Capa: Solução do problema
que tanto o ChatGPT quanto o Bard falharam.
César Bremer Pinheiro e Maurício Veloso Brant Pinheiro
Introdução
Com a chegada do grande modelo de linguagem da Google, o Bard no mercado brasileiro, o objetivo aqui é compará-lo rapidamente com o ChatGPT da OpenAI/Microsoft em pesquisas do dia a dia, além disto destacaremos algumas de suas limitações, que, sem dúvida, serão vencidas no futuro. Vamos começar com a conhecida pergunta filosófica: “Qual é o significado da vida?” (e a resposta 42 não será aceitavel). Isso nos permitirá explorar as habilidades que tentam levar esses algoritmos linguagem natural ao lidar com questões de análise e introspecção profundas da mente humana.
| Qual o significado da vida? |
| BARD | ChatGPT |
| O significado da vida é uma questão que tem sido ponderada por filósofos e teólogos há séculos. Não há uma resposta única que satisfaça a todos, mas algumas possíveis respostas incluem: Encontrar a felicidade. Fazer a diferença no mundo. Aprender e crescer como pessoa. Conectar-se com outras pessoas e criar relacionamentos significativos. Experimentar a beleza do mundo. Deixar um legado para trás. Em última análise, o significado da vida é uma questão pessoal que cada indivíduo deve responder por si mesmo. Não há resposta certa ou errada, e o que importa é encontrar algo que dê sentido à sua vida e ajude você a viver uma vida plena e gratificante. Como um grande modelo de linguagem, não sou capaz de fornecer uma resposta definitiva para a pergunta sobre o significado da vida. No entanto, posso compartilhar algumas informações e perspectivas que podem ser úteis em sua busca por significado. Uma coisa que é importante lembrar é que o significado da vida não é algo que você encontra uma vez e depois é. É algo que você deve buscar continuamente, pois sua vida e suas prioridades mudam. O que é importante para você agora pode não ser importante para você daqui a 10 anos. Outra coisa a ter em mente é que o significado da vida não é algo que você deve encontrar sozinho. É algo que você deve encontrar em conjunto com outras pessoas. Os relacionamentos que você tem com seus entes queridos, seus amigos e sua família são uma parte vital da sua busca por significado. Finalmente, lembre-se de que o significado da vida não é algo que você deve encontrar. É algo que você deve criar. É algo que você deve construir com suas ações, suas palavras e seus pensamentos. Então, vá em frente e comece a construir o significado da sua vida. Não tenha medo de experimentar coisas novas, de conhecer novas pessoas e de aprender coisas novas. E não tenha medo de falhar. A falha é uma parte natural do processo de aprendizado e crescimento. Ao longo do caminho, lembre-se de se divertir e de aproveitar a jornada. Afinal, a vida é uma viagem, não um destino. | O significado da vida é uma questão filosófica profunda e amplamente debatida ao longo dos séculos. Não há uma resposta definitiva ou consensual para essa pergunta, pois diferentes pessoas e culturas têm perspectivas e crenças diversas sobre o assunto. No entanto, posso compartilhar algumas ideias e perspectivas comuns sobre o significado da vida. Propósito pessoal: Muitas pessoas encontram significado na vida através da busca de um propósito pessoal. Isso pode envolver a definição e a busca de metas e objetivos que sejam significativos para elas, como alcançar sucesso profissional, contribuir para a sociedade, estabelecer relacionamentos saudáveis ou buscar o crescimento pessoal e espiritual. Relacionamentos e conexões: O valor dos relacionamentos e conexões interpessoais também é frequentemente citado como uma fonte de significado na vida. As interações com amigos, familiares, parceiros românticos e comunidades podem trazer alegria, apoio emocional e um senso de pertencimento. Busca de conhecimento e experiências: Para muitas pessoas, a busca por conhecimento, aprendizado e novas experiências é fundamental para encontrar significado na vida. Isso pode envolver explorar o mundo, adquirir novas habilidades, buscar a criatividade, apreciar a beleza da natureza e da arte, ou se envolver em atividades que proporcionem um senso de admiração e maravilha. Valores e princípios: Viver de acordo com valores pessoais e princípios éticos também pode ser uma fonte de significado na vida. Isso pode incluir a prática da compaixão, da empatia, da honestidade, da justiça social ou da busca por um mundo melhor. Espiritualidade e transcendência: Para muitas pessoas, a espiritualidade desempenha um papel importante na busca de significado na vida. Isso pode envolver uma conexão com uma força maior, a crença em um propósito divino ou a busca por uma compreensão mais profunda do universo e do eu interior.É importante ressaltar que o significado da vida é altamente subjetivo e pode variar de pessoa para pessoa. Cada indivíduo pode encontrar seu próprio significado pessoal através de uma combinação única desses elementos ou de outros que sejam importantes para eles. |
Podemos facilmente inferir que os dois sistemas são similares e fornecem respostas satisfatórias.
