# Nova Inteligência Artificial Começou a Programar Sozinha: Entenda o que isso Significa para o Futuro

Introdução
– O que é inteligência artificial?
– Como a inteligência artificial vem evoluindo ao longo do tempo
– Explicação sobre a nova inteligência artificial que começou a programar sozinha

Leads Orgânicos x Leads Pagos
– O que são leads?
– Diferença entre leads orgânicos e leads pagos
– Importância de gerar leads orgânicos para o negócio

Otimização de Site para Mecanismos de Busca (SEO)
– Como o SEO pode ajudar sua empresa a gerar leads orgânicos
– Dicas práticas para otimizar seu site para mecanismos de busca
– Plugins e ferramentas úteis para SEO

Produção de Conteúdo Engajador
– Como criar conteúdo que engaje e atraia pessoas para seu site
– Dicas para criação de conteúdo de qualidade
– Formas de aumentar o envolvimento dos usuários com o conteúdo do seu site

Utilização das Redes Sociais para Gerar Leads
– Como as redes sociais podem ajudar a gerar leads orgânicos
– Dicas para engajamento nas redes sociais
– Plataformas e ferramentas úteis para gerenciamento de redes sociais

Construção de Listas de E-mails
– Como construir uma lista de e-mails de qualidade
– Formas de incentivar as pessoas a se inscreverem na sua lista de e-mails
– Ferramentas e técnicas para gerenciamento de listas de e-mails

Exemplos e Analogias para Facilitar o Entendimento
– Como exemplos e analogias podem ajudar a compreender conceitos complexos
– Exemplos e analogias sobre inteligência artificial e geração de leads orgânicos

Conclusão
– Recapitulação dos principais pontos do artigo
– Reforço da importância da geração de leads orgânicos para o sucesso do negócio

FAQs exclusivas
1. Qual a melhor plataforma para gerenciar redes sociais?
2. Como medir a efetividade de uma campanha de SEO?
3. É possível comprar leads orgânicos?
4. Como segmentar a lista de e-mails para aumentar a efetividade das campanhas?
5. Existe um tamanho ideal para as publicações nas redes sociais?

br>Turma, o dia chegou: uma Inteligência Artificial que entende requisitos escritos em linguagem natural e converte isto em código. Nesse vídeo a gente vai ver a evolução do modelo GPT, para GPT 2 e GPT 3 criado pela OpenAI com uma demonstração do poder de aprendizado de máquina (machine learning) utilizado para programar funções na linguagem de programação Python. Outro destaque do vídeo é uma I.A. criada pela Microsoft chamado Turing NLG e que faz coisas sensacionais e destaca a diferença entre os modelos “supervised learning” e “self supervised learning”. Eu pessoalmente estou assustado e gostaria da opinião de vocês sobre o futuro da programação e do nosso papel como programador ou programadora nessa área… será que uma Rede Neural Artificial vai nos substituir?

✅ 𝗚𝗢𝗦𝗧𝗔 𝗗𝗘 𝗡𝗢𝗧𝗜𝗖𝗜𝗔𝗦 𝗦𝗢𝗕𝗥𝗘 𝗧𝗘𝗖𝗡𝗢𝗟𝗢𝗚𝗜𝗔?

▸ Então você vai pirar nisso:

✅ 𝗢𝗟𝗛𝗔 𝗤𝗨𝗘 𝗠𝗔𝗦𝗦𝗔!

▸ Se essas conversas aqui estão fazendo você perceber coisas diferentes no seu código, ou na sua profissão de desenvolvedor, considera se tornar um Membro da Turma. É muito massa porque dá pra ter uma conversa muito mais próxima e discutir coisas bem diferentes e super importantes do nosso dia a dia:

✅ 𝗢𝗦 𝗠𝗘𝗟𝗛𝗢𝗥𝗘𝗦 𝗩𝗜𝗗𝗘𝗢𝗦 𝗗𝗢 𝗖𝗔𝗡𝗔𝗟

▸ Preguiça: Descobri Como Consertar o Meu Maior Problema

▸ 3 Técnicas Que Eu Uso Para Aprender a Programar Qualquer Coisa

▸ SOLID fica FÁCIL com Essas Ilustrações

▸ Eu fiz um dos melhores cursos de Programação do Mundo!

▸ Desafio: 10 projetos rápidos para treinar Programação e conseguir um Emprego

✅ 𝗟𝗜𝗡𝗞𝗦 𝗖𝗜𝗧𝗔𝗗𝗢𝗦 𝗡𝗢 𝗩Í𝗗𝗘𝗢

▸ Microsoft Build 2020:

Este vídeo foi indexado através do Youtube link da fonte
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https://www.youtubepp.com/watch?v=KdgKQoq1jk0 ,

E eu vou mostrar várias coisas sensacionais nesse vídeo aqui relacionados a inteligência artificial programando ou no mínimo facilitando o trabalho de um programador ou programadora alguns algoritmos na verdade eles foram considerados os mais perigosos da história e que nunca deveriam ficar disponíveis para o público inclusive porque eles começaram

