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1950s–1990s Initial attempts are made to map hard rules around languages and follow logical steps to
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2000s Advancements in machine learning increase the complexity of language models, and the wide adoption of
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2012 Advancements in deep learning architectures and larger data sets lead to the development of GPT
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2018 Google introduces BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), which is a big leap in
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2020 OpenAI releases GPT-3, which becomes the largest model at 175B parameters and sets a new performance
benchmark for language-related tasks.
2022 ChatGPT is launched, which turns GPT-3 and similar models into a service that is widely accessible to users
through a web interface and kicks off a huge increase in public awareness of LLMs and
generative AI.
2023 Open source LLMs begin showing increasingly impressive results with releases such as Dolly 2.0, LLaMA,
Alpaca and Vicuna. GPT-4 is also released, setting a new benchmark for both parameter
size and performance.
• 1. ÉPOCA PRÉ-HISTÓRICA
(Nesta época nada se conhecia sobre os mecanismos da mente, nem sob o prisma fisiológico nem psicológico e por
esta razão vai até 1875 quando Camilo Golgi visualizou o neurônio)
• 2. ÉPOCA ANTIGA (1875-1943)
Época em que a lógica formal apareceu (Russel, Gödel,etc) tudo poderia ser axomatizado e reduzido à Lógica.
Gödel abalou o mundo de Hilbert com seu teorema de imcompletude da aritmética. Foi a época em que, tal como os
filósofos gregos fizeram, são colocadas as bases da IAS e IAC, terminando com a publicação do trabalho de
McCulloch e Pitts modelando o neurônio.
• 3. ÉPOCA ROMÂNTICA (1943-1956)
(É o otimismo desordenado, que tam um jovem rapaz romântico crê que tudo é possível. Acaba com a reunião no
Darthmouth College)
• Objetivo: Simular a inteligência humana em situações pré-determinadas.
• Metodologia e conquistas: Inspiração na natureza. Nascimento Cibernético. Primeiros mecanismos imitando
funcionamento de redes de neurônios. Primeiros programas imitando comportamento inteligente.
• Limitações: Limitação das capacidades computacionais.
•
4. ÉPOCA BARROCA (1956-1969)
(Tudo é fácil e será conseguido. tiveram grande interesse em desmistificar o
computador que na época chegou a ser chamado pelo grande público de " cérebro
eletrônico".
Objetivo: Expandir ao máximo as aplicações da IA tanto usando a abordagem simbólica
quanto a conexionista.
Metodologia e conquistas: Perceptron. Primeiros sistemas especialistas usando a
abordagem simbólica. Grandes esperanças da IAS.
Limitações: Dificuldades em técnicas de aprendizado de redes complexas.
5. ÉPOCA DA TREVAS (1969-1981)
Paralização de quase todas as pesquisas em IA por falta de verbas. Acabou quando em
outubro os japoneses anunciaram seus planos para a Quinta Geração de Computadores
e em outro ambiente Hopfield publica célebre artigo sobre redes neurais. Uma
característica interessante é que o renascimento da IA simbólica se fez em ambientes
de computação e o de redes neurais em um ambiente interdisciplinar.
Metodologia e conquistas: Sistemas especialistas. Aplicações principalmente em
laboratórios. Os computadores usados principalmente para aplicações administrativas
e numéricas. Interesse dos fabricantes de computadores de desmistificar a máquina
levando a pouco interesse em IA.
Limitações: Interesses econômicos.
6. RENASCIMENTO (1981-1987)
(Começou a corrida para IA. Os resultados obtidos nas épocas anteriores atingiram o público em geral.
Sistemas especialistas se popularizaram. Primeira conferência internacional de Redes Neurais marca
final do período. Note-se que redes neurais evoluiu independente da IA Simbólica).
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Metodologia e conquistas: Popularidade da linguagem Prolog, adotada pelos japoneses. Crescimento da
importância da Lógica. Proliferação de máquinas suportando ferramentas para IA.
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Hinton, etc. No final do período, trabalhos de Hopfield, do grupo PDP, etc., criaram condições para a
fase seguinte no que diz respeito às RNAs.
Limitações: a IAS e a IAC evoluindo separadamente.
7. ÉPOCA CONTEMPORÂNEA (1987- atual)
(Logo no início do período Gallant publica seu cérebre artigo sobre sistemas especialistas
conexionistas.