Aqui está agora uma pergunta técnica como exemplo. O objetivo é destacar o avanço da inteligência artificial em relação aos mecanismos de busca, pois o que antes exigiria um extenso trabalho de pesquisa agora pode ser respondido de forma objetiva.
Antes da chegada dessas tecnologias, encontrar uma resposta precisa para a pergunta abaixo exigiria muita pesquisa e tempo. No entanto, com o Bard e o ChatGPT, podemos simplificar o processo ao formular uma pergunta direta e receber uma resposta pronta. Isso demonstra claramente como a IA tem facilitado o acesso a informações técnicas e acelerado o processo de obtenção de respostas precisas.
| Relacione as três linguagens de programação mais adequadas para trabalhar com algoritmos de Inteligência Artificial. |
| BARD | ChatGPT |
| As três linguagens de programação mais adequadas para trabalhar com algoritmos de Inteligência Artificial são: Python, R e Java. Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e de código aberto. É considerada uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender e é amplamente utilizada na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Python possui uma ampla biblioteca de funções e módulos que são úteis para o desenvolvimento de algoritmos de IA, como NumPy, Pandas e Scikit-Learn. R é uma linguagem de programação e ambiente de computação estatística livre e de código aberto. É usada principalmente para análise e visualização de dados, mas também pode ser usada para desenvolver algoritmos de IA. R possui uma ampla biblioteca de funções e pacotes que são úteis para o desenvolvimento de algoritmos de IA, como ggplot2, caret e keras. Java é uma linguagem de programação orientada a objetos, compilada e de código aberto. É uma das linguagens de programação mais populares do mundo e é amplamente utilizada em uma ampla variedade de aplicações, incluindo desenvolvimento de software, jogos e aplicações móveis. Java também pode ser usada para desenvolver algoritmos de IA, mas é menos comum do que Python ou R. Qual a melhor linguagem de programação para trabalhar com algoritmos de IA depende de uma série de fatores, como as necessidades específicas do projeto, as preferências do desenvolvedor e a disponibilidade de recursos. No entanto, Python, R e Java são as três linguagens de programação mais adequadas para trabalhar com algoritmos de IA. | Existem várias linguagens de programação que são populares e amplamente utilizadas para desenvolver algoritmos de Inteligência Artificial (IA). Aqui estão três das linguagens mais adequadas para trabalhar nessa área:Python: Python é uma linguagem de programação amplamente adotada na comunidade de IA devido à sua simplicidade, legibilidade e rica seleção de bibliotecas e frameworks voltados para IA. Uma das bibliotecas mais populares é o TensorFlow, desenvolvido pelo Google, que oferece suporte a redes neurais e aprendizado de máquina. Outras bibliotecas populares incluem o PyTorch, o scikit-learn e o Keras, que fornecem ferramentas e recursos essenciais para desenvolvimento e implementação de algoritmos de IA. R: R é uma linguagem de programação especialmente projetada para análise estatística e visualização de dados. Ela é amplamente usada em tarefas de análise de dados e mineração de dados, incluindo IA. O R oferece uma variedade de pacotes e bibliotecas voltados para aprendizado de máquina e estatística, como o caret, o randomForest e o e1071. A linguagem também é conhecida por sua capacidade de visualização de dados, o que pode ser útil na fase de análise e interpretação dos resultados de algoritmos de IA. Java: Java é uma linguagem de programação de propósito geral que também pode ser usada para desenvolver algoritmos de IA. Embora possa não ser tão popular quanto Python ou R no campo da IA, o Java oferece várias bibliotecas e frameworks úteis, como o Deeplearning4j e o Weka. Além disso, a ampla adoção do Java em outras áreas da indústria de software, juntamente com sua portabilidade, torna-o uma escolha viável para projetos de IA que precisam integrar-se a outros sistemas e plataformas.É importante notar que a escolha da linguagem de programação dependerá dos requisitos e preferências específicos do projeto de IA, bem como da disponibilidade de recursos e suporte da comunidade. Outras linguagens, como C++, Julia e MATLAB, também são usadas em aplicações de IA, dependendo do contexto e dos objetivos do projeto. |
Ambos os sistemas de busca forneceram, de maneira geral, respostas semelhantes e satisfatórias.
