Aprendizado de máquina e redes neurais - página 7

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Explicação das redes neurais convolucionais (visualização da CNN)

Explicação das redes neurais convolucionais (visualização da CNN)

O vídeo explica as redes neurais convolucionais (CNNs) e sua estrutura para reconhecimento de imagens, usando o exemplo de reconhecimento de números.

A primeira camada oculta, a camada convolucional, aplica kernels ou detectores de recursos para transformar os pixels de entrada e destacar recursos, como arestas, cantos e formas, levando a vários mapas de recursos que passam por uma função não linear.

Os mapas de recursos recém-produzidos são usados como entradas para a próxima camada oculta, uma camada de pooling, que reduz as dimensões dos mapas de recursos e ajuda a construir abstrações adicionais para a saída, retendo informações significativas. A camada de agrupamento reduz o overfitting enquanto acelera o cálculo por meio de mapas de recursos de downsampling. O segundo componente da CNN é o classificador, que consiste em camadas totalmente conectadas que usam recursos de alto nível abstraídos da entrada para classificar corretamente as imagens.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo apresenta as redes neurais convolucionais (CNNs) e sua estrutura para reconhecimento de imagem, usando o exemplo de reconhecimento de número. O vídeo explica que as imagens em dispositivos digitais são armazenadas como matrizes de valores de pixel, e cada matriz é um canal ou um componente da imagem. A primeira camada oculta, a camada convolucional, aplica kernels ou detectores de recursos para transformar os pixels de entrada e destacar recursos, como arestas, cantos e formas, levando a vários mapas de recursos que passam por uma função não linear para se adaptar ao mundo real dados. Os mapas de recursos recém-produzidos são usados como entradas para a próxima camada oculta, uma camada de pooling, que reduz as dimensões dos mapas de recursos e ajuda a construir abstrações adicionais para a saída, retendo informações significativas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo aborda os recursos e a funcionalidade da camada de agrupamento em redes neurais convolucionais (CNN). O pooling é um processo que reduz o overfitting enquanto acelera o cálculo por meio de downsampling de mapas de recursos. No pooling máximo, um kernel é deslizado pelos mapas de recursos de entrada e o maior valor de pixel nessa área é salvo em um novo mapa de saída. Os mapas de recursos obtidos normalmente retêm informações importantes da camada convolucional enquanto ainda permitem uma resolução espacial mais baixa. Esta seção também cobre o segundo componente da CNN: o classificador, que consiste em camadas totalmente conectadas que usam os recursos de alto nível abstraídos da entrada para classificar corretamente as imagens.
  

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Por que as redes neurais convolucionais funcionam tão bem?

Por que as redes neurais convolucionais funcionam tão bem?

O sucesso das redes neurais convolucionais (CNNs) reside no uso de entradas de baixa dimensão, tornando-as facilmente treináveis com apenas dezenas de milhares de exemplos rotulados.

O sucesso também é obtido por meio do uso de camadas convolucionais que produzem apenas pequenas quantidades de informações úteis devido à compressibilidade de manchas de pixels que existem no mundo real, mas não necessariamente em imagens rearranjadas artificialmente. Embora as CNNs sejam usadas para executar várias tarefas de processamento de imagens, seu sucesso não pode ser totalmente atribuído à sua capacidade de aprendizado, uma vez que humanos e redes neurais não podem aprender com dados de alta dimensão. Em vez disso, estruturas espaciais codificadas em sua arquitetura devem existir antes do treinamento para "ver" o mundo.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como os modelos de aprendizado de máquina funcionam por meio do ajuste de curva, que envolve encontrar uma função que passe o mais próximo possível de uma coleção de pontos. No entanto, descrever uma imagem exigiria um ponto de alta dimensão, onde cada coordenada representa uma determinada intensidade de pixel. Isso representa um problema porque o espaço de entrada de todas as imagens 32x32 é de 3.072 dimensões e, para preencher densamente esse espaço, seria necessário rotular aproximadamente 9^3072 imagens, um número significativamente maior que o número de partículas no universo. O vídeo também observa que classificar as imagens em duas categorias, como no exemplo anterior, ainda não exigiria um preenchimento denso do espaço.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica como entradas de alta dimensão, como imagens, representam um desafio no treinamento de redes neurais. A solução está em usar entradas de baixa dimensão, como um patch de 3x3 pixels de uma imagem, e permitir que a rede neural aprenda com vários patches para que possa considerar regiões maiores da entrada original. Através de camadas sucessivas, a rede neural pode eventualmente olhar para toda a imagem e fazer previsões precisas. Essa abordagem é chamada de rede neural convolucional e pode atingir uma taxa de precisão de teste de 95,3% no conjunto de dados CIFAR10.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, é explicado como a rede neural convolucional (CNN) funciona tão bem. Essas redes têm entradas de baixa dimensão, o que as torna facilmente treináveis com apenas dezenas de milhares de exemplos rotulados. Embora a prática comum exija que centenas ou mesmo milhares de números sejam gerados por uma camada, essa não é a realidade. Como as redes neurais começam com pequenos pesos aleatórios e aprendem fazendo pequenas alterações para capturar informações mais úteis da entrada, as redes neurais revelam que nem todos os números de saída contêm informações úteis. Portanto, as camadas convolucionais não são rígidas em sua compactação porque as camadas produzem apenas pequenas quantidades de informações úteis. Isso se deve à compressibilidade de manchas de pixels que existem no mundo natural, mas podem não existir em imagens rearranjadas artificialmente.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, é explicado que, embora as redes neurais convolucionais sejam usadas para executar várias tarefas de processamento de imagem, seu sucesso não pode ser totalmente atribuído à sua capacidade de aprendizado. Não é viável para humanos e redes neurais aprender com dados de alta dimensão. Enquanto os humanos são inerentemente equipados com conhecimento sobre como o mundo funciona desde o nascimento, as redes neurais convolucionais requerem uma estrutura espacial codificada em sua arquitetura antes que o treinamento comece a ser capaz de "ver" o mundo, sem ter que aprender com os dados.

