a sua versão original nos benchmarks de desempenho, porém custando 20 vezes menos.

Esses avanços na melhoria da eficiência dos algoritmos têm respaldo no reino animal, onde não há uma correlação direta entre o tamanho do cérebro e a inteligência. O cérebro de um elefante pesa cerca de 5 kg, enquanto o cérebro humano pesa apenas 1,4 kg.

Animais como corvos e polvos têm cérebros ainda menores, mas possuem habilidades cognitivas surpreendentes. Corvos são conhecidos pela sua capacidade de usar ferramentas e resolver problemas relativamente complexos, enquanto polvos demonstram uma memória avançada.

GPT-4o Mini é o novo lançamento da OpenAI Foto: Patrick/adobe.stock

No fundo, a eficiência da estrutura neural dos seres biológicos é tão importante quanto o seu tamanho. Da mesma forma, em machine learning, a arquitetura das redes neurais artificiais pode ser otimizada para maximizar o desempenho com um número reduzido de parâmetros.

Essas técnicas refletem processos naturais de otimização evolutiva. Na natureza, estruturas ou capacidades redundantes são eliminadas ao longo do tempo para criar sistemas mais eficientes. Da mesma forma, modelos de IA menores e treinados com os dados corretos podem exibir capacidades comparáveis a modelos maiores, tornando-se mais rápidos e menos custosos de implementar.

Essa redução do tamanho das LLMs permitirá a democratização da inteligência artificial. Modelos mais compactos e eficientes tornam a tecnologia mais acessível a diversos setores, especialmente aqueles com recursos limitados. Isso abre novas oportunidades para a aplicação de IA em áreas como saúde, educação e agricultura nas regiões mais remotas do mundo, promovendo a inovação e o desenvolvimento global.

O futuro da inteligência artificial não está apenas na grandiosidade dos números, mas na elegância e eficácia das suas soluções. À medida que continuamos a aperfeiçoar e reduzir esses modelos, estamos na verdade descobrindo os pilares que sustentam a inteligência.

Tal como a natureza, que desenvolveu formas mais inteligentes e eficientes ao longo de milhões de anos de evolução, estamos agora próximos de uma revolução tecnológica em que a inteligência artificial será onipresente e acessível, abrindo caminho para um mundo onde o poder do conhecimento está ao alcance de todos.

Os avanços científicos dos próximos meses e anos poderão criar novas soluções que transcendam os limites atuais da biologia. Está ficando cada vez mais claro que a verdadeira inteligência, tanto na natureza quanto na tecnologia, está na eficiência da arquitetura neural e na sua capacidade de fazer mais com menos.

Opinião por Alexandre Chiavegatto Filho

Professor Livre Docente de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da USP

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