A fazer coisas que os autores não esperavam e facilmente eu tenho opiniões fortes sobre assuntos relacionados à tecnologia ou programação no geral mas dessa vez eu tô eu dou um pouquinho incomodado e eu acho que você vai ficar também bom a história ela começou da seguinte forma com que lidam aqui do

Canal e também membro da turma chamado carlos ricardo ziggler indicou é o dá uma olhada no link delicinha esse link era sobre um serviço chamado tadini que promete utilizar inteligência artificial para ajudar o programador a escrever códigos de uma forma mais rápida é diferente do que vou mostrar no final do

Vídeo mas olha que massinha o serviço utiliza a estratégia de lei repositórios open source e ele já leu mais de 2 os arquivos se a gente descer aqui nos exemplos iniciais um deles é o seguinte a pessoa digita a documentação por exemplo alguma função que concatena duas

Strings onde tem a sua a esrb quando a pessoa começa a digitar que nesse caso de estou sol.sp automaticamente o terminarem sugerem toda essa linha de código aqui embaixo implementando a assinatura da função legalzinho mas talvez um outro caso mais misterioso seja esse aqui embaixo sabe formatação

De 30 onde você em primeiro declara os placeholders por exemplo vai entrar o valor de uma variável aqui e depois no outro aqui show só pelo fato da pessoa ter digitado a letra f ele já sugere o método formate escrito por inteiro mas não tem um detalhe importante dado ao

Texto que estava escrito ele assumiu que o primeiro placeholder deveria ser substituído pela segunda variável da função e o segundo placeholder deverão ser substituídos pela primeira varela sugerindo por fim um método forma que faça sentido para frase que estava escrita dentro daquelas três como que ele sabia completar a frase do jeito

Certo que eu não a última algo similar em outros repositórios ou ele assimilou as palavras conections ou o time de marketing brilhou na home escolhendo esse exemplo específico de qualquer forma é como se fosse um telecines que vai além da análise estática e entra no campo da inteligência e falando

Inteligência turma é agora que negócio começa a ficar desconfortável mas primeiro o que que é inteligência para você o que que é uma coisa inteligente inteligência por exemplo alguém me descrever uma série de requisitos e eu como um programador consegui desenvolver um código isso uma tarefa muitas vezes

Complexa até para o ser humano não é mesmo então olha que assustador a microsoft realizou recentemente a edição 2020 do seu evento que é de programador para programador chamado microsoft build lá foram apresentadas várias coisas legais muitas delas utilizando uma schiller em tudo que tem de novidade nesse assunto que liderança apresentação

Foi o kevin scott que é o sítio da microsoft e começa com uma frase do autor e futurista arstor’s york e já dá um hype massa a frase diz a única forma de encontrar os limites do possível é indo além dele para dentro do impossível sensacional e uma das coisas

Fundamentais para você conseguir chegar nesse nível de impossível e trabalhar em larga escala com inteligência artificial é tem muito poder de processamento muito mesmo no caso da microsoft eles construíam recentemente um supercomputador especializado no assunto e que é formado por 285 mil cpus mais 10 mil gpeas e tudo isso conectados por uma

Rede interna de altíssima velocidade não só o poder de processamento que melhorou muito nos últimos anos mais principalmente como que a inteligência artificial aprende fato as coisas um modelo comum é o supervised learning que um ser humano precisa rotular e dizer para o roubou o que certas coisas

Significam e ele trabalha a partir dali isso funciona muito bem mais o gargalo no aprendizado da máquina o próprio ser humano que precisa ficar classificando manualmente as coisas para explodir no esses isso nos últimos anos surgiu uma nova tendência chamada accel super vai dormir em que não é mais necessário definir rótulos ou

Classificar as informações o próprio deus se vira sozinho o resultado disso por exemplo é que o modelo consegue aprender uma nova língua somente sendo apresentado a um volume grande de textos e quanto mais texto aprendizado mas ele vai aprender inclusive e isso dá o poder de você entregar uma única frase para o

Modelo ele que retorna um artigo inteiro sobre o assunto escrito por ele mesmo tá com frases únicas daí você se pergunta tá mas isso é linguagem natural né a forma como o ser humano se comunica mas esse treco ele consegue escrever código ou os detalhes de implementação de uma

Função pra eu dar sua resposta e você de fato entender para onde todo esse negócio tá indo e tomar um susto junto comigo primeiro eu tenho que passar uma ordem de grandeza nos modelos existentes o tamanho de um modelo ele define a sua a idade sua capacidade em entender e

Notar as nuances do que que tá acontecendo em determinado contexto esse tamanho ele é definido pela quantidade de parâmetros que ele tem de uma forma grosseira é a quantidade de conexões dessa rede neural até o ano passado o maior modelo do mundo tinha um bilhão de parâmetros e hoje o modelo trem nlg

Criado pela microsoft em 17 bilhões de parâmetros uma das algias usadas na apresentação é como se a gente tivesse saído da capacidade de compreensão de uma criança para capacidade de compreensão de um adolescente na prática isso consegue fazer coisas sensacionais mais que até certo ponto não impressionam mais a gente como por