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A IA pode aprender a diferença entre certo e errado? [4K] | INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL | Fagulha

A IA pode aprender a diferença entre certo e errado? [4K] | INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL | Fagulha

O vídeo discute o estado atual e o potencial da IA e da robótica, abordando tópicos como aprendizado profundo, recursos de robôs, impacto potencial em vários setores, ética, inteligência emocional e limitações.

Embora a IA tenha transitado sem problemas em vários campos, os especialistas ainda acreditam que os seres humanos são necessários para lidar com situações inesperadas e dilemas éticos. O medo de transformar robôs em armas e o potencial da IA para se desenvolver sem o controle humano também são discutidos. No entanto, o potencial da IA para criatividade e inteligência emocional, conforme demonstrado por Yumi, é algo a se esperar no futuro. O principal desafio é ganhar a confiança do público na confiabilidade e segurança da IA à medida que sua integração se torna cada vez mais vital em nossa sociedade.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica que a inteligência artificial (IA) e sua contraparte, a robótica, não são os inimigos que os filmes nos fizeram acreditar. Problemas antes resolvidos apenas por humanos agora são gerenciados por IA, que parece ter transitado perfeitamente para diferentes campos, como telefones celulares, streaming de TV, aplicativos de mídia social e mapas de GPS. O vídeo também explica que a tecnologia de IA deriva do estudo e da imitação de como o cérebro funciona. A rede neural é o equivalente computacional de como o cérebro humano opera, e os neurônios na rede são responsáveis por adicionar as entradas e saídas. Além disso, o aprendizado de máquina, a ciência de fazer os computadores aprenderem com os dados que analisam, tornou-se uma força motriz para mudanças em diferentes setores, como finanças, saúde, varejo on-line e contabilidade tributária, para citar alguns.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute como o aprendizado de máquina está melhorando constantemente, com muitas pesquisas atuais focadas em melhorar sua eficácia e eficiência. Os algoritmos de aprendizado de máquina são apenas parte do processo, pois não incluem preparação de dados, modelagem de problemas ou tradução de soluções de computador para soluções reais. O aprendizado profundo refere-se a uma rede neural específica ou algoritmo de aprendizado de máquina que se reproduz milhões e milhões de vezes para aprender as melhores estratégias. A IA pode ser usada em marketing, como sites que recomendam itens específicos por meio da análise do histórico de compras, mas há uma diferença entre automação e a verdadeira criatividade da IA. O vídeo também aborda os perigos potenciais dos dados sociais disponíveis gratuitamente e a possibilidade de usar IA para robótica.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, os entrevistados discutem o estado atual dos robôs e da IA, observando que, embora o aprendizado profundo possa ajudar a acelerar o processo de aprendizado, eles ainda carecem de habilidades básicas, como diferenciar objetos, como maçãs e peras. O retrato de robôs de Hollywood, embora interessante, é bastante irreal com base em suas habilidades atuais. No entanto, o desejo de fazer robôs humanóides pode ser prático, já que o mundo já foi construído para humanos e pode ser mais fácil para robôs com habilidades humanas navegarem. O potencial da IA para assumir tarefas humanas mais mundanas, como cozinhar e dobrar roupas, levanta questões sobre se elas podem colaborar de forma significativa com os humanos.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo discute os avanços da robótica, principalmente na integração de diferentes componentes, como visão, mobilidade e recursos de manipulação. O foco da robótica está mudando de um ambiente mais controlado para espaços mais abertos, onde os robôs precisam trabalhar com humanos, móveis e vários obstáculos. Embora os robôs atuais possam andar e se mover por terrenos complicados, eles carecem do sistema de visão e das habilidades de manipulação dos humanos. No entanto, a tecnologia recente desenvolvida por empresas como a Boston Dynamics resultou em robôs mais ágeis e capazes, o que pressiona os designers a melhorar os algoritmos e a inteligência artificial. O vídeo levanta a questão de saber se os robôs podem agir de forma autônoma em situações de emergência, mas observa que as capacidades atuais dos robôs têm limitações em ambientes fisicamente interrompidos.