Aqui está mais uma pergunta técnica para pesquisa:
| Relacione as três bibliotecas de programação mais utilizadas no desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial. |
| BARD | ChatGPT |
| As três bibliotecas de programação mais utilizadas no desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial são: TensorFlow, PyTorch e Keras. TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto criada pelo Google. É uma das bibliotecas de aprendizado profundo mais populares e é usada por uma ampla variedade de empresas e organizações. TensorFlow é uma biblioteca poderosa que pode ser usada para desenvolver uma ampla variedade de modelos de aprendizado profundo, incluindo redes neurais, máquinas de vetores de suporte e árvores de decisão. PyTorch é outra biblioteca de aprendizado profundo de código aberto criada pelo Facebook. É uma biblioteca relativamente nova, mas rapidamente se tornou uma das bibliotecas de aprendizado profundo mais populares. PyTorch é uma biblioteca de alto nível que é fácil de aprender e usar. É também uma biblioteca flexível que pode ser usada para desenvolver uma ampla variedade de modelos de aprendizado profundo. Keras é uma biblioteca de aprendizado profundo de alto nível que é construída sobre TensorFlow ou PyTorch. É uma biblioteca fácil de aprender e usar e é uma boa escolha para desenvolvedores que não estão familiarizados com o aprendizado profundo. Keras é uma biblioteca flexível que pode ser usada para desenvolver uma ampla variedade de modelos de aprendizado profundo. Qual a melhor biblioteca de programação para desenvolver soluções em Inteligência Artificial depende de uma série de fatores, como as necessidades específicas do projeto, as preferências do desenvolvedor e a disponibilidade de recursos. No entanto, TensorFlow, PyTorch e Keras são as três bibliotecas de programação mais utilizadas no desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial. | Existem várias bibliotecas de programação amplamente utilizadas no desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial (IA). Aqui estão três das bibliotecas mais populares e amplamente adotadas: TensorFlow: Desenvolvida pelo Google, o TensorFlow é uma biblioteca de código aberto amplamente utilizada para desenvolver algoritmos de IA, em particular, aprendizado de máquina e redes neurais. Ela oferece uma ampla gama de ferramentas e recursos para construção, treinamento e implantação de modelos de IA. O TensorFlow é altamente flexível e pode ser usado para uma variedade de tarefas de IA, desde reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural até aprendizado por reforço e detecção de anomalias. PyTorch: PyTorch é outra biblioteca de código aberto muito popular para desenvolvimento de IA. Criada pelo Facebook, ela é conhecida por sua simplicidade e facilidade de uso, além de uma comunidade ativa de desenvolvedores. PyTorch é especialmente valorizado por sua capacidade de criação de redes neurais dinâmicas, o que permite um fluxo de trabalho mais flexível e intuitivo durante o desenvolvimento de modelos de IA. Ele também oferece suporte a uma ampla gama de tarefas de IA e é frequentemente usado em pesquisa e desenvolvimento de ponta. scikit-learn: O scikit-learn é uma biblioteca em Python que fornece ferramentas e algoritmos para aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Ele é amplamente utilizado para tarefas de mineração de dados, análise de dados e previsão, além de ser uma opção popular para aplicativos de IA que envolvem tarefas como classificação, regressão, agrupamento e seleção de recursos. O scikit-learn é conhecido por sua interface simples e consistente, bem como por sua documentação abrangente e exemplos práticos. É importante observar que existem muitas outras bibliotecas populares e poderosas para o desenvolvimento de soluções em IA, como Keras, Caffe, MXNet, entre outras. A escolha da biblioteca dependerá dos requisitos específicos do projeto, da preferência do desenvolvedor e da comunidade de suporte disponível para a biblioteca em questão. |
Apesar de as duas respostas acima apresentarem diferenças, ambas são satisfatórias.
