2. Personalização, com a ajuda da IA
Na educação, o foco tem sido tradicionalmente em programas lineares de estudo, com pontos de entrada e saída predeterminados com duração de vários anos. Imagine um curso que seja exclusivamente personalizado para cada aluno com base em sua experiência, habilidades e aptidões. [Programas de graduação personalizados (Bespoke degree programmes) (https://hbr.org/2019/10/how-ai-and-data-could-personalize-higher-education)] centrados no aluno já estão sendo explorados nos EUA com IA.
Eles não são apenas personalizados com relação ao conteúdo e ao currículo, mas também ao reconhecer as necessidades especiais do aluno ou, de fato, como o aluno pode se sentir em um determinado momento. Isso pode incluir IA que ajusta a atividade de aprendizado e estudo com base na quantidade de sono que você teve na noite passada, que está vinculada aos dados do smartwatch.
A educação não é a única área em que a IA poderia ajudar na personalização. A consultoria de gestão Accenture sugere que as empresas privadas poderão treinar seus próprios modelos de linguagem grandes e personalizados, a tecnologia por trás dos chatbots de IA, como o ChatGPT. Esses modelos poderiam ser treinados com dados específicos de determinadas áreas de negócios, tornando-os mais eficazes para essas empresas. Mas essas empresas teriam que usar bilhões de dados. Veremos o progresso em direção a esse objetivo em 2025.
Os Small language models (SLMs) estão sendo desenvolvidos para realizar tarefas precisas com mais eficiência. Eles não precisam ser treinados com tantos dados e exigem menos poder de computação. Isso significa que eles podem ser usados com mais facilidade nos chamados ?edge devices? – smartphones, tablets e laptops – sem depender de recursos computacionais hospedados na nuvem.
3. Rumo a computadores quânticos práticos
Desenvolvimentos na computação quântica poderiam levar a máquinas capazes de resolver tarefas complexas que estão além da capacidade da maioria dos computadores clássicos. Os pesquisadores abandonaram a tentativa de quebrar recordes de número de unidades básicas de processamento, chamadas qubits, e passaram a tentar corrigir os erros a que os computadores quânticos estão propensos atualmente. Esse é um passo em direção aos computadores quânticos práticos que têm alguma vantagem útil sobre as máquinas clássicas.
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