IA atual é ‘estreita’ e para tarefas específicas. Ainda falta princípios para uma IA Geral, com capacidade abstrata equiparável à humana.
A discussão sobre a Inteligência Artificial Geral vem ganhando cada vez mais destaque nos mais diversos segmentos, desde a área de tecnologia até a filosofia. Com a evolução constante nesse campo, a busca por uma IA Geral que simule o pensamento humano de forma abrangente está se tornando uma realidade cada vez mais palpável.
Com a implementação de algoritmos mais avançados e o aumento do poder computacional, a perspectiva de uma IAG que possa realmente entender e aprender com o mundo ao seu redor está mais próxima do que nunca. As possibilidades trazidas por uma Inteligência Artificial Geral são imensas e prometem revolucionar não só a maneira como interagimos com a tecnologia, mas também como lidamos com questões éticas e sociais relacionadas ao seu desenvolvimento.
Expansão da Influência da Inteligência Artificial Geral
As buscas por termos no Google ou assistentes de voz como a Siri são exemplos de inteligência artificial que estão sendo usadas pelo público há anos. Mas o mundo começou a abrir os olhos para a inteligência artificial a partir de 30 de novembro de 2022, com o lançamento do ChatGPT e suas habilidades quase ‘humanas’ de realizar tarefas.
O ChatGPT consegue redigir artigos em qualquer formato – como cartas, relatórios ou até mesmo poemas -, responder perguntas complexas ou resumir o conteúdo de determinados textos. Outras ferramentas que usam a mesma tecnologia conseguem gerar imagens ou sons novos a partir de ordens expressas dos usuários.
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Em um artigo de julho, a revista Nature disse que o ChatGPT conseguiu ‘quebrar o teste de Turing’ – a ideia de uma máquina que consegue interagir com humanos sem que eles percebam que se trata de uma máquina.
Por mais impressionante que seja o ChatGPT – e seus concorrentes que chegaram ao mercado desde então, como o Gemini do Google e o Copilot da Microsoft – quem trabalha desenvolvendo inteligência artificial diz que a humanidade está apenas na infância desta tecnologia.
Até agora todos esses sistemas que citamos nesta reportagem são exemplos de uma mesma categoria conhecida como inteligência artificial ‘estreita’ ou ‘fraca’. Os computadores conseguem ‘imitar’ o comportamento dos humanos para resolver problemas específicos, como gerar um texto ou analisar grandes volumes de dados.
Mas o próximo passo das empresas de tecnologia e cientistas da computação é mais ambicioso. Existe uma corrida para se alcançar o que vem sendo chamado de Inteligência Artificial Geral (IAG) — uma nova geração da tecnologia que virou uma espécie de Santo Graal da indústria.
O que é Inteligência Artificial Geral?
A Inteligência Artificial Geral ainda é uma teoria — na prática ela não existe atualmente. A tecnologia existente hoje permite que computadores realizem tarefas específicas: dirijam um carro, joguem jogos complexos ou respondam perguntas elaboradas.
A Inteligência Artificial Geral aproxima os computadores ainda mais dos humanos, com uma capacidade de usar o conhecimento de forma mais abstrata. ‘Nós temos muita dificuldade de falar sobre essa inteligência artificial geral, porque ainda não conseguimos nem definir exatamente o que é inteligência.
A inteligência artificial seria comparável à humana, mas as máquinas já superam os humanos em muitas atividades’, diz Esther Luna Colombini, professora do Instituto de Computação da Unicamp. ‘Elas fazem cálculos muito complexos em tempo recorde, mas não por isso necessariamente elas são mais inteligentes.
Ao mesmo tempo, elas são muito ruins para fazer coisas que pra gente parecem triviais, como reconhecer a face de uma pessoa, ou ser capaz de pegar um conceito que você aprendeu e levar isso para outro cenário.’ Essas habilidades mais sofisticadas são justamente o que cientistas da área estão tentando aperfeiçoar.
‘A IA Geral vai possuir uma capacidade humana de transformar o conhecimento de uma área para a outra’, explica Ana Cristina Bichara, professora de computação da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio). ‘Isso é uma capacidade humana.
Por exemplo, um médico que entenda de uma certa especialidade é capaz de usar esses conhecimentos para resolver outro problema médico.’ Além disso, a Inteligência Artificial Geral teria outra habilidade tipicamente humana: a de entender o que ela ainda não entende — e buscar maneiras de se aprofundar nessas lacunas.
‘