A IA precisa de benchmarks.Mas, por ora, o que temos, são bolas de cristal. Só na última semana, dois dos mais aguardados relatórios sobre o futuro imediato da tecnologia foram publicados: o "Kaggle AI" e o "State of AI", de Nathan Benaich. E, embora ofereçam um caleidoscópio de previsões para o próximo ano, eles podem não capturar necessariamente as mudanças sísmicas que realmente ditam o futuro da tecnologia. Nenhum deles menciona o salto nos modelos de aprendizagem automática energeticamente eficientes, ou no hardware de menor consumo, como o transistor de aprendizado de máquina ultraeficiente que reduz o uso de energia da IA em 99%.
Uma das principais conclusões do "State of AI" é o crescimento dos esforços para tentar clonar ou superar o desempenho da IA, por meio de modelos menores, melhores conjuntos de dados e contextos mais longos. Há urgência, em meio a preocupações de que os dados gerados por seres humanos serão capazes de sustentar as tendências de expansão da IA durante mais alguns anos. O relatório também inclui entre suas previsões:
O Kaggle, por sua vez, aborda as especificidades da tecnologia, como as complexidades em torno da visão computacional e do MLpara dados tabulares, por meio de artigos de luminares da comunidade global de IA. Sublinha a importância do desenvolvimento ético da IA e da utilização responsável, ao mesmo tempo que celebra o potencial transformador da IA Generativa. E dedica um capítulo para ensaios sobre algoritmos de otimização, redes de grafos, física teórica, robótica, IA na saúde e muito mais, destacando a influência interdisciplinar do aprendizado de máquina.
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