O modelo GPT-3 gera códigos Python, textos de ficção e conversas “human-like” – e não, você não vai ser demitido por causa dele.
Pesquisadores britânicos desenvolvem ferramenta que aprende os gestos usados na comunicação entre surdos-mudos e ensina humanos a reproduzi-los
Inteligência artificial desenvolvida no Reino Unido é capaz de diagnosticar até 50 doenças oculares – sem ajuda humana.
Como nações, empresas e pesquisadores estão debatendo sobre os efeitos da automação inteligente na sociedade.

De acordo com a sabedoria humana, "os olhos são as janelas da alma", significando que eles podem revelar as intenções e o estado de espírito de alguém. A inteligência artificial (IA), por sua vez, está demonstrando que os olhos podem ser, também, janelas para o estado de saúde de uma pessoa.
A IA DeepMind, desenvolvida no Reino Unido em parceria com o Google e o Hospital de Olhos Moorfields, em Londres, foi treinada para diagnosticar mais de 50 tipos de enfermidade oculares a partir do escaneamento 3D feitos em pacientes reais. A tecnologia foi descrita na Nature, prestigiada publicação científica, como capaz de combinar diferentes algoritmos para identificar padrões ao analisar imagens criadas por meio de mapeamento infravermelho da superfície dos olhos.
Ao ser alimentada com 15 mil imagens – e seus devidos diagnósticos, feitos por médicos – de cerca de 7,5 mil pacientes atendidos pelo Moorfields, a IA aprendeu a reconhecer anomalias anatômicas e associá-las a determinadas enfermidades, além de recomendar ações clínicas necessárias para cada paciente. O teste foi quase perfeito: em 94% dos casos, os apontamentos da IA foram iguais aos de um conjunto de 8 médicos que analisaram as mesmas imagens.
Resultados animadores à parte, um dilema se impõe: em que medida as máquinas deixarão de ser ferramentas operadas por profissionais para serem tomadoras de decisão, substituindo o diagnóstico humano e assumindo essa responsabilidade? Nos EUA já há aprovação para diagnósticos oculares feitos exclusivamente por IA, mas apenas para a identificação de uma enfermidade específica. Para a multiplicidade de diagnósticos possíveis na análise da DeepMind ainda não há autorização em nenhum país – no estudo que mencionamos anteriormente, todos as avaliações feitas pela máquina foram revisadas por médicos.
Para minimizar as chances de erros da IA, a DeepMind trabalha com algoritmos variados e independentes, que supervisionam as avaliações uns dos outros. Além disso, a máquina não gera um diagnóstico único e definitivo: o relatório sugere algumas possibilidades de acordo com o que as imagens apresentam (cada uma acompanhada com um percentual indicando o quanto a IA "acredita" naquela sugestão). Por fim, a DeepMind identifica os pontos da anatomia ocular observados para definir a análise. Esse detalhamento facilita ao médico a identificação de possíveis falhas do olhar eletrônico.