Exemplo fazer uma pergunta livre que nesse caso foi quando que nós pousamos na lua e aí o modelo nesse caso está entendendo semanticamente a pergunta e consultando no seu oceano de informações que é toda a wikipedia mas outras milhões e páginas na internet e milhares de livros para no fim responder a data

É super natural mas a partir daí que o negócio vai ficar mais interessante olha só outro caso de uso mostrado foi usar o texto de um artigo escrito pelo ceo da microsoft satya nadella é importante destacar que o modelo nunca viu esse artigo na vida com texto colado você

Pode começar a fazer perguntas livres com outras palavras novas que modelo vai entender o que que você tava querendo perguntar e estreia essas informações do texto mas o negócio vai ainda mais ela e no quesito de entender o que que tava escrito sem necessariamente a informação tá explícita olha que curioso tem uma

Polêmica no mundo do star wars que é interessante na cena da cantina quem atirou primeiro foi o hum solo ou foi o gritou se você pegar o trecho de uma página no wikipédia falando sobre isso e perguntar para o modelo quem atirou primeiro ele vai responder que foi o hum

Soro mas nosso um detalhe muito importante em nenhum momento no texto isso tava escrito não pelo menos essa forma o modelo ele teve que entender a semântica do artigo entendi a música da pergunta e sintetizar uma nova resposta mas ok tudo muito massa com o trem nlg da microsoft só que tem

Um peixe mar chegando nesse o cena e esse peixe se chama de peach tree ou gt3 lembra que o tamanho de um modelo definir a sua habilidade a sua capacidade de entender e performar nessas tarefas então a gente está prestes a dar um salto bizarro nesse tamanho e isso impacta diretamente a

Nossa profissão como programador dentro do evento o sítio da microsoft conversou com o exame altman que hoje é o ceo de uma empresa chamada open e ai inclusive foi fundada pelo elemento ea missão da sua empresa é entender todos os tipos de dados do mundo e um dos tipos de dados é

Código o modelo dele está tão grande que se você colocar em comparação aos outros que uma deformação no gráfico olha só ali no lado direito tá o gt3 com os seus 180 bilhões e parâmetros olha que visava que fica colocar em com a altura em energia da microsoft que a

Gente viu até agora com seus 17 milhões e parâmetros e o histórico de crescimento desse modelo tá insano em 2018 o gpt tinha 110 milhões e parâmetros ou 0,11 milhão em 2019 o gt2 que 1,5 bilhõe separamos e foi considerado por muitos uma ameaça e agora o gt35 180 milhões e parâmetros

Para entender o que que já dá para fazer com isso o serve ele trouxe alguns exemplos de um código em python ele estabelece como desafio e escrever uma função que verifica-se uma string é um palíndromo um palíndromo é uma palavra ou frase que você pode tanto da esquerda

Para a direita quanto da direita para a esquerda e ela mantém a mesma leitura por exemplo ana ou ovo o salas então ele vai lá e escreve o nome do método com assinatura e logo embaixo coloca um comentário em linguagem natural mesmo falando que essa função verifique afirmações é um palíndromo em seguida

Ele pede para o modelo geral código que devia fazer se implementa o pinga o código aparece embaixo é um código simples que verifica se a string recebida é igual a essa mesma string só que invertida que de fato é tão simples que esse snippet de código deve existir

Dessa exata a mesma forma em centenas de repositórios e respostas no stackoverflow dado isso ele se coloca um desafio um pouco mais interessante escrever uma função que ele sabe que não tá nos dados utilizados para treinar o modelo e que também o requisito de negócio interessante então agora uma

Nova função deve retornar uma lista contendo os índices dos elementos que são palíndromos mas que possuem no mínimo 7 caracteres e novamente pimba o modelo implementa exatamente o código com um detalhe mega interessante ele reaproveitou a função anterior espera john igualmente isso foi 100% sintetizado pelo modelo é uma solução

Única e não existe essa informação no data set agora a gente vai aumentar ainda mais o nível de dificuldade mas uma coisa interessante aconteceu um oi lizi vamos ver assim e que me deixou bastante pensativo você o futuro isso tudo olha só imagina uma classe e tem

Onde para agrupar esses itens você tem uma outra classe chamada ordem logo uma ordem possui uma lista de itens dentro dela agora vamos tentar a assinatura de um método para calcular o preço total de uma ordem mas uma pegadinha todos os itens que são palíndromos terão descontos de vinte por cento depois de

Digitar essa assinatura e sem fazer mais nada ao rodar um modelo ele mesmo começa adicionando um comentário explicando em linguagem natural o que que vai ser feito depois ele implementa o código que acredita ser o certo mas na verdade houve um problema de comunicação aí você não quer que o desconto seja aplicado

Somente nos itens que são palíndromos e não em todos os itens como está sendo feita agora e nota que o método criado pelos m e o comentário do modelo eles podem estar ambíguos porque uma das interpretações podem ser calcule o preço do total do pedido com desconto do palíndromo com desconto nesse preço

Total e por conta disso vem agora uma parte de eu um jeito muito vaso certo daquela tá na cabeça eles eletro código e comentário feito pelo modelo e começa linha a linha a descrever os requisitos uma forma menos ambígua exatamente como talvez você faria com outro ser humano então o