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, especialistas discutem o impacto potencial da inteligência artificial (IA) e da robótica em diversas áreas, como medicina e cirurgia. Embora a IA possa ser usada para analisar dados médicos e possivelmente melhorar o tratamento, os especialistas acreditam que um médico humano ainda é necessário em caso de eventos ou erros inesperados. Além disso, uma questão espinhosa é se a IA pode aprender as complexidades da moral humana e dos padrões éticos, necessários em certas profissões, como a medicina. Pesquisadores estão estudando como ensinar máquinas a raciocinar como filósofos de centenas de anos atrás, mas isso continua sendo uma tarefa desafiadora.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, os especialistas discutem os dilemas éticos que surgem quando a IA é incumbida de tomar decisões difíceis, como priorizar a segurança do motorista do carro ou de um pedestre em um acidente. As possíveis implicações e complexidades da programação de considerações éticas, como determinar o resultado menos ruim em uma situação, em sistemas de IA são exploradas. Além disso, as pessoas hesitam naturalmente em adotar a IA devido a preocupações com segurança e possíveis problemas de funcionamento. No entanto, os avanços tecnológicos estão levando a sociedade a uma maior incorporação da IA, mesmo em áreas vitais como o controle de tráfego aéreo, mas o desafio está em conquistar a confiança do público por meio da segurança e confiabilidade.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o vídeo explora o medo de transformar robôs em armas e armas autônomas letais. Há preocupações de que robôs equipados com capacidades de matar autônomas possam causar abate indiscriminado sem qualquer supervisão humana. No entanto, alguns argumentam que os robôs podem realmente se comportar melhor em cenários de guerra em comparação com humanos que são emocionais e podem cometer atrocidades. No entanto, há um movimento no sentido de limitar ou proibir armas autônomas letais, e os militares estão interessados em vários aspectos da tecnologia robótica, como caças e tanques não tripulados. O vídeo também destaca a importância da IA entender as emoções humanas para trabalhar positivamente com os humanos.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, a importância da inteligência emocional em robôs é discutida, com a capacidade de ler e sinalizar estados emocionais tornando-se cada vez mais necessária para interações suaves entre humanos e IA. No entanto, identificar e interpretar certas expressões faciais pode ser difícil devido a diferenças culturais e pessoais. Além disso, a produção e acessibilidade de robôs para residências ainda são incertas, apesar de sua viabilidade técnica, e pode levar mais 50 anos para que os robôs façam a transição da automação e processamento de números para a criatividade e engenhosidade. O palestrante menciona seu fascínio pela programação e a crença inicial de que a IA poderia levar à aposentadoria, mas isso não foi alcançado depois de 20 anos.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, a discussão gira em torno das limitações da IA e seu potencial para se tornar como os humanos, alcançando autoconsciência e sensibilidade emocional. O foco está na explicabilidade, na necessidade de entender como as decisões tomadas pela IA são tomadas e em manter o controle humano sobre elas. O debate sobre se os computadores devem ser projetados para ter consciência, autoconsciência, sensibilidade emocional e capacidade de adquirir sabedoria é discutido, e a ideia de uma inteligência artificial geral que pode funcionar como um ser humano é explorada e, apesar de seu potencial, ainda há um longo caminho a percorrer antes que a IA possa alcançá-lo.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante aborda a preocupação da IA se desenvolver por conta própria sem controle humano. Ele argumenta que os computadores são ferramentas e farão o que lhes for dito, portanto, esse cenário pode ser evitado com um design adequado. O vídeo então explora a ideia de saber se a IA pode imitar ou aprender a criatividade humana, confundindo as linhas entre humano e máquina. Um exemplo de uma máquina altamente flexível e artística chamada Yumi é mostrado, demonstrando o potencial da IA para ir além de tarefas simples e realizar ações mais complexas.

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Jensen Huang — CEO da NVIDIA na próxima geração de IA e MLOps

Jensen Huang — CEO da NVIDIA na próxima geração de IA e MLOps

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, explica a história da empresa de foco no aprendizado de máquina, começando com a aceleração de modelos de rede neural para a competição ImageNet. Ele discute o tipo de computação full-stack da NVIDIA e seu sucesso na construção de uma GPU universal para diferentes aplicativos. Huang prevê o crescimento da IA na fabricação e design de chips e o potencial de algoritmos de aprendizado profundo para simular estratégias de mitigação das mudanças climáticas. Ele também discute a importância de MLOps e compara o processo de refino para aprendizado de máquina a uma fábrica. Por fim, Huang compartilha sua empolgação com o futuro da inovação e criatividade no mundo virtual.