Objetivo: Alargamento das aplicações das IAs. Uso em tomografia, pesquisas em campos de petróleo, e
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Metodologia e conquistas: Redes diretas como aproximador universal. Lógica nebulosa usada largamente
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  • 2. Inteligência X Artificial Inteligência X Estupidez Não(I) = E; Não (Não(I))= I Dados  Informação Informação  Conhecimento Conhecimento  Sabedoria
  • 3. HI + AI = SI Human Intelligence + Artificial Intelligence = Super Intelligence
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  • 5. O que é IA ? Sistemas Computacionais que atuam de forma considerada inteligente quando efetuada por um ser humano • Termo Guarda Chuva cobrindo: • Computer vision • Natural language processing • Virtual Assistants • Robotic process automation • Advanced machine learning
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  • 7.
  • 8.
  • 9. • One of AI's biggest potential benefits is to help people stay healthy so they don't need a doctor, or at least not as often. The use of AI and the Internet of Medical Things (IoMT) in consumer health applications is already helping people. • Technology applications and apps encourage healthier behaviour in individuals and help with the proactive management of a healthy lifestyle. It puts consumers in control of health and well-being. • Additionally, AI increases the ability for healthcare professionals to better understand the day-to-day patterns and needs of the people they care for, and with that understanding they are able to provide better feedback, guidance and support for staying healthy.
  • 10. • Beyond scanning health records to help providers identify chronically ill individuals who may be at risk of an adverse episode, AI can help clinicians take a more comprehensive approach for disease management, better coordinate care plans and help patients to better manage and comply with their long-term treatment programmes. • Robots have been used in medicine for more than 30 years. They range from simple laboratory robots to highly complex surgical robots that can either aid a human surgeon or execute operations by themselves. In addition to surgery, they’re used in hospitals and labs for repetitive tasks, in rehabilitation, physical therapy and in support of those with long-term conditions.
  • 11. • We are living much longer than previous generations, and as we approach the end of life, we are dying in a different and slower way, from conditions like dementia, heart failure and osteoporosis. It is also a phase of life that is often plagued by loneliness. • Robots have the potential to revolutionise end of life care, helping people to remain independent for longer, reducing the need for hospitalisation and care homes. AI combined with the advancements in humanoid design are enabling robots to go even further and have ‘conversations’ and other social interactions with people to keep aging minds sharp.
  • 12.
  • 13. Épocas e Tipos ( IA) • Muitos teóricos de inteligência artificial, incluindo alguns filósofos, teorizam a existência de basicamente três tipos de inteligência artificial: ANI (artificial narrow intelligence), AGI (artificial general intelligence), e ASI (artificial superintelligence).
  • 14.
  • 16. What is a large language model? Figure 2: Foundational model, Source: ArXiv
  • 17.
  • 18. AI principles behind foundation models Training data Self-supervised learning Overfitting Parameters and weights Fine-tuning and prompt engineering Evaluation metrics Neural networks
  • 19. Princípios de IA por trás dos modelos de fundação Dados de treinamento Aprendizagem auto-supervisionada Sobreajuste Parâmetros e pesos, Engenharia de ajuste fino e rápida Métricas de avaliação Redes neurais
  • 20. LLM
  • 21. Extremely brief historical background and development of LLMs 1950s–1990s Initial attempts are made to map hard rules around languages and follow logical steps to accomplish tasks like translating a sentence from one language to another. While this works sometimes, strictly defined rules only work for concrete, well-defined tasks that the system has knowledge about. 1990s Language models begin evolving into statistical models and language patterns start being analyzed, but larger-scale projects are limited by computing power. 2000s Advancements in machine learning increase the complexity of language models, and the wide adoption of the internet sees an enormous increase in available training data. 2012 Advancements in deep learning architectures and larger data sets lead to the development of GPT (Generative Pre-trained Transformer). 2018 Google introduces BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), which is a big leap in architecture and paves the way for future large language models. 2020 OpenAI releases GPT-3, which becomes the largest model at 175B parameters and sets a new performance benchmark for language-related tasks. 2022 ChatGPT is launched, which turns GPT-3 and similar models into a service that is widely accessible to users through a web interface and kicks off a huge increase in public awareness of LLMs and generative AI. 2023 Open source LLMs begin showing increasingly impressive results with releases such as Dolly 2.0, LLaMA, Alpaca and Vicuna. GPT-4 is also released, setting a new benchmark for both parameter size and performance.
