Palavras-chave inteligência artificial, aprendizado profundo, redes neurais, transformers, GPT, OpenAI, ChatGPT, evolução da IA, RNNs, AGI Resumo Neste episódio, Diego Sommer aborda a evolução da inteligência artificial, partindo do impacto da publicação do paper "Attention is All You Need", e passando pelas inovações dos modelos de linguagem como o GPT-3. Ele discute a importância das redes neurais recorrentes, a descoberta do “neurônio de sentimento” e os desafios enfrentados por redes tradicionais. A conversa termina com reflexões sobre o futuro da IA e os debates em torno da inteligência geral artificial (AGI). Principais Conclusões • O lançamento do Chat GPT marcou um momento divisor de águas na IA. • Redes neurais recorrentes (RNNs) foram essenciais para o avanço da IA. • O aprendizado profundo mudou radicalmente o processamento de informações pelas máquinas. • A auto-atenção dos transformers proporciona uma compreensão mais rica de contexto. • O GPT-3 revelou capacidades impressionantes de generalização e aprendizado contextual. • A OpenAI foi pioneira na aplicação de transformers para modelos de linguagem. • O ChatGPT democratizou o acesso à IA, transformando a interação do público com a tecnologia. • A corrida pela inteligência geral artificial (AGI) continua ativa. • Debates sobre a verdadeira natureza da inteligência na IA dividem especialistas. • O futuro da IA promete inovações potencialmente transformadoras para a sociedade. Capítulos • 00:00 - O Big Bang da Inteligência Artificial • 05:57 - O Renascimento das RNNs • 12:41 - O Avanço da OpenAI • 18:58 - A Revolução do Transformer • 24:02 - Entendendo a Estrutura dos Transformers • 29:49 - A Revolução do GPT e Aprendizado Zero Shot • 35:36 - Avanços do GPT-3 e Aprendizado em Contexto • 43:41 - A Corrida pela Inteligência Artificial Geral