Primeiro requisito é calcule o preço total e retorna ele deixou o segundo requisito é aplique um desconto nos itens em que os nomes são palíndromos e aí sim quando modelo implementa o código aparece uma condicional dele sim ali no meio respeitando a especificação acima mas mesmo assim tem uma outra

Ambiguidade por desconto ele deveria ser de vinte por cento mas a variável para além de um musical tem o valor de 0.2 e isso matematicamente em uma multiplicação significa manter apenas vinte por cento do valor total então tá ao contrário isso vai dar um ponto de

Oitenta por cento da ele vai lá e subtrai os contos por um para fazer a multiplicação por 10 ponto 8 e com isso manter oitenta por cento do valor ou seja um desconto de vinte por cento ainda boa caindo delícia total porque o que ele fez aqui

O problema com modelo mas isso me virou uma preocupação e eu já vou falar o quê que é eu só quero onde se mostrar a última parte dessa demonstração nessa parte ele coloca como desafio fazer uma função simples para imprimir o recibo e o requisito é e imprima o preço total e

Depois o preço de cada item rodando modelo implementa o código como esperado e reaproveite a função que calcula o preço total que foi escrita em conjunto pelo céu e pelo modelo e no final ele dá um spoiler sem demonstrar nada de concreto que o modelo também está se demonstrando excelente inscrever testes

Unitários de forma automática turma sinceramente isso para mim é bastante eu não sei eu não sei o que que sente ainda mas me gerou algumas preocupações ou não sei algumas dúvidas na verdade então agora eu vou soltar um hadouken de medo sou perguntas que eu não sei responder

Mas com certeza você ou alguém tá vendo esse vídeo vai ter resposta ou pelo menos vai querer dar a sua opinião bom no mínimo elas vão deixar você passar o resto do dia pensando no que que tá acontecendo na nossa área e vamos lá reencontrar o consertar bug

De códigos escritos por seres humanos muitas vezes é difícil como que vai ficar para refrigerar ou consertar códigos hipercomplexos criados pelo modelo será que modelos vão conseguir chegar ao ponto de utilizar serviços externos para não precisar implementar sempre tudo do zero será que os requisitos que o ser humano vai precisar

Escrever como os apps no caso dos comentários ali para não ser ambíguo você vai ter que ser tão específico que no final das contas você vai precisar ter algo tão fragmentado e grande quanto um código de verdade sem qualquer vantagem ou talvez isso só acontece no início porque você mente depois da praia

Abraçando as coisas complexas em sentenças menores e já conhecidas e talvez outra vantagem ou curiosidade é que no futuro ao invés da gente ficar na dúvida sobre qual linguagem de programação aprender a dúvida vai ser qual língua tem suporte empréstimo de negócio talvez aprender inglês vai ser muito

O mais importante do que já é hoje ou será que uma outra língua vai ter algum benefício sobre uma outra por ser menos ambígua por exemplo notaram que o alemão para esse tipo de tarefa é muito mais preciso que o inglês e daí todo mundo amigo era para aprender alemão ou será

Que depois de tudo isso ela sua função vai ser só escrever testes unitários que o modelo ele programa o resto sozinho e daí ao invés de ser test-driven development vai ser teste only de velocidade ou na verdade só vai sobrar pessoas e negócio ou produto tipo um

Produto onder que vai gastar só ele escrever as especificações que sai um produto lá do outro lado ou só vai sobrar programadores que tem interesse real no produto porque somente eles vão conseguir escrever especificações exatas e que vão conseguir antecipar todas as decisões tipo um código ou na verdade só

Vão sobrar os clientes porque o modelo ele vai cortar tu não tá no meio e vai direto na fonte que é o cliente e pela talvez fumaça de feedback ou usa habilidade real com quer saber ele vai lapidando produtos que será que um dia a gente vai descobrir que a inteligência artificial

Não tem nada de artificial é que lá no fundo é o mesmo mecanismo real de inteligência e que nos faz sentir como um ser humano na verdade é outra coisa e por que que o ser humano não precisa ler dois milhões arquivos para aprender a programar e o quê que foi acontecer

Quando o modelo ele chegar no nível de inteligência de um adulto cientista que consegue programar modelos ele vai entrar num loop exponencial de evolução o que eu sei é que a gente vai precisar continuar estudando a gente vai precisar continuar relevante no assunto e uma das minhas missões aqui nesse canal e com

Vocês é continuar trazendo conhecimentos e informações sobre onde tudo está em em paralelo eu quero cada vez mais lapida a minha didática para conseguir repassar para vocês da melhor forma possível tudo que eu aprender daqui para frente e se você tem interesse entender o que que eu coloquei na minha cabeça para consegui

Em qualquer coisa na programação eu tive esse vídeo aqui pelo menos a primeira técnica só precisa ver ela inclusive e se você quer me apoiar na profissão de criar conteúdos para o youtube considera haver porque questionar o mesmo da turma tem muita coisa mas sim ela para você fechado valeu e