  • 22. • 1. ÉPOCA PRÉ-HISTÓRICA (Nesta época nada se conhecia sobre os mecanismos da mente, nem sob o prisma fisiológico nem psicológico e por esta razão vai até 1875 quando Camilo Golgi visualizou o neurônio) • 2. ÉPOCA ANTIGA (1875-1943) Época em que a lógica formal apareceu (Russel, Gödel,etc) tudo poderia ser axomatizado e reduzido à Lógica. Gödel abalou o mundo de Hilbert com seu teorema de imcompletude da aritmética. Foi a época em que, tal como os filósofos gregos fizeram, são colocadas as bases da IAS e IAC, terminando com a publicação do trabalho de McCulloch e Pitts modelando o neurônio. • 3. ÉPOCA ROMÂNTICA (1943-1956) (É o otimismo desordenado, que tam um jovem rapaz romântico crê que tudo é possível. Acaba com a reunião no Darthmouth College) • Objetivo: Simular a inteligência humana em situações pré-determinadas. • Metodologia e conquistas: Inspiração na natureza. Nascimento Cibernético. Primeiros mecanismos imitando funcionamento de redes de neurônios. Primeiros programas imitando comportamento inteligente. • Limitações: Limitação das capacidades computacionais. •
  • 23. 4. ÉPOCA BARROCA (1956-1969) (Tudo é fácil e será conseguido. tiveram grande interesse em desmistificar o computador que na época chegou a ser chamado pelo grande público de " cérebro eletrônico". Objetivo: Expandir ao máximo as aplicações da IA tanto usando a abordagem simbólica quanto a conexionista. Metodologia e conquistas: Perceptron. Primeiros sistemas especialistas usando a abordagem simbólica. Grandes esperanças da IAS. Limitações: Dificuldades em técnicas de aprendizado de redes complexas. 5. ÉPOCA DA TREVAS (1969-1981) Paralização de quase todas as pesquisas em IA por falta de verbas. Acabou quando em outubro os japoneses anunciaram seus planos para a Quinta Geração de Computadores e em outro ambiente Hopfield publica célebre artigo sobre redes neurais. Uma característica interessante é que o renascimento da IA simbólica se fez em ambientes de computação e o de redes neurais em um ambiente interdisciplinar. Metodologia e conquistas: Sistemas especialistas. Aplicações principalmente em laboratórios. Os computadores usados principalmente para aplicações administrativas e numéricas. Interesse dos fabricantes de computadores de desmistificar a máquina levando a pouco interesse em IA. Limitações: Interesses econômicos.
  • 24. 6. RENASCIMENTO (1981-1987) (Começou a corrida para IA. Os resultados obtidos nas épocas anteriores atingiram o público em geral. Sistemas especialistas se popularizaram. Primeira conferência internacional de Redes Neurais marca final do período. Note-se que redes neurais evoluiu independente da IA Simbólica). Objetivo: Renascimento da IA, simbólica e conexionista Metodologia e conquistas: Popularidade da linguagem Prolog, adotada pelos japoneses. Crescimento da importância da Lógica. Proliferação de máquinas suportando ferramentas para IA. Alguns poucos pesquisadores continuaram seus trabalhos em RNAs, Grossberg, Kohonen, Widrow, Hinton, etc. No final do período, trabalhos de Hopfield, do grupo PDP, etc., criaram condições para a fase seguinte no que diz respeito às RNAs. Limitações: a IAS e a IAC evoluindo separadamente. 7. ÉPOCA CONTEMPORÂNEA (1987- atual) (Logo no início do período Gallant publica seu cérebre artigo sobre sistemas especialistas conexionistas. Objetivo: Alargamento das aplicações das IAs. Uso em tomografia, pesquisas em campos de petróleo, e bases de dados inteligentes. Metodologia e conquistas: Redes diretas como aproximador universal. Lógica nebulosa usada largamente em indústrias para controle inteligente. Sistemas especialistas se torna tecnologia dominada. Bons resultados em problemas mal definidos com sistemas usando hibridismo neural-nebuloso. Novo paradigma de programação: programação conexionista. Limitações: Quem sabe??? Uma possibilidade é uma grande expansão das bases de dados inteligentes.