• 00:00:00 Nesta seção da entrevista, Jensen Huang, CEO e fundador da NVIDIA, discute como começou o foco da empresa no aprendizado de máquina. Tudo começou quando as equipes de pesquisa procuraram a NVIDIA para ajudar a acelerar seus modelos de rede neural para enviar para a ImageNet, uma grande competição. A inovação da AlexNet na visão computacional chamou sua atenção, e eles deram um passo para trás para considerar as implicações para o futuro do software, da ciência da computação e da computação. Huang atribui o sucesso da empresa em permanecer dominante nesse espaço ao interesse pela visão computacional, percebendo as profundas implicações para a ciência da computação e questionando as implicações de tudo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Jensen Huang explica como a empresa foi formada adequadamente para computação acelerada e como mantém sua onipresença no mercado. A empresa é um tipo de computação full-stack que requer uma base sólida em aceleração de aplicativos com uma missão em mente. A empresa tem experiência em computação gráfica, computação científica e simulações físicas, processamento de imagem e aplicações de aprendizado profundo. Huang fala mais tarde sobre como a empresa prioriza diferentes necessidades entre jogadores, mineradores de criptomoedas, cientistas e indivíduos em aprendizado profundo, e como eles tentam construir uma GPU que seja universal para todos esses aplicativos.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Jensen Huang discute o futuro da AI e MLOps, mencionando a importância de ajustar a funcionalidade ao mercado e trazer os melhores produtos para cada caso de uso. Ele duvida que a computação quântica será geralmente útil nos próximos cinco anos, mas observa que os avanços no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo levaram a melhorias de 1.000.000 vezes em muitos campos. Ele acredita que a IA será capaz de realizar muitas tarefas melhor do que os humanos e prevê que veremos IAs sobre-humanas nos próximos anos. Huang também destaca a importância da IA na fabricação e design de chips, afirmando que os chips da próxima geração não podem ser construídos sem IA.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o CEO da NVIDIA discute a contribuição da empresa para democratizar a computação científica, permitindo que pesquisadores de todo o mundo usem GPUs da NVIDIA para conduzir pesquisas científicas com recursos de computação poderosos. Ele também fala sobre a democratização da ciência da computação por meio da inteligência artificial, que permite que quase qualquer pessoa baixe um modelo pré-treinado e alcance capacidades sobre-humanas para seu domínio de aplicação. Além disso, ele compartilha as iniciativas da empresa para lidar com as preocupações com as mudanças climáticas, como a construção de um gêmeo digital chamado Earth-2, que imita o clima da Terra.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Jensen Huang discute o potencial de algoritmos de aprendizado profundo para auxiliar na criação de um gêmeo digital em grande escala da Terra. Esse modelo digital pode permitir que cientistas e pesquisadores testem estratégias de mitigação e adaptação para combater as mudanças climáticas e simular o impacto das tecnologias de absorção de carbono no futuro. Huang atribui a possibilidade desse tipo de tecnologia ao trabalho de aprendizado profundo e à importância de se manter curioso e educado no campo. Além disso, Huang credita o sucesso da NVIDIA à criação de um ambiente que promove pessoas incríveis fazendo o trabalho de suas vidas e incentiva ajustes em escala. Embora a NVIDIA seja comumente associada a jogos, Huang admite que não é um jogador ávido, mas gostou de jogar jogos como Battlefield com seus filhos adolescentes no passado.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, Jensen Huang discute a cadeia de suprimentos da empresa e sua dependência da IA. Huang fala sobre a complexidade do computador DGX, o computador mais complexo e pesado que está sendo construído hoje, e como a falha de um único componente pode causar atrasos no envio. Ele enfatiza a importância de acompanhar a demanda da fabricação de IA porque produz inteligência refinada. Huang também fala sobre sua evolução como líder e compartilha algumas das técnicas de liderança que utilizou no passado, como bônus de tapeout, que agora considera desnecessários e desmotivadores.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção do vídeo, Jensen Huang, o CEO da NVIDIA, compartilha sua abordagem incomum para one-on-ones com sua equipe. Ele prefere se comunicar com toda a equipe para garantir que todos estejam na mesma página, em vez de confiar que as coisas sejam traduzidas por meio de uma cadeia de indivíduos. Ele acredita que ser transparente com o conhecimento e as informações os coloca nas mãos de mais pessoas e, ao mesmo tempo em que pode
  tornando-o mais vulnerável e atraindo mais críticas, ele vê isso como uma forma de refinar suas ideias e tomar decisões mais informadas. Jensen também fala sobre sua abordagem de liderança, afirmando que seu comportamento e forma de enfrentar os problemas permanecem consistentes independentemente do desempenho das ações da empresa. Como uma empresa de capital aberto, ele reconhece a pressão externa para ter sucesso, mas acredita que, se forem claros ao expressar sua visão e por que estão fazendo algo, as pessoas estarão dispostas a tentar.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, Jensen Huang discute a próxima fase de IA e MLOps. Ele explica que, embora a empresa tenha inventado a tecnologia de inteligência em vários domínios, agora é importante traduzir essa inteligência em habilidades valiosas, como dirigir veículos autônomos, atendimento ao cliente e radiologia. Ele também fala sobre como a próxima era da IA envolverá o aprendizado das leis da física e a criação de um mundo virtual que obedeça a essas leis, que foi o objetivo por trás do desenvolvimento do Omniverse. Esta plataforma de base física visa conectar a inteligência artificial ao mundo físico e construir um gêmeo digital, oferecendo o potencial para um profundo impacto no futuro.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção do vídeo, Jensen Huang fala sobre como sua empresa pretende criar uma estrutura de aplicativo para pessoas que estão construindo aplicativos, para que possam criar aplicativos para a próxima era da IA. Ele explica que uma das estruturas de aplicativo que o entusiasma é um robô virtual com visão computacional, IA de fala e capacidade de entender a linguagem. Ele tem um grande potencial para coisas como hospitais virtuais, fábricas e entretenimento, mas Jensen esclarece que o metaverso será amplamente apreciado em telas 2D. Jensen fala sobre IA multimodal, abordagens de aprendizado autossupervisionado que são multimodalidades que levarão a percepção a um novo nível, aprendizado zero-shot e redes neurais gráficas que permitem o processamento de gráficos na mesma estrutura dos pipelines de aprendizado profundo. Por fim, ele compartilha sua empolgação com o futuro da inovação e da criatividade no mundo virtual, o que as pessoas chamam de metaverso.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, Jensen Huang, CEO da NVIDIA, discute os desafios que as empresas enfrentam ao aproveitar o poder do aprendizado profundo e do aprendizado de máquina para escrever software. Ele enfatiza a importância vital de métodos, processos e ferramentas, também conhecidos como MLOps, e compara o processo de refinamento do aprendizado de máquina a uma fábrica. Huang reconhece a importância de empresas como a que hospeda a entrevista por tornar isso possível e ajudar os pesquisadores a desenvolver e validar seus modelos de rede neural.

