Do ELIZA ao GPT

Introdução

Este blog post explora a mudança desde ELIZA, o primeiro chatbot, até os atuais Large Language Models (LLMs)

1. ELIZA

Criado em 1966 por Joseph Weizenbaum, ELIZA foi um experimento revolucionário em interação humano-computador. Seu script mais famoso, DOCTOR, imitava um psicoterapeuta rogeriano usando correspondência de padrões simples. Por exemplo, se um usuário dissesse “Estou triste”, ELIZA respondia “Por que você está triste hoje?”, reformulando a entrada em uma pergunta.

Eliza funciona basicamente através de um conjunto de regras que lhe permite analisar e compreender, limitada e aproximadamente, a linguagem humana. Essas regras permitem que ele responda as pessoas em um estilo terapêutico, perguntando ao usuário e refletindo à afirmação. Ele não tem realmente "compreensão" de linguagem humana, ele apenas usa palavras-chave e manipula frases para fazê-la parecer natural.

Há algumas bibliotecas de Python que podem ajudá-lo a implementar um chatbot como o Eliza. Varias delas, como o NLTK, Spacy e TensorFlow, permitem manipular e processar linguagens naturais e implementar sistemas de inteligência artificial. No entanto, a criação de um chatbot funcional e eficaz baseado no Eliza vai requerer conhecimento de programação em Python e habilidade de utilizar essas bibliotecas. Além disso, será necessário saber como analisar e manipular texto, bem como como implementar as regras que caracterizam o comportamento do chatbot.

TLDR

• Regras Pré-Definidas: ELIZA dependia de modelos e palavras-chave pré-programadas.

• Ilusão de Empatia: Usuários frequentemente atribuíam empatia humana ao ELIZA, surpreendendo até Weizenbaum, que notou como as pessoas antropomorfizavam o programa.

• Limitações: ELIZA não podia aprender ou se adaptar.

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2. LLMs Modernos: A Era das Redes Neurais

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, que pode gerar texto muito semelhante ao criado por humanos. Ele usa aprendizagem profunda e redes neurais para gerar sentenças e parágrafos de acordo com as entradas e informações que foram fornecidas para ele. Ele é capaz de produzir textos coerentes e até mesmo realizar algumas tarefas simples como responder perguntas e gerar ideias. Contudo, é importante lembrar que o ChatGPT é um sistema baseado em IA e não tem consciência ou capacidade de compreender o contexto ou emoções.

Os LLMs atuais, como o ChatGPT, são construídos sobre arquiteturas de transformers introduzidas em 2017. Esses modelos digerem terabytes de texto, aprendendo gramática, contexto e até humor por meio de mecanismos de autoatenção que avaliam a relevância de cada palavra em uma frase.

TLDR

• Aprendizado Baseado em Dados: Ao contrário das regras manuais do ELIZA, os LLMs extraem palavras de modelos de redes neurais pré-treinados.

• Versatilidade: Eles tem um domínio abrangente, por exemplo, escrevem poesia ou explicam física quântica.

• Ajuste Fino: Modelos podem ser refinados para tarefas específicas (ex.: aconselhamento médico, redação jurídica), aumentando sua utilidade.

• Exemplo: Enquanto ELIZA responderia a “Estou estressado com o trabalho” com “Por que você está estressado com o trabalho?”, o GPT pode sugerir estratégias para diminuir o stresse.

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4. Considerações Éticas: Novos Desafios na Era dos LLMs

A simplicidade do ELIZA limitava seus riscos, mas os LLMs trazem dilemas éticos profundos:

• Desinformação: Respostas convincentes, porém falsas, podem se espalhar rapidamente.

• Vieses: Imperfeições nos dados de treinamento podem perpetuar estereótipos.

• Autenticidade: Podemos confiar em conteúdo gerado por IA?

Weizenbaum alertou sobre confiar demais na tecnologia, uma lição que ecoa hoje em debates sobre “consciência” da IA — mesmo que LLMs não tenham consciência.

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ELIZA lançou as bases, provando que humanos desejam conexão, mesmo com máquinas. LLMs transformaram essa curiosidade em uma ferramenta de poder imenso e complexidade. Mas, enquanto impressionam em suas respostas esses sistemas não são realmente inteligentes, mas espelhos dos próprios dados.

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