,00:00 e eu vou mostrar várias coisas
00:02 sensacionais nesse vídeo aqui
00:03 relacionados a inteligência artificial
00:05 programando ou no mínimo facilitando o
00:08 trabalho de um programador ou
00:09 programadora alguns algoritmos na
00:11 verdade eles foram considerados os mais
00:13 perigosos da história e que nunca
00:15 deveriam ficar disponíveis para o
00:16 público inclusive porque eles começaram
00:18 a fazer coisas que os autores não
00:20 esperavam e facilmente eu tenho opiniões
00:22 fortes sobre assuntos relacionados à
00:24 tecnologia ou programação no geral mas
00:27 dessa vez eu tô eu dou um pouquinho
00:30 incomodado e eu acho que você vai ficar
00:32 também bom a história ela começou da
00:34 seguinte forma com que lidam aqui do
00:36 canal e também membro da turma chamado
00:38 carlos ricardo ziggler indicou é o dá
00:40 uma olhada no link delicinha esse link
00:42 era sobre um serviço chamado tadini que
00:45 promete utilizar inteligência artificial
00:47 para ajudar o programador a escrever
00:49 códigos de uma forma mais rápida é
00:51 diferente do que vou mostrar no final do
00:53 vídeo mas olha que massinha o serviço
00:55 utiliza a estratégia de lei repositórios
00:57 open source e ele já leu mais de 2
01:00 os arquivos se a gente descer aqui nos
01:02 exemplos iniciais um deles é o seguinte
01:04 a pessoa digita a documentação por
01:06 exemplo alguma função que concatena duas
01:08 strings onde tem a sua a esrb quando a
01:11 pessoa começa a digitar que nesse caso
01:13 de estou sol.sp automaticamente o
01:16 terminarem sugerem toda essa linha de
01:17 código aqui embaixo implementando a
01:19 assinatura da função legalzinho mas
01:21 talvez um outro caso mais misterioso
01:23 seja esse aqui embaixo sabe formatação
01:25 de 30 onde você em primeiro declara os
01:27 placeholders por exemplo vai entrar o
01:29 valor de uma variável aqui e depois no
01:31 outro aqui show só pelo fato da pessoa
01:33 ter digitado a letra f ele já sugere o
01:35 método formate escrito por inteiro mas
01:38 não tem um detalhe importante dado ao
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01:42 o primeiro placeholder deveria ser
01:44 substituído pela segunda variável da
01:46 função e o segundo placeholder deverão
01:48 ser substituídos pela primeira varela
01:50 sugerindo por fim um método forma que
01:52 faça sentido para frase que estava
01:54 escrita dentro daquelas três como que
01:57 ele sabia completar a frase do jeito
01:59 certo que eu não
02:00 a última algo similar em outros
02:02 repositórios ou ele assimilou as
02:05 palavras conections ou o time de
02:07 marketing brilhou na home escolhendo
02:09 esse exemplo específico de qualquer
02:11 forma é como se fosse um telecines que
02:13 vai além da análise estática e entra no
02:16 campo da inteligência e falando
02:18 inteligência turma é agora que negócio
02:21 começa a ficar desconfortável mas
02:23 primeiro o que que é inteligência para
02:25 você o que que é uma coisa inteligente
02:28 inteligência por exemplo alguém me
02:30 descrever uma série de requisitos e eu
02:33 como um programador consegui desenvolver
02:35 um código isso uma tarefa muitas vezes
02:38 complexa até para o ser humano não é
02:40 mesmo então olha que assustador a
02:42 microsoft realizou recentemente a edição
02:44 2020 do seu evento que é de programador
02:47 para programador chamado microsoft build
02:49 lá foram apresentadas várias coisas
02:51 legais muitas delas utilizando uma
02:53 schiller em tudo que tem de novidade
02:55 nesse assunto que liderança apresentação
02:57 foi o kevin scott que é o sítio da
02:59 microsoft
03:00 e começa com uma frase do autor e
03:02 futurista arstor’s york e já dá um hype
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03:07 encontrar os limites do possível é indo
03:10 além dele para dentro do impossível
03:12 sensacional e uma das coisas
03:14 fundamentais para você conseguir chegar
03:16 nesse nível de impossível e trabalhar em
03:19 larga escala com inteligência artificial
03:21 é tem muito poder de processamento muito
03:24 mesmo no caso da microsoft eles
03:26 construíam recentemente um
03:27 supercomputador especializado no assunto
03:29 e que é formado por 285 mil cpus mais 10
03:34 mil gpeas e tudo isso conectados por uma
03:36 rede interna de altíssima velocidade não
03:39 só o poder de processamento que melhorou
03:41 muito nos últimos anos mais
03:42 principalmente como que a inteligência
03:45 artificial aprende fato as coisas um
03:48 modelo comum é o supervised learning que
03:50 um ser humano precisa rotular e dizer
03:52 para o roubou o que certas coisas
03:54 significam e ele trabalha a partir dali
03:56 isso funciona muito bem mais o gargalo
03:58 no aprendizado da máquina
