Desmistificando a Inteligência Artificial: História, usos e riscos.

A Inteligência Artificial deixou de ser uma ideia futurista para se tornar uma ferramenta indispensável. No entanto, muitos ainda desconhecem o que realmente está por trás dela e, inclusive, como aproveitá-la ao máximo. Neste episódio do Codurance Talks, conversamos com Jaume Barrios, Engenheiro de Software na Cuatroochenta, para fazer uma jornada pela intrigante história da Inteligência Artificial. Exploramos suas aplicações mais úteis, como ela revolucionou a indústria do desenvolvimento de software e discutimos suas limitações, lembrando que, como qualquer tecnologia, também apresenta desafios.

Inícios da Inteligência Artificial

Embora a Inteligência Artificial (IA) pareça estar em seu auge nos últimos anos com a chegada de modelos como o ChatGPT, a verdade é que este campo tem uma longa história que remonta à metade do século XX. Barrios nos conta que os primeiros conceitos de IA surgiram realmente na década de 1940, em paralelo com o desenvolvimento da informática moderna.

Um dos pioneiros nesse campo foi o matemático e criptógrafo Alan Turing, mais conhecido por seu famoso Teste de Turing, uma prova projetada para medir a capacidade de uma máquina de exibir um comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano. Em termos simples, se um humano não conseguisse diferenciar se estava conversando com uma máquina ou com uma pessoa, essa máquina teria passado no Teste de Turing. Embora esse teste tenha gerado debates na comunidade científica sobre sua validade, ele lançou as bases para a Inteligência Artificial e os chatbots que conhecemos hoje.

O Nascimento do ChatGPT

Embora esses conceitos tenham estado presentes por décadas e façam parte de nossas vidas diárias há anos (como os algoritmos de recomendação personalizada em plataformas como YouTube ou Spotify), sua percepção mudou drasticamente com a chegada das novas gerações de Inteligência Artificial.

O grande salto ocorreu com modelos como o ChatGPT, que se baseia na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Esse avanço em IA deve-se em grande parte aos transformers, um tipo de rede neural introduzida pelo Google em 2017 em sua pesquisa intitulada "Attention is All You Need". Os transformers permitiram uma escalabilidade sem precedentes no processamento de linguagem natural (NLP), abrindo caminho para a criação de modelos cada vez mais avançados, conhecidos por sua capacidade de gerar texto coerente e realizar tarefas complexas.

O primeiro modelo de GPT foi lançado pela OpenAI em 2018, mas foi com o GPT-2 e, posteriormente, o GPT-3 que começou a se evidenciar o verdadeiro potencial dessa tecnologia. O GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, demonstrou uma capacidade impressionante para gerar texto coerente e relevante em uma ampla gama de temas, desde resumos até traduções, e mais.

O ChatGPT é o resultado desse progresso, lançado em 2022 com uma versão aprimorada do GPT-3.5. Como sabemos, esse modelo não apenas gera texto, mas também foi treinado para manter conversas naturais e contínuas com os usuários. Isso foi alcançado por meio de um processo chamado aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Nesse processo, milhares de pessoas interagiram com o modelo, avaliando suas respostas e permitindo que o ChatGPT ajustasse sua capacidade de gerar respostas mais contextuais e naturais, estabelecendo o formato de prompt > resposta.

Conheça mais detalhes sobre a história do ChatGPT assistindo ao vídeo completo:

Impacto da Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Software

GitHub Copilot

Um dos exemplos mais destacados da integração da IA no desenvolvimento de software é o GitHub Copilot, um assistente de código baseado em modelos generativos. Como o nome sugere, o Copilot atua como um "copiloto" para os programadores, sugerindo linhas de código, funções completas e soluções com base no contexto. Por exemplo, ao criar uma função para validar e-mails, o Copilot pode oferecer a expressão regular ou até mesmo gerar toda a função, acelerando o processo de codificação. Isso não apenas aumenta sua produtividade como desenvolvedor, reduzindo tarefas repetitivas, mas também facilita o aprendizado, especialmente para programadores com menos experiência.

Tendências e Outros Possíveis Usos

Além da geração de código, a IA pode ajudar em outras áreas do desenvolvimento:

1. Refatoração Automática e Modernização de Código: A Inteligência Artificial pode analisar bases de código existentes e sugerir melhorias ou atualizações. Isso é especialmente útil para otimizar projetos legados, atualizando bibliotecas e sugerindo implementações mais eficientes ou seguras.

2. Melhoria na Compreensão e Documentação de Código: A IA pode gerar descrições detalhadas e mapear a estrutura do código, ajudando os desenvolvedores a entender melhor novos projetos ou códigos desconhecidos.

3. Geração de Infraestrutura como Código: A IA pode auxiliar na criação de scripts para implantar infraestruturas completas na nuvem. Por exemplo, pode gerar scripts personalizados de Terraform ou CloudFormation de acordo com os requisitos do ambiente e, no futuro, automatizar implantações criando pipelines de CI/CD otimizados para as necessidades específicas do projeto.

Nesse sentido, a integração da IA no desenvolvimento de software não apenas transforma a maneira como programamos, mas também abre um futuro onde a automação, otimização e compreensão do código serão mais acessíveis e eficientes do que nunca.

Conclusão

Embora a Inteligência Artificial possa parecer um fenômeno recente, ela já está se integrando em nossa vida cotidiana há anos. A mudança disruptiva ocorreu com a chegada dos modelos generativos, que não apenas estão revolucionando o desenvolvimento de software, mas também diversas indústrias, aumentando nossa produtividade e eficiência. No entanto, embora possa parecer quase mágico, é essencial manter um enfoque ativo e crítico para garantir sua implementação com os mais altos padrões de qualidade, segurança e ética.