As IAs generativas, como GPT-3, Copilot ou Gemini, são treinadas com conjuntos de dados massivos, incluindo bilhões de textos, imagens, músicas ou vídeos. Essas redes neurais profundas, compostas por milhões, até bilhões de parâmetros, levantam uma questão fascinante: como o aumento desses parâmetros pode dar origem a uma forma de inteligência?
Os parâmetros são as variáveis internas de um modelo de IA, ajustadas automaticamente durante o treinamento. Por exemplo, o GPT-3 da OpenAI contém 175 bilhões de parâmetros, enquanto o DALL-E tem 12 bilhões. Esses parâmetros determinam a capacidade do modelo de aprender e produzir resultados coerentes. Quanto maior o número de parâmetros, mais nuances complexas o modelo pode capturar nos dados.
No entanto, há um limite: o sobreajuste. Quando o número de parâmetros excede a quantidade de dados disponíveis, o modelo perde a capacidade de generalização. Para evitar isso, é necessário equilibrar o tamanho do modelo e a quantidade de dados de treinamento.
As redes neurais artificiais (RNAs) funcionam realizando cálculos simples: cada neurônio combina suas entradas, aplica uma função de ativação e passa o resultado para a próxima camada. No entanto, desse processo matemático básico emerge a capacidade de gerar frases coerentes e contextualmente relevantes.
A IA não entende o significado das palavras, mas prevê a próxima palavra ou "token" com base em probabilidades aprendidas. Apesar disso, dá a impressão de compreender o contexto, a intenção e as nuances da linguagem. Essa emergência de comportamentos "inteligentes" a partir de regras simples é um dos aspectos mais intrigantes da IA.
A emergência é um conceito científico que descreve o surgimento de novas propriedades a partir da interação de componentes simples. Por exemplo, após o Big Bang, a matéria surgiu da energia pura. Da mesma forma, a vida emerge da interação complexa de moléculas químicas.
Em 2017, com o advento do GPT-2, os pesquisadores observaram uma transição de fase: além de um certo limite de dados e parâmetros, o desempenho dos modelos de IA melhorou drasticamente. Essa transição marcou o surgimento de capacidades cognitivas sofisticadas, como a geração de textos de qualidade humana.
A IA está evoluindo em um ritmo acelerado. Com o aumento da complexidade dos modelos, novas propriedades podem surgir, como criatividade, compreensão da realidade ou até mesmo uma forma de consciência. Esses avanços podem revolucionar nossa compreensão da inteligência, tanto artificial quanto biológica.
Em paralelo, a IA pode ajudar a desvendar os mistérios do cérebro humano. Ao estudar como as redes neurais artificiais aprendem e evoluem, os cientistas podem entender melhor os mecanismos da cognição humana.
"O acaso é o deus dos inventores." - Pierre Dac