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CEO da OpenAI, CTO sobre riscos e como a IA irá remodelar a sociedade

CEO da OpenAI, CTO sobre riscos e como a IA irá remodelar a sociedade

O CEO e CTO da OpenAI, Sam Altman, disse a Rebecca Jarvis, da ABC News, que a IA vai remodelar a sociedade e reconhece os riscos: desenvolvimento responsável que se alinhe com os valores humanos e evite consequências negativas, como eliminação de empregos ou aumento do preconceito racial.

Eles afirmam que, embora a IA tenha perigos potenciais, não usar essa tecnologia pode ser mais perigoso. Os CEOs também destacam a importância do controle humano e da contribuição do público na definição de barreiras para a IA, bem como o potencial da IA para revolucionar a educação e fornecer aprendizado personalizado para cada aluno. Embora reconheçam os riscos associados à IA, eles expressam otimismo sobre seus potenciais benefícios em áreas como saúde e educação.

• 00:00:00 Nesta seção, ele discute o impacto potencial da inteligência artificial na sociedade, tanto positivo quanto negativo. Ele acredita que o poder coletivo e a criatividade da humanidade determinarão o que a IA mudará em um, cinco ou dez anos. Embora o potencial para o bem seja grande, há também um grande número de incógnitas que podem se tornar ruins para a sociedade. Por isso, ele destaca a importância de levar esses produtos para o mundo e entrar em contato com a realidade. Embora essa tecnologia possa ser muito perigosa, não usá-la pode ser ainda mais perigoso, opina ele.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Sam Altman discute a importância do desenvolvimento responsável da IA, reconhecendo o potencial para o bem e para o mal. Eles enfatizam a necessidade de opções de personalização que permitam aos usuários alinhar o comportamento da IA com seus próprios valores dentro de certos limites, além de coletar opiniões do público sobre como esses limites devem ser. Os CEOs também reconhecem o potencial de grandes consequências negativas dado o poder da IA e, portanto, a importância de construir com responsabilidade, ao mesmo tempo em que destacam os benefícios potenciais em áreas como saúde e educação. Por fim, eles discutem a necessidade crucial de os humanos permanecerem no controle da IA, particularmente para se proteger contra governos autoritários que tentam explorar a tecnologia, e alertam os usuários para estarem cientes do problema de alucinações que podem surgir quando modelos afirmam com confiança fatos inteiramente inventados. .
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, ele discute se a IA cria mais verdades ou mais mentiras no mundo. Mencionam que os modelos que criam devem ser pensados como motores de raciocínio e não bases de dados de factos, e que são uma ferramenta para os humanos e podem ampliar as suas capacidades. No entanto, eles reconhecem que a IA pode eliminar milhões de empregos atuais, aumentar o viés racial e a desinformação e criar máquinas mais inteligentes do que toda a humanidade combinada, o que pode ter consequências terríveis. Eles enfatizam a importância de reconhecer essas desvantagens e evitá-las enquanto avançam na direção das vantagens, como curar doenças e educar todas as crianças. Eles também mencionam a necessidade de a sociedade como um todo se unir e definir grades de proteção para IA.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Sam Altman discute os riscos da IA e como ela afetará a sociedade. Eles reconhecem a incerteza quanto ao impacto da IA nas eleições e como ela pode ser usada para manipular informações, mas também destacam que a tecnologia pode ser controlada, desligada ou as regras podem ser alteradas. Eles afirmam que haverá várias coisas que as pessoas costumavam fazer no Google que o Touch GPT mudará, mas é um tipo de produto fundamentalmente diferente. Embora o CEO concorde com Elon Musk sobre a importância de o sistema de IA dizer a verdade, eles têm opiniões diferentes sobre como a IA deve funcionar. Eles também enfatizaram a necessidade de políticas ponderadas e atenção do governo para lidar com os riscos da IA e a importância de integrá-la à educação, evitando o aumento da trapaça ou da preguiça entre os alunos.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Sam Altman discute o impacto potencial da inteligência artificial (IA) na educação. Eles acreditam que a IA tem a capacidade de revolucionar a educação, proporcionando um excelente aprendizado individual para cada aluno. A tecnologia chat GPT atualmente está sendo usada de forma primitiva por alguns alunos, mas conforme as empresas criarem plataformas dedicadas para esse tipo de aprendizado, ela se tornará mais avançada, tornando os alunos mais inteligentes e capazes do que podemos imaginar. No entanto, isso pressiona os professores, que podem ter que descobrir como avaliar redações escritas com a ajuda do chat GPT, mas também pode ajudá-los a complementar o aprendizado de novas maneiras, como atuar como um educador do método socrático.