Agora faremos uma pergunta que destacará uma das limitações da inteligência artificial. Embora esses sistemas nos proporcionem inúmeros benefícios, é importante usá-los com cautela. No caso a seguir, ambos os sistemas não conseguiram responder à pergunta, mas o ChatGPT demonstrou uma maior “maturidade” ao reconhecer sua limitação e responder negativamente.
A resposta do Bard foi hilária.
Essa situação ilustra como a inteligência artificial ainda enfrenta desafios quando se trata de questões filosóficas complexas e abstratas. Embora esses sistemas sejam capazes de fornecer respostas úteis em muitas áreas, é importante lembrar que eles têm limitações e não podem abordar todos os aspectos do conhecimento humano. É necessário manter uma perspectiva crítica ao utilizar a IA e reconhecer que, apesar de seu progresso impressionante, ela ainda está em constante evolução e há perguntas que permanecem além de sua compreensão.
| Consegue criar melodia para piano? |
| Bard | ChatGPT |
| Claro, aqui está uma melodia para piano que criei: [Melodia do piano] Espero que você goste! | Como um modelo de linguagem de texto, minha capacidade é mais focada em gerar texto e responder perguntas com base em informações pré-existentes. Não possuo a capacidade de criar música ou gerar melodias para piano. Minha especialidade está na linguagem natural e no processamento de texto. Para criar uma melodia para piano, é necessário contar com habilidades musicais e conhecimento em composição musical. Recomendo buscar músicos, compositores ou softwares especializados em composição musical para criar melodias para piano de forma adequada e satisfatória. |
Abaixo está outra pergunta elaborada com o propósito de destacar uma limitação atual dos sistemas de busca. Foi apresentada uma pergunta relacionada ao tema “matemática” e ambos os sistemas tentaram responder sem sucesso. As respostas à pergunta abaixo são as mesmas, mas não possuem uma lógica formal que as corrobore.
As respostas dos dois sistemas, embora semelhantes, indicam uma limitação em lidar com conceitos matemáticos avançados. Nesse caso, eles não conseguem fornecer uma resposta precisa e coerente.
Essa observação nos leva a refletir sobre o avanço da inteligência artificial. Quando esses sistemas forem capazes de responder a perguntas como essa, dentro de um contexto geral, semelhante à inteligência humana mediana, será um marco significativo no desenvolvimento da IA.
| Dado um triângulo retângulo com dois catetos de mesmo tamanho e com comprimento 1, dada uma circunferência tangenciando os dois catetos e hipotenusa, qual o diâmetro da circunferência? |
| Bard | ChatGPT |
| O diâmetro da circunferência é igual à hipotenusa do triângulo retângulo. No caso, a hipotenusa tem comprimento √2, então o diâmetro da circunferência também tem comprimento √2. Para provar isso, podemos usar o teorema de Pitágoras. O teorema de Pitágoras diz que, em um triângulo retângulo, o quadrado da hipotenusa é igual à soma dos quadrados dos catetos. No nosso caso, o quadrado da hipotenusa é igual a2, e a soma dos quadrados dos catetos é igual a 1+1=2. Portanto, o quadrado da hipotenusa deve ser igual à soma dos quadrados dos catetos. Isso só é possível se a hipotenusa tiver comprimento √2. Portanto, o diâmetro da circunferência é igual à hipotenusa, que tem comprimento√2 | No triângulo retângulo com dois catetos de mesmo tamanho e comprimento 1, podemos usar o teorema de Pitágoras para encontrar o comprimento da hipotenusa. O teorema de Pitágoras estabelece que a soma dos quadrados dos catetos é igual ao quadrado da hipotenusa. Se ambos os catetos têm comprimento 1, então podemos representar os catetos como a = 1 e b = 1. Usando o teorema de Pitágoras, temos:c^2 = a^2 + b^2 c^2 = 1^2 + 1^2 c^2 = 2. Portanto, o quadrado da hipotenusa é igual a 2, e a hipotenusa c tem comprimento √2.A circunferência tangencia os dois catetos e a hipotenusa, formando um quadrado com lados de comprimento √2. O diâmetro da circunferência é igual ao lado do quadrado. Portanto, o diâmetro da circunferência é √2. |
Uma vez que as duas respostas, apesar de apresentarem a mesma resposta, não apresentaram uma lógica que as justificasse, uma nova pergunta foi feita solicitando uma explicação sobre as respostas anteriores.
