Uma segunda pessoa que falou sobre problemas na Boeing morreu inesperadamente. Joshua Dean, 45 anos, adoeceu há duas semanas e teve dificuldade para respirar. Ele visitou o médico e foi diagnosticado com pneumonia e uma infecção bacteriana chamada MRSA. Ele faleceu em 30 de abril de 2024. Dean foi supostamente demitido em retaliação por sinalizar padrões frouxos na fábrica da empresa em Wichita, Kansas. Ele acusou um fornecedor da Boeing de ignorar defeitos na produção do 737 MAX. Joshua Dean foi uma das primeiras pessoas a relatar problemas com uma empresa que fornece peças para a Boeing, chamada Spirit AeroSystems. Ele perdeu o emprego em abril de 2023. Duas semanas atrás, ele teve dificuldade para respirar e teve que ir ao hospital. Sua saúde piorou, e ele precisou de uma máquina para ajudá-lo a respirar. Ele também pegou pneumonia e uma infecção bacteriana grave chamada MRSA. Os médicos descobriram que ele também teve um derrame. Dean tinha os mesmos advogados de outra pessoa...
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O alerta do “lado negro da IA” de Jordan Peterson está se tornando realidade: gigantes virão à Terra novamente, e nós testemunharemos isso, se ainda estivermos vivos
O tempo acelerou tremendamente. Em dezembro, o prof. Jordan Peterson deu uma ótima entrevista a Lord Conrad Blake, onde Peterson tocou em muitos tópicos. Entre elas e a exemplo do ChatGPT, que então acabava de surgir, está a questão do “lado negro da IA” .
Peterson alertou sobre o seguinte.
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“Esteja preparado para coisas que surgirão na frente da IA no próximo ano e que deixarão seus cabelos em pé.
Agora já existe uma IA capaz de criar sua própria imagem do mundo apenas com base na análise de um colossal corpus de textos. E essa IA já é mais inteligente do que muitos de nós. Mas em um ano ele se tornará incomparavelmente mais inteligente do que a maioria de nós. Pois ela construirá sua imagem do mundo a partir de trilhões de padrões, extraídos não apenas dos textos das pessoas, mas também do próprio mundo (suas imagens visuais e outras). O conhecimento que está no centro da sua visão do mundo não virá apenas das estatísticas linguísticas dos textos que descrevem esse mundo (como o ChatGPT tem atualmente). Mas também das estatísticas dos padrões de formação e dinâmica das interações dos objetos neste mundo. Portanto, mantenham seus chapéus, senhoras e senhores. Como disse Jonathan Pajo, “gigantes virão à Terra novamente, e podemos vê-los, se vivermos”.
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Menos de três meses depois, como alerta o prof. Peterson começou a se tornar realidade.
Um grupo de pesquisadores de inteligência artificial do Google e da Universidade Técnica de Berlim apresentou o primeiro passo para o que Peterson estava falando:
Dado o comando “traga-me alguns chips de arroz da gaveta da cozinha”, o PaLM-E pode gerar um plano de ação para uma plataforma robótica móvel com braço mecânico (desenvolvido pela Google Robotics) e executar todo o conjunto de ações geradas.
O PaLM-E faz isso analisando os dados da câmera do robô sem exigir uma representação pré-renderizada da cena. Isso elimina a necessidade de pré-processamento ou anotação humana e permite que o robô trabalhe de forma autônoma.
PaLM-E é um preditor do próximo token. É assim chamado porque é baseado no Large Language Model (LLM) do Google chamado “PaLM”, semelhante à tecnologia por trás do ChatGPT.
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Mas o Google tornou o PaLM “realista” adicionando informações sensoriais e controle robótico.
Como é baseado em um modelo de linguagem, o PaLM-E coleta continuamente observações como imagens ou dados de sensores e os codifica em uma sequência de vetores do mesmo tamanho que os tokens de linguagem. Isso permite que o modelo “entenda” as informações sensoriais da mesma forma que processa a linguagem.
O novo modelo demonstra habilidades interessantes e inesperadas.
Por exemplo, exibe “transferência positiva”, o que significa que pode transferir o conhecimento e as habilidades que aprendeu de uma tarefa para outra, resultando em desempenho significativamente maior em comparação com modelos de robôs de tarefa única.
Além disso, o modelo exibe cadeias de raciocínio multimodais (permitindo que o modelo analise uma sequência de entradas que incluem informações linguísticas e visuais) e inferência multiimagem (usando várias imagens como entrada para fazer uma conclusão ou previsão), embora o modelo foi treinado apenas em prompts de imagem única.
Peterson estava certo. Mantenham seus chapéus, senhoras e senhores. Pois os gigantes já estão se aproximando.
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