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Redes neurais são árvores de decisão (com Alexander Mattick)

Redes neurais são árvores de decisão (com Alexander Mattick)

Redes Neurais são Árvores de Decisão são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina adequado para problemas que possuem estatísticas bem definidas. Eles são especialmente bons em aprender dados tabulares, que é um tipo de dados fácil de armazenar e entender.
Neste vídeo, Alexander Mattick, da Universidade de Cambridge, discute um artigo recente publicado sobre redes neurais e árvores de decisão.

• 00:00:00 O artigo discute como representar uma rede neural como um conjunto de splines, que podem ser pensados como regiões de transformação linear com viés. O artigo foi publicado em 2018.
  
  
• 00:05:00 As redes neurais são um tipo de modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado para analisar dados. As árvores de decisão são um tipo de modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado para tomar decisões, mas são limitadas em sua capacidade de interpretar redes neurais.
  
  
• 00:10:00 As redes neurais são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que pode ser usado para fazer previsões com base em dados. As redes neurais são compostas por vários nós interconectados, ou "neurônios", que são projetados para aprender com os dados para fazer previsões. O tamanho da rede neural determina a profundidade da árvore de decisão e, quanto mais ampla a rede neural, mais difícil se torna fazer previsões com precisão.
  
  
• 00:15:00 Este vídeo explica que as redes neurais são diferentes das árvores de decisão, pois as árvores de decisão precisam trabalhar com uma família de funções para as quais agora temos que fazer divisões ideais, enquanto as redes neurais podem trabalhar apenas com algumas funções e esperamos para o melhor. Essa diferença torna as redes neurais mais fáceis de usar e permite que sejam mais eficazes em alguns casos, mas também significa que nem sempre são ideais.
  
  
• 00:20:00 O vídeo discute a ideia de que as redes neurais podem ser vistas como árvores de decisão e que a representação da árvore de decisão é vantajosa em termos de complexidade computacional. O artigo também tem resultados experimentais que sugerem que esse seja o caso.
  
  
• 00:25:00 Neste vídeo, Alexander Mattick explica que as redes neurais são, na verdade, árvores de decisão, que são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina adequado para problemas com estatísticas bem definidas. Ele continua dizendo que as árvores de decisão são especialmente boas para aprender dados tabulares, que é um tipo de dados fácil de armazenar e entender.
  
  
• 00:30:00 Neste vídeo, Alexander Mattick, da Universidade de Cambridge, discute um artigo recente publicado sobre Redes Neurais e Árvores de Decisão. Redes neurais são modelos de árvores de decisão (NNDTs) semelhantes a classificadores pré-treinados em grandes conjuntos de dados. Os NNDTs extraem muitos recursos diferentes dos dados, enquanto os classificadores que são pré-treinados em grandes conjuntos de dados extraem apenas alguns recursos. Os NNDTs também são mais eficientes do que os classificadores pré-treinados em grandes conjuntos de dados em termos da quantidade de dados que podem manipular.

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Esta é uma virada de jogo! (AlphaTensor por DeepMind explicou)

Esta é uma virada de jogo! (AlphaTensor por DeepMind explicou)

AlphaTensor é um novo algoritmo que pode acelerar a multiplicação de matrizes, decompondo-a em um tensor de classificação inferior. Este é um avanço na multiplicação de matrizes que pode economizar muito tempo e energia.
Este vídeo explica como o AlphaTensor, uma ferramenta desenvolvida pela DeepMind do Google, pode ser um divisor de águas no campo da inteligência artificial.

• 00:00:00 AlphaTensor é um novo sistema que acelera a multiplicação de Matrix, que está na base de muitos campos científicos. Isso pode tornar o mundo um lugar melhor, já que a multiplicação de matrizes é essencial em muitas áreas da ciência.
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor é um divisor de águas porque é mais rápido calcular adições entre duas matrizes do que multiplicá-las. Esta é uma grande vantagem nos processadores modernos, pois a maior parte do tempo é gasta na multiplicação de números, em vez de fazer as adições.
  
