O avanço de “machine learning” e inteligência artificial (AI) traz novas oportunidades na solução de problemas complexos. Pesquisadores estão cada vez mais integrando abordagens autônomas para melhorar a eficiência em diversos setores.
Contexto da pesquisa
A pesquisa sobre agentes de AI, como os desenvolvidos pela OpenAI e Anthropic, está moldando um novo paradigma na interação entre humanos e máquinas. Esses agentes buscam realizar tarefas de maneira autônoma, utilizando modelos de linguagem avançados.
Método proposto
Os agentes de AI combinam diversos modelos, como Localized Language Models (LLM) e Deep Reinforcement Learning (DRL), para promover interação e aprendizado contínuo. Esses sistemas são projetados para perseguir objetivos, não apenas executar tarefas. A utilização de dados pré-processados e técnicas de “transfer learning” permite uma adaptação rápida a novas situações.
Resultados e impacto
Resultados preliminares indicam que as novas instâncias de AI conseguem alcançar uma acurácia de 85% em benchmarks complexos, como o GLUE e o SuperGLUE. Os sistemas são avaliados com base em datasets diferentes, como o Microsoft COCO e o Common Crawl, mostrando uma capacidade aprimorada de aprendizado a partir de grandes volumes de dados. “As capacidades desses agentes vão além do que a AI convencional pode oferecer, permitindo uma nova era de eficiência” (“The capabilities of these agents go beyond what conventional AI can offer, allowing for a new era of efficiency”).
— Dr. João Silva, Pesquisador, Laboratório de Inteligência Artificial, Universidade de São Paulo
Com aplicações previstas em áreas diversas, como gerenciamento de processos na indústria, suporte ao cliente e automação de tarefas, os próximos passos envolvem a otimização desses modelos para garantir não apenas eficiência, mas também segurança no uso de AI em ambientes críticos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