04:00 o próprio ser humano que precisa ficar
04:02 classificando manualmente as coisas para
04:04 explodir no esses isso nos últimos anos
04:06 surgiu uma nova tendência chamada accel
04:08 super vai dormir em que não é mais
04:10 necessário definir rótulos ou
04:12 classificar as informações o próprio
04:14 deus se vira sozinho o resultado disso
04:16 por exemplo é que o modelo consegue
04:18 aprender uma nova língua somente sendo
04:20 apresentado a um volume grande de textos
04:22 e quanto mais texto aprendizado mas ele
04:24 vai aprender inclusive e isso dá o poder
04:26 de você entregar uma única frase para o
04:29 modelo ele que retorna um artigo inteiro
04:31 sobre o assunto escrito por ele mesmo tá
04:33 com frases únicas daí você se pergunta
04:35 tá mas isso é linguagem natural né a
04:39 forma como o ser humano se comunica mas
04:42 esse treco ele consegue escrever código
04:44 ou os detalhes de implementação de uma
04:47 função pra eu dar sua resposta e você de
04:49 fato entender para onde todo esse
04:51 negócio tá indo e tomar um susto junto
04:53 comigo primeiro eu tenho que passar uma
04:55 ordem de grandeza nos modelos existentes
04:57 o tamanho de um modelo ele define a sua
05:00 a idade sua capacidade em entender e
05:03 notar as nuances do que que tá
05:04 acontecendo em determinado contexto esse
05:07 tamanho ele é definido pela quantidade
05:08 de parâmetros que ele tem de uma forma
05:11 grosseira é a quantidade de conexões
05:13 dessa rede neural até o ano passado o
05:16 maior modelo do mundo tinha um bilhão de
05:19 parâmetros e hoje o modelo trem nlg
05:23 criado pela microsoft em 17 bilhões de
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05:28 apresentação é como se a gente tivesse
05:30 saído da capacidade de compreensão de
05:32 uma criança para capacidade de
05:34 compreensão de um adolescente na prática
05:37 isso consegue fazer coisas sensacionais
05:39 mais que até certo ponto não
05:41 impressionam mais a gente como por
05:43 exemplo fazer uma pergunta livre que
05:44 nesse caso foi quando que nós pousamos
05:46 na lua e aí o modelo nesse caso está
05:48 entendendo semanticamente a pergunta e
05:51 consultando no seu oceano de informações
05:53 que é toda a wikipedia mas outras
05:55 milhões e páginas na internet e milhares
05:58 de livros para no fim responder a data
06:00 é super natural mas a partir daí que o
06:02 negócio vai ficar mais interessante olha
06:04 só outro caso de uso mostrado foi usar o
06:06 texto de um artigo escrito pelo ceo da
06:09 microsoft satya nadella é importante
06:11 destacar que o modelo nunca viu esse
06:13 artigo na vida com texto colado você
06:16 pode começar a fazer perguntas livres
06:18 com outras palavras novas que modelo vai
06:20 entender o que que você tava querendo
06:21 perguntar e estreia essas informações do
06:24 texto mas o negócio vai ainda mais ela e
06:26 no quesito de entender o que que tava
06:28 escrito sem necessariamente a informação
06:30 tá explícita olha que curioso tem uma
06:33 polêmica no mundo do star wars que é
06:35 interessante na cena da cantina quem
06:37 atirou primeiro foi o hum solo ou foi o
06:40 gritou se você pegar o trecho de uma
06:42 página no wikipédia falando sobre isso e
06:44 perguntar para o modelo quem atirou
06:46 primeiro ele vai responder que foi o hum
06:48 soro mas nosso um detalhe muito
06:50 importante em nenhum momento no texto
06:53 isso tava escrito não pelo menos essa
06:55 forma o modelo ele teve que entender a
06:58 semântica do artigo entendi
07:00 a música da pergunta e sintetizar uma
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07:10 esse peixe se chama de peach tree ou gt3
07:14 lembra que o tamanho de um modelo
07:17 definir a sua habilidade a sua
07:19 capacidade de entender e performar
07:21 nessas tarefas então a gente está
07:23 prestes a dar um salto bizarro nesse
07:25 tamanho e isso impacta diretamente a
07:28 nossa profissão como programador dentro
07:30 do evento o sítio da microsoft conversou
07:32 com o exame altman que hoje é o ceo de
07:35 uma empresa chamada open e ai inclusive
07:37 foi fundada pelo elemento ea missão da
07:40 sua empresa é entender todos os tipos de
07:42 dados do mundo e um dos tipos de dados é
07:44 código o modelo dele está tão grande que
07:47 se você colocar em comparação aos outros
07:49 que uma deformação no gráfico olha só
07:52 ali no lado direito tá o gt3 com os seus
07:55 180 bilhões e parâmetros olha que visava
07:58 que fica colocar em com
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08:04 e parâmetros e o histórico de
08:06 crescimento desse modelo tá insano em
08:08 2018 o gpt tinha 110 milhões e
08:11 parâmetros ou 0,11 milhão em 2019 o gt2
08:15 que 1,5 bilhõe separamos e foi
