Não é mais necessário discutir se a inteligência artificial passou no teste de Turing. Como resultado, foram criados detectores que poderiam distinguir textos gerados por inteligência artificial daqueles escritos por humanos. Hoje em dia, é um desafio, senão impossível, para qualquer pessoa conseguir isso por conta própria.
@Meiojornada / DVA
Não contando com a perfeição de tais detectores, as pessoas já começaram a aceitar novas regras de vida. Por exemplo, proíbem a utilização de ferramentas linguísticas de IA generativas em exames e obrigam os autores de artigos científicos a reportar qualquer utilização de tais ferramentas na sua escrita.
A partir deste ano, não temos mais dúvidas de que o ChatGPT pode escrever um discurso, ensaio, sermão ou obituário a nível profissional. Agora, fazemos afirmações completamente diferentes sobre esses sistemas de IA.
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Por exemplo, o que é IA real?
A IA não pode criar uma ótima música (porque, como escreve o famoso músico de rock, poeta e escritor australiano Nick Cave sobre letras escritas por ChatGPT no estilo de Nick Cave, “as músicas surgem do sofrimento e da difícil luta interna pela criação, e os algoritmos não não sente, e os dados não sofrem”);
A IA está mais avançada do que nunca, mas frequentemente comete erros ao responder perguntas que exigem:
Uma compreensão das unidades de medida (por exemplo, qual é a distância entre Chicago e Tóquio?);
Cálculos complexos (por exemplo, quanto é 3 elevado a 73?);
Conhecimento atual de acontecimentos recentes (por exemplo, o que aconteceu em todo o mundo em fevereiro de 2022).
Mas tudo no campo da IA está se desenvolvendo a uma velocidade alucinante. E se ainda há problemas com o ponto 1 (criar “ótimas músicas”), então já houve avanços significativos com o ponto 2.
Há um mês, Stephen Wolfram sugeriu que tal solução seria o pooling GPT e o Wolfram Alpha. Ele pode fornecer uma combinação poderosa de inteligência linguística, compreensão e processamento de informações em termos de linguagem natural, da GPT, e inteligência computacional, compreensão e processamento de informações em termos computacionais, da Wolfram Alpha. Essa combinação permite obter respostas mais precisas e detalhadas ao combinar dois tipos de pensamento: linguístico e computacional.
Tal combinação poderia permitir que um assistente de IA ideal alternasse facilmente entre a geração de texto humano e tarefas computacionais não humanas com um comando de linguagem natural. Idealmente, o ChatGPT deveria ser ensinado a falar a Wolfram Language, uma linguagem na qual humanos e computadores podem “pensar computacionalmente”.
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A primeira tentativa simplificada de fazer isso foi feita por James Weaver, da IBM. Ele criou sua própria versão da abordagem integral, ChatGPT-LangChain. Isto não é exatamente o que Wolfram tinha em mente, mas sim uma imitação de sua abordagem. Em vez de ensinar ao ChatGPT como trabalhar com Alpha, LangChain simplesmente combina Alpha e GPT 3.5, a tecnologia na qual o ChatGPT foi construído. O sistema faz uma chamada de API para Alpha ou GPT 3.5, dependendo da dúvida do usuário. Se a pergunta for mais adequada a um modelo computacional que exija fatos ou cálculos concretos, ela fará uma chamada de API para Alpha. Mas se a questão exigir menos precisão e mais criatividade, fará uma chamada de API para GPT 3.5.
LangChain pode resolver vários problemas de matemática, física e conhecimento do mundo. No final da conversa, LangChain “adivinhou” que a IA seria capaz de atingir o nível de inteligência humana até 2035.
Nós encorajamos você a conversar com LangChain você mesmo. Tudo é grátis; você só precisa de uma chave de API OpenAI.
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O post LangChain: Como combinar ChatGPT e Wolfram Alfa para obter respostas mais precisas e detalhadas apareceu pela primeira vez no Metaverse Post.