  
• 00:10:00 Permite uma multiplicação de matrizes mais rápida. A explicação mostra como a aceleração é possível devido ao fato de que nos preocupamos apenas com o número de multiplicações e que o algoritmo pode ser encontrado decompondo o tensor em suas matrizes componentes.
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor é uma ferramenta criada pela DeepMind que pode ser usada para decompor uma matriz em componentes individuais, permitindo uma multiplicação mais rápida da matriz.
  
  
• 00:20:00 É um algoritmo de decomposição que pode ser aplicado a tensores tridimensionais. Baseia-se no produto de três vetores e pode ser aplicado a tensores de qualquer classificação.
  
  
• 00:25:00 Permite uma decomposição mais fácil dos tensores. Isso pode ser útil na resolução de problemas com vetores e matrizes.
  
  
• 00:30:00 Pode acelerar a multiplicação de matrizes decompondo-a em um tensor de classificação inferior. Este é um avanço na multiplicação de matrizes que pode economizar muito tempo e energia.
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor é um divisor de águas porque permite um treinamento mais eficiente de algoritmos de aprendizado por reforço. O AlphaTensor é uma versão mais refinada da arquitetura de rede neural Torso e pode ser usado para otimizar uma política para um determinado espaço de ação.
  
  
• 00:40:00 O AlphaTensor é um divisor de águas porque permite que a busca eficiente e de baixo escalão da árvore de Monte Carlo seja usada para encontrar o primeiro passo em um jogo de xadrez. Este algoritmo é usado para aprender a jogar e fazer previsões sobre movimentos futuros. Além disso, o aprendizado supervisionado é usado para fornecer feedback à rede sobre quais movimentos devem ser executados.
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor é um novo algoritmo da DeepMind que é capaz de superar os algoritmos mais conhecidos para Multiplicação e Decomposição de Matrizes em GPUs e TPUs modernos.
  
  
• 00:50:00 O algoritmo AlphaTensor da DeepMind foi considerado mais rápido em determinados hardwares do que outros algoritmos e pode ajudar a melhorar a eficiência de programas de computador.
  
  
• 00:55:00 Este vídeo explica como o AlphaTensor, uma ferramenta desenvolvida pela DeepMind do Google, pode ser um divisor de águas no campo da inteligência artificial.

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Inteligência de IA do Google: quão perto estamos realmente? | Podcast de resumo de notícias de tecnologia | Wall Street Journal

Inteligência de IA do Google: quão perto estamos realmente? | Podcast de resumo de notícias de tecnologia | Wall Street Journal

A controvérsia sobre se o sistema de IA do Google, Lambda, poderia se tornar senciente é discutida neste segmento. Embora os especialistas tenham descartado a ideia, há preocupações sobre a percepção de que isso poderia acontecer e os perigos potenciais representados por formuladores de políticas e regulamentações. A discussão destaca que há mais foco nas consequências de os sistemas de IA serem hipercompetentes e discriminatórios ou manipuladores, em vez do dano que poderia advir deles simplesmente não funcionando corretamente.

• 00:00:00 Nesta seção, Karen Howe, do Wall Street Journal, discute como as empresas estão divididas entre usos práticos e ambiciosos para inteligência artificial (IA), com muitos investindo em tecnologia de IA que visa criar uma superinteligência que pode fazer tudo melhor que os humanos. A comunidade de IA está dividida sobre esse assunto, com alguns especialistas alertando sobre os perigos de superestimar os recursos dos sistemas de geração de linguagem e confiar nesses sistemas muito mais do que deveriam. Em 2017, o sistema de IA do Facebook traduziu erroneamente "bom dia" em árabe para "machucá-los" em inglês e "atacá-los" em hebraico, levando à prisão de um palestino. Enquanto isso, outro engenheiro do Google acreditava que um chatbot experimental havia se tornado senciente, uma afirmação que é rejeitada pela maioria dos especialistas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute a controvérsia em torno da ideia de que o sistema de IA do Google, Lambda, poderia se tornar senciente devido a um experimento conduzido por um padre místico. Embora o Google, assim como a comunidade científica, tenha afirmado que os sistemas de IA não são sencientes, a percepção de que eles podem se tornar sencientes se espalhou amplamente, levando a potenciais perigos para os formuladores de políticas e regulamentações. A conversa se concentrou nos danos que vêm dos sistemas de IA sendo hipercompetentes e discriminadores ou manipuladores, mas não nos danos que vêm dos sistemas de IA que simplesmente não funcionam.

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A rede neural, uma introdução visual | Visualizando Deep Learning, Capítulo 1

A rede neural, uma introdução visual | Visualizando Deep Learning, Capítulo 1

O vídeo fornece uma introdução visual clara à estrutura básica e aos conceitos de uma rede neural, incluindo neurônios artificiais, funções de ativação, matrizes de peso e vetores de viés.
Ele demonstra o uso de uma rede neural para encontrar padrões em dados, determinando linhas de fronteira e limites de decisão complexos em conjuntos de dados. A importância da função de ativação também é destacada, pois ajuda a lidar com limites de decisão mais complicados e classificar dados.
O vídeo conclui reconhecendo o apoio dos pioneiros do aprendizado profundo e explorando a aparência de uma rede neural treinada.

