Um sistema similar ao ChatGPT que transforma pensamentos em texto por meio de inteligência artificial. Esse é o novo projeto em teste conforme publicação da Nature Neuroscience. O artigo aponta que cientistas da Universidade de Austin, no Texas, desenvolveram uma tecnologia que, via leitura de ondas cerebrais, consegue interpretar padrões. Com isso, o objetivo dos pesquisadores é que pessoas com dificuldades de comunicação possam ser as primeiras a testar o sistema.

O estudo foi liderado por Jerry Tang, aluno de pós-graduação em ciência da computação na Universidade do Texas. De acordo com Tang, atualmente, a decodificação de linguagem é feita por meio de dispositivos implantados, ou seja, extremamente invasivos, de alto risco e que demandam cirurgias. No caso do novo sistema, as gravações serão não invasivas.

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“Nosso objetivo é utilizar as gravações da atividade cerebral do usuário e prever as palavras que o usuário estava ouvindo, dizendo ou imaginando. Naturalmente, esperamos que essa tecnologia possa ajudar pessoas que perderam a capacidade de falar devido a lesões como derrames ou doenças como a esclerose lateral amiotrófica”, disse Tang ao apresentar o projeto.

Fase de testes

Com um grupo de cientistas, Tang iniciou os testes em três participantes que passaram 16 horas ouvindo histórias e, a partir dessa experiência, os pesquisadores utilizaram o modelo de IA batizado de GPT-1 associando a atividade neural e as características dos resultados.

O que é ChatGPT e como ele pode ser útil no dia a dia

Nos últimos meses, essa sigla apareceu em vários conteúdos. E ela não foi apenas destaque quando o tema era tecnologia. Já esteve em matérias de economia, negócios e até mesmo ambiente. Pois o ChatGPT, assim como a inteligência artificial, é um dos grandes temas de 2023. Neste contexto, vale a pena entender, na prática do que se trata a sigla, e mais do que isso, qual o impacto que ela pode ter na dinâmica de negócios.

A tecnologia, inclusive, chamou a atenção da Microsoft. Satya Nadella, CEO da companhia, já afirmou que quer embarcar IA na maior parte dos produtos da empresa. William Colen, Head de Inteligência Artificial e Milton Stiilpen, Diretor de Pesquisa & Inovação, ambos da Take Blip, explicam o que é ChatGPT, a utilidade da ferramenta e o motivo de sua repercussão recente.

“A tecnologia GPT, ou ‘Transformador Generativo Pré-Treinado’ é um modelo de Inteligência Artificial (IA) criado a partir de redes neurais artificiais (método de aprendizagem de máquina), e treinado com uma enorme quantidade de dados. O objetivo é compreender e produzir textos e conversas semelhantes às realizadas por seres humanos. O ChatGPT foi uma aplicação desenvolvida a partir do GPT-3, com um treinamento específico e uma interface amigável, que ajuda os usuários a interagirem através de diálogos inteligentes e naturais sobre qualquer assunto do conhecimento humano.”

Repercussão

“O sucesso dessa aplicação alcançou o mundo inteiro de repente. Mas é o tipo de tecnologia que não foi construída da noite para o dia. Em 2015, as redes neurais artificiais já faziam algo parecido, com alguns primeiros modelos criados através de Redes Neurais Recorrentes (RNN, em inglês) que simulavam a escrita de um autor de livro como Shakespeare. A grande diferença entre 2015 e 2023 é que esse tipo de modelo de IA ganhou, ao longo dos anos, cada vez mais capacidade de analisar o contexto da conversa ou do texto a ser interpretado, resumido ou traduzido, através de um mecanismo nomeado como Attention”, diz Milton.

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Estrutura do ChatGPT

“A ideia por trás é algo semelhante ao que nós humanos fazemos desde crianças. Lembram dos exercícios de preencher as lacunas de uma frase dada as palavras ao seu redor? Os modelos de redes neurais mimetizam esse mecanismo: dado o contexto, qual seria a próxima palavra mais provável? As redes neurais recorrentes de 2015 tinham a capacidade de contexto limitada a algumas palavras de distância. Arquiteturas criadas posteriormente, como Gated Recurrent Units (GRU) e a Long Short-Term Memory (LSTM) conseguiram aumentar essa capacidade quando comparadas às RNNs. Mas foi o Attention, mecanismo por detrás de modelos Transformers, que conseguiu levar a capacidade de contexto, em teoria, ao infinito, caso exista recursos computacionais suficientes para tal. Por isso, modelos desse tipo de arquitetura tem a capacidade de manter a coerência em longas sequências como na escrita de um livro. Mais do que isso, conseguem buscar na sua memória de contexto relações que possibilitam aplicações além da geração de texto, como tradução, perguntas e respostas e diálogos”, conclui Willian.

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