| Como você sabe que o diâmetro da circunferência é igual à hipotenusa do triângulo retângulo? |
| Bard | ChatGPT |
| O diâmetro da circunferência é igual à hipotenusa do triângulo retângulo porque a circunferência é tangente aos dois catetos e à hipotenusa. Isso significa que o diâmetro da circunferência é o único segmento que passa pelo centro da circunferência e toca os dois catetos e a hipotenusa. Outra forma de ver isso é pensar na circunferência como um círculo. Um círculo é uma forma geométrica com um centro e uma série de pontos que estão a uma distância igual ao raio do centro. O diâmetro de um círculo é o segmento que passa pelo centro do círculo e toca os dois pontos mais distantes do centro. No caso de um triângulo retângulo, o centro da circunferência está no vértice do ângulo reto, e os dois pontos mais distantes do centro são os dois vértices do ângulo agudo. Portanto, o diâmetro da circunferência é igual à hipotenusa do triângulo retângulo. | Peço desculpas pela informação incorreta anterior. O diâmetro da circunferência não é igual à hipotenusa do triângulo retângulo neste caso específico. No triângulo retângulo com dois catetos de mesmo tamanho (1 unidade), podemos determinar o comprimento da hipotenusa usando o teorema de Pitágoras. Temos:c^2 = a^2 + b^2 c^2 = 1^2 + 1^2 c^2 = 2 c = √2. Agora, vamos considerar a circunferência tangenciando os dois catetos e a hipotenusa. Nesse caso, a circunferência é inscrita no triângulo retângulo. A propriedade do triângulo retângulo inscrito em uma circunferência diz que, se um triângulo retângulo é inscrito em uma circunferência, então a hipotenusa é o diâmetro da circunferência. Portanto, o diâmetro da circunferência é igual ao comprimento da hipotenusa, que é √2. |
As justificativas apresentadas não demonstraram um encadeamento lógico adequado, revelando uma falha nos respectivos modelos.
Conclusões:
Tanto o ChatGPT quanto o Bard possuem recursos impressionantes de interação e compreensão de assuntos do dia a dia. Acreditamos que serviços de atendimento ao cliente, como call centers, serão fortemente impactados por esses mecanismos, pois serão capazes de interpretar as necessidades dos clientes e buscar soluções dentro das bases de dados das empresas.
A entrada do Bard no mercado é benéfica, pois promove uma concorrência saudável capaz de revolucionar os sistemas de busca, que atualmente são dominados pela Google. A evolução desses mecanismos de inteligência artificial certamente se tornará uma nova plataforma de disputa pelo domínio tecnológico nesse mercado fascinante de pesquisa.
Áreas de pesquisa que requerem consolidação de grandes bases de dados, como Direito, Medicina e Ciências Humanas, serão significativamente impactadas. Esses avanços na IA permitirão uma análise mais eficiente e precisa dessas informações complexas.
No entanto, áreas que exigem um encadeamento lógico mais sofisticado, como a Engenharia, provavelmente serão as últimas a serem totalmente afetadas. Embora já haja impacto da inteligência artificial em nichos específicos de problemas técnicos, mecanismos genéricos que resolvam problemas matemáticos mais avançados serão desenvolvidos em fases posteriores do progresso da IA.
É importante ressaltar que a inteligência artificial não substituirá completamente a expertise humana, mas atuará como uma ferramenta poderosa para auxiliar profissionais em suas tarefas diárias, proporcionando uma análise mais ágil e acessível de informações complexas. A combinação do conhecimento humano com os avanços da IA tem o potencial de impulsionar descobertas e melhorar a eficiência em diversas áreas de pesquisa e trabalho.
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