• 00:00:00 O criador apresenta o conceito de rede neural e sua estrutura. O objetivo de uma rede neural é encontrar padrões nos dados e é uma estrutura em camadas com uma camada de entrada, camadas ocultas e camada de saída. A rede neural consiste em muitos neurônios ou círculos, onde a camada de entrada consiste nos valores de pixel da imagem e a camada de saída consiste na saída classificada. O criador explica que, ao treinar uma rede neural, determinamos as linhas de limite para descobrir onde está a entrada, e a saída pode ser determinada usando o heavyset wxb. O criador vai além para explicar como adicionar dimensões extras ao problema aumenta a complexidade dos perceptrons.
  
  
• 00:05:00 O vídeo aborda os conceitos básicos de neurônios artificiais e funções de ativação, incluindo a função degrau de Heaviside, curva sigmóide e unidade linear retificada (ReLU). O vídeo também explica o conceito de conjuntos de dados linearmente separáveis e como as redes neurais utilizam funções de ativação para modelar limites de decisão complexos. Os conceitos de matrizes de peso e vetores de viés são introduzidos, juntamente com a visualização de transformações de redes neurais e transformações lineares. Por fim, o vídeo demonstra uma rede neural com duas entradas, duas saídas e uma camada oculta usando pesos e vieses aleatórios.
  
  
• 00:10:00 O vídeo explora a importância da função de ativação para ajudar a enfrentar limites de decisão mais complicados por meio de uma representação visual 2D e 3D de uma rede neural. O vídeo demonstra como rotação, cisalhamento e dimensionamento foram feitos automaticamente antes da adição de um vetor de viés, e a função de ativação (ReLU) ajuda a dobrar entradas positivas e revelar uma forma semelhante a um triângulo com dobras apenas no primeiro octante. O vídeo também destaca a importância das redes neurais não apenas na modelagem de funções, mas também na classificação de dados por meio da atribuição de um dígito a um dos 10 valores e da escolha do dígito de valores mais altos com base nos valores da camada final. O vídeo conclui creditando o apoio dos pioneiros do aprendizado profundo e explorando a aparência de uma rede neural treinada.

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Visualizando Deep Learning 2. Por que as redes neurais são tão eficazes?

Visualizando Deep Learning 2. Por que as redes neurais são tão eficazes?

Este vídeo explora a eficácia das redes neurais, mergulhando na função softmax, limites de decisão e transformações de entrada. O vídeo explica como a função signoid pode ser usada para atribuir uma probabilidade a cada saída em vez da função argmax tradicional.
Em seguida, demonstra o uso da função softmax para agrupar pontos semelhantes e torná-los linearmente separáveis durante o treinamento. No entanto, ao sair da região de treinamento inicial, a rede neural estende os limites de decisão linearmente, levando a classificações imprecisas.
O vídeo também explica como o primeiro neurônio em uma rede neural pode ser traduzido em uma equação plana para limites de decisão e demonstra uma ferramenta interativa para visualizar a transformação de dígitos manuscritos por meio de uma rede neural.

• 00:00:00 A ideia por trás do sigmóide pode ser usada para suavizar a função degrau de Heaviside e atribuir uma probabilidade ou um intervalo de entradas a cada saída. Isso é particularmente importante ao treinar uma rede neural, pois garante a diferenciabilidade. Neste exemplo, a rede neural tem uma camada de entrada de dois neurônios e uma camada de saída de cinco neurônios. A camada oculta compreende 100 neurônios usando a função de ativação relu. A camada final usa softmax para atribuir a saída de uma coordenada x e y para ser o valor máximo dos cinco neurônios. Usando a função argmax, o índice do valor máximo pode ser determinado, facilitando a classificação dos conjuntos de dados.
  
  
• 00:05:00 O vídeo descreve a função softmax, que recebe um vetor de n elementos como entrada e gera um vetor de probabilidade de n elementos como saída. Durante o treinamento, a rede neural determina um conjunto de pesos e vieses que a fazem classificar os dados de entrada em cinco espirais diferentes, separadas por limites de decisão não lineares. Ao olhar para o espaço de saída, a rede neural agrupa pontos semelhantes, tornando-os linearmente separáveis. No entanto, ao sair da região de treinamento inicial, a rede neural estende os limites de decisão linearmente, o que resulta em classificações imprecisas. Por fim, o vídeo demonstra como visualizar as probabilidades de cada cor representando graficamente a saída da função softmax.
  
  
• 00:10:00 O vídeo explica o valor do primeiro neurônio em uma rede neural em termos de uma equação plana e como isso se traduz em limites de decisão para classificar os dados de entrada. O vídeo mostra como a função softmax é usada para representar cada valor de saída como uma probabilidade, com cada superfície colorida representando a saída de probabilidade máxima para cada classe correspondente. Por fim, o vídeo mostra uma ferramenta interativa para visualizar a transformação de dígitos manuscritos por meio de uma rede neural.