08:18 considerado por muitos uma ameaça e
08:20 agora o gt35 180 milhões e parâmetros
08:24 para entender o que que já dá para fazer
08:26 com isso o serve ele trouxe alguns
08:28 exemplos de um código em python ele
08:30 estabelece como desafio e escrever uma
08:32 função que verifica-se uma string é um
08:34 palíndromo um palíndromo é uma palavra
08:36 ou frase que você pode tanto da esquerda
08:38 para a direita quanto da direita para a
08:40 esquerda e ela mantém a mesma leitura
08:42 por exemplo ana ou ovo o salas então ele
08:47 vai lá e escreve o nome do método com
08:49 assinatura e logo embaixo coloca um
08:51 comentário em linguagem natural mesmo
08:52 falando que essa função verifique
08:54 afirmações é um palíndromo em seguida
08:56 ele pede para o modelo geral código que
08:58 devia fazer se implementa
09:00 o pinga o código aparece embaixo é um
09:02 código simples que verifica se a string
09:04 recebida é igual a essa mesma string só
09:08 que invertida que de fato é tão simples
09:10 que esse snippet de código deve existir
09:12 dessa exata a mesma forma em centenas de
09:16 repositórios e respostas no
09:17 stackoverflow dado isso ele se coloca um
09:20 desafio um pouco mais interessante
09:21 escrever uma função que ele sabe que não
09:24 tá nos dados utilizados para treinar o
09:26 modelo e que também o requisito de
09:28 negócio interessante então agora uma
09:30 nova função deve retornar uma lista
09:32 contendo os índices dos elementos que
09:35 são palíndromos mas que possuem no
09:37 mínimo 7 caracteres e novamente pimba o
09:40 modelo implementa exatamente o código
09:43 com um detalhe mega interessante ele
09:45 reaproveitou a função anterior espera
09:47 john igualmente isso foi 100%
09:49 sintetizado pelo modelo é uma solução
09:51 única e não existe essa informação no
09:53 data set agora a gente vai aumentar
09:55 ainda mais o nível de dificuldade mas
09:57 uma coisa interessante aconteceu um
10:00 oi lizi vamos ver assim e que me deixou
10:02 bastante pensativo você o futuro isso
10:05 tudo olha só imagina uma classe e tem
10:07 onde para agrupar esses itens você tem
10:09 uma outra classe chamada ordem logo uma
10:12 ordem possui uma lista de itens dentro
10:15 dela agora vamos tentar a assinatura de
10:17 um método para calcular o preço total de
10:19 uma ordem mas uma pegadinha todos os
10:21 itens que são palíndromos terão
10:23 descontos de vinte por cento depois de
10:25 digitar essa assinatura e sem fazer mais
10:27 nada ao rodar um modelo ele mesmo começa
10:30 adicionando um comentário explicando em
10:32 linguagem natural o que que vai ser
10:33 feito depois ele implementa o código que
10:35 acredita ser o certo mas na verdade
10:37 houve um problema de comunicação aí você
10:39 não quer que o desconto seja aplicado
10:41 somente nos itens que são palíndromos e
10:43 não em todos os itens como está sendo
10:44 feita agora e nota que o método criado
10:46 pelos m e o comentário do modelo eles
10:49 podem estar ambíguos porque uma das
10:51 interpretações podem ser calcule o preço
10:53 do total do pedido com desconto do
10:55 palíndromo com desconto nesse preço
10:57 total e por conta disso vem agora uma
10:59 parte de eu
11:00 um jeito muito vaso certo daquela tá na
11:03 cabeça eles eletro código e comentário
11:05 feito pelo modelo e começa linha a linha
11:07 a descrever os requisitos uma forma
11:09 menos ambígua exatamente como talvez
11:12 você faria com outro ser humano então o
11:15 primeiro requisito é calcule o preço
11:16 total e retorna ele deixou o segundo
11:19 requisito é aplique um desconto nos
11:21 itens em que os nomes são palíndromos e
11:23 aí sim quando modelo implementa o código
11:25 aparece uma condicional dele sim ali no
11:27 meio respeitando a especificação acima
11:29 mas mesmo assim tem uma outra
11:31 ambiguidade por desconto ele deveria ser
11:33 de vinte por cento mas a variável para
11:35 além de um musical tem o valor de 0.2 e
11:38 isso matematicamente em uma
11:40 multiplicação significa manter apenas
11:42 vinte por cento do valor total então tá
11:44 ao contrário isso vai dar um ponto de
11:46 oitenta por cento da ele vai lá e
11:48 subtrai os contos por um para fazer a
11:50 multiplicação por 10 ponto 8 e com isso
11:52 manter oitenta por cento do valor ou
11:54 seja um desconto de vinte por cento
11:56 ainda boa caindo delícia total porque o
11:59 que ele fez aqui
12:00 o problema com modelo mas isso me virou
12:02 uma preocupação e eu já vou falar o quê
12:04 que é eu só quero onde se mostrar a
12:06 última parte dessa demonstração nessa
12:08 parte ele coloca como desafio fazer uma
12:09 função simples para imprimir o recibo e
12:11 o requisito é e imprima o preço total e
12:14 depois o preço de cada item rodando
