Descrição da imagem: A inteligência artificial, inspirada em processos biológicos, aproxima-se cada vez mais de certos aspectos da cognição humana, enquanto continua a evoluir e a melhorar em seus próprios domínios. Fonte da imagem: Astronoo IA.
Os modelos generativos de texto, imagens, vídeos e música dependem de mecanismos semelhantes, pois compartilham princípios comuns em suas arquiteturas e processos de aprendizado, apesar da diversidade dos tipos de dados que manipulam.
Para texto gerado por IA, os grandes modelos de linguagem (LLMs) são aplicações avançadas de aprendizado de máquina. Os LLMs são pré-treinados em grandes quantidades de texto, permitindo-lhes aprender estruturas linguísticas, relações entre palavras e contextos de uso. Em outras palavras, eles podem prever a próxima palavra em uma frase com notável precisão. Esses modelos se destacam na geração de texto, tradução automática, chatbots e assistentes virtuais, mas carecem da capacidade de raciocinar para formar ideias, emitir julgamentos ou tomar decisões.
As máquinas do futuro precisarão aprender sobre o Mundo Físico de maneira semelhante aos humanos e animais. Ao fazer isso, elas poderiam se tornar mais eficientes e se aproximar do nível de inteligência humana.
Humanos e animais desenvolvem uma compreensão intuitiva e contextual de seu ambiente por meio da observação e da experiência. Eles gradualmente assimilam uma compreensão dos objetos, forças e relações causais. Por exemplo, uma criança aprende que os objetos caem quando soltos. Sem entender os efeitos da gravidade, ela pode ajustar seu comportamento em conformidade.
Em outras palavras, as máquinas precisarão não apenas detectar objetos, mas também entender seu comportamento em diferentes situações. Isso significa que elas precisarão interpretar dados sensoriais de maneira contextual, como um animal que sabe quando um ruído é ameaçador ou quando a comida está apetitosa.
Compreender o mundo físico permite adquirir memória persistente, capacidade de planejar ações, alcançar objetivos e, em resumo, raciocinar. Embora o progresso da IA seja impressionante, muitos obstáculos ainda precisam ser superados antes de podermos falar de Inteligência Humana.
Os modelos atuais em desenvolvimento, baseados na Inferência por Otimização, são uma abordagem promissora para simular a inteligência humana.
Inferência é um conceito que permite tirar conclusões com base em observações. A inferência desempenha um papel crucial na tomada de decisão, no raciocínio e no aprendizado.
Otimização refere-se a encontrar a melhor solução possível para alcançar um objetivo específico. Ao otimizar, busca-se o melhor equilíbrio entre diferentes critérios, como velocidade e precisão.
A Inferência por Otimização pode ser observada no desenvolvimento cognitivo das crianças, mesmo antes de começarem a falar. Por exemplo, um bebê tentando puxar um brinquedo preso a um cordão rapidamente aprende que puxar com mais força ou em uma direção diferente pode mover o brinquedo. A criança otimiza sua técnica observando os resultados de suas ações. A criança lembra experiências passadas com cada brinquedo e otimiza sua escolha com base no que lhe trouxe mais prazer ou interesse.
O cérebro humano é frequentemente comparado a um Sistema de Otimização. Ele usa a inferência por otimização para raciocinar, atualizando constantemente suas crenças com base em novas observações.
Quando uma pessoa toma uma decisão, ela avalia as diferentes opções disponíveis e busca maximizar certos critérios, como bem-estar, satisfação ou benefício. Esse processo de tomada de decisão frequentemente envolve avaliar os riscos e recompensas associados a cada escolha sob incerteza. Mas, em muitos casos, o cérebro usa heurísticas, atalhos mentais ou regras práticas que permitem tomar decisões rapidamente sem a necessidade de uma análise exaustiva de todas as opções.
Assim, os humanos constroem sua compreensão da realidade com base na aprendizagem por experiência com o modelo do mundo circundante. Os indivíduos ajustam seus comportamentos integrando novos conhecimentos com base no que experimentaram. Por exemplo, ao preparar uma nova receita, uma pessoa ajusta as quantidades de ingredientes com base no sabor obtido em tentativas anteriores.
A inteligência humana está profundamente ligada a aspectos como emoção, autoconsciência, percepção do mundo e interação social. A maneira como humanos e animais conseguem compreender seu ambiente, raciocinar com "bom senso" ou planejar ações complexas parece natural para nós, mas ainda está além do alcance da inteligência artificial, em 2024.
Os modelos atuais de IA não possuem essa compreensão do mundo físico, o que limita sua capacidade de prever situações futuras. É essencial que as inteligências artificiais aprendam a partir de dados multimodais, entre os quais os vídeos desempenharão um papel crucial. No entanto, isso apresenta enormes desafios em termos de dados e processamento de informações, mas é uma área de pesquisa em rápida expansão, com muitas perspectivas e esperanças para seu desenvolvimento futuro.
A Inteligência Artificial Geral (AGI) requer uma combinação de grandes volumes de dados, aprendizado por meio de interação com o mundo real ou simulações e avanços em arquiteturas e algoritmos. O caminho para a AGI ainda é longo, mas, inspirando-se nos mecanismos cognitivos do cérebro, é provável que, em sistemas futuros, emerja uma inteligência comparável à dos humanos.