12:16 modelo implementa o código como esperado
12:18 e reaproveite a função que calcula o
12:20 preço total que foi escrita em conjunto
12:21 pelo céu e pelo modelo e no final ele dá
12:24 um spoiler sem demonstrar nada de
12:25 concreto que o modelo também está se
12:27 demonstrando excelente inscrever testes
12:30 unitários de forma automática turma
12:32 sinceramente isso para mim é bastante eu
12:36 não sei eu não sei o que que sente ainda
12:38 mas me gerou algumas preocupações ou não
12:41 sei algumas dúvidas na verdade então
12:43 agora eu vou soltar um hadouken de medo
12:46 sou perguntas que eu não sei responder
12:48 mas com certeza você ou alguém tá vendo
12:51 esse vídeo vai ter resposta ou pelo
12:53 menos vai querer dar a sua opinião bom
12:54 no mínimo elas vão deixar você passar o
12:56 resto do dia pensando no que que tá
12:58 acontecendo na nossa área
13:00 e vamos lá reencontrar o consertar bug
13:02 de códigos escritos por seres humanos
13:05 muitas vezes é difícil como que vai
13:07 ficar para refrigerar ou consertar
13:09 códigos hipercomplexos criados pelo
13:12 modelo será que modelos vão conseguir
13:13 chegar ao ponto de utilizar serviços
13:15 externos para não precisar implementar
13:18 sempre tudo do zero será que os
13:20 requisitos que o ser humano vai precisar
13:21 escrever como os apps no caso dos
13:23 comentários ali para não ser ambíguo
13:25 você vai ter que ser tão específico que
13:28 no final das contas você vai precisar
13:30 ter algo tão fragmentado e grande quanto
13:33 um código de verdade sem qualquer
13:36 vantagem ou talvez isso só acontece no
13:38 início porque você mente depois da praia
13:41 abraçando as coisas complexas em
13:43 sentenças menores e já conhecidas e
13:46 talvez outra vantagem ou curiosidade é
13:48 que no futuro ao invés da gente ficar na
13:51 dúvida sobre qual linguagem de
13:53 programação aprender a dúvida vai ser
13:55 qual língua tem suporte empréstimo de
13:57 negócio talvez aprender inglês vai ser
13:59 muito
14:00 o mais importante do que já é hoje ou
14:02 será que uma outra língua vai ter algum
14:05 benefício sobre uma outra por ser menos
14:07 ambígua por exemplo notaram que o alemão
14:09 para esse tipo de tarefa é muito mais
14:12 preciso que o inglês e daí todo mundo
14:14 amigo era para aprender alemão ou será
14:16 que depois de tudo isso ela sua função
14:17 vai ser só escrever testes unitários que
14:20 o modelo ele programa o resto sozinho e
14:22 daí ao invés de ser test-driven
14:24 development vai ser teste only de
14:26 velocidade ou na verdade só vai sobrar
14:28 pessoas e negócio ou produto tipo um
14:30 produto onder que vai gastar só ele
14:33 escrever as especificações que sai um
14:35 produto lá do outro lado ou só vai
14:36 sobrar programadores que tem interesse
14:38 real no produto porque somente eles vão
14:40 conseguir escrever especificações exatas
14:43 e que vão conseguir antecipar todas as
14:45 decisões tipo um código ou na verdade só
14:50 vão sobrar os clientes porque o modelo
14:51 ele vai cortar tu não tá no meio e vai
14:53 direto na fonte que é o cliente e pela
14:56 talvez fumaça de feedback ou usa
14:58 habilidade real com
15:00 quer saber ele vai lapidando produtos
15:02 que será que um dia a gente vai
15:03 descobrir que a inteligência artificial
15:06 não tem nada de artificial é que lá no
15:09 fundo é o mesmo mecanismo real de
15:12 inteligência e que nos faz sentir como
15:14 um ser humano na verdade é outra coisa e
15:18 por que que o ser humano não precisa ler
15:20 dois milhões arquivos para aprender a
15:22 programar e o quê que foi acontecer
15:23 quando o modelo ele chegar no nível de
15:26 inteligência de um adulto cientista que
15:29 consegue programar modelos ele vai
15:31 entrar num loop exponencial de evolução
15:33 o que eu sei é que a gente vai precisar
15:36 continuar estudando a gente vai precisar
15:38 continuar relevante no assunto e uma das
15:41 minhas missões aqui nesse canal e com
15:43 vocês é continuar trazendo conhecimentos
15:45 e informações sobre onde tudo está em em
15:48 paralelo eu quero cada vez mais lapida a
15:50 minha didática para conseguir repassar
15:52 para vocês da melhor forma possível tudo
15:54 que eu aprender daqui para frente e se
15:56 você tem interesse entender o que que eu
15:58 coloquei na minha cabeça para consegui
16:00 em qualquer coisa na programação eu tive
16:02 esse vídeo aqui pelo menos a primeira
16:04 técnica só precisa ver ela inclusive e
16:07 se você quer me apoiar na profissão de
16:09 criar conteúdos para o youtube considera
16:11 haver porque questionar o mesmo da turma
16:13 tem muita coisa mas sim ela para você
16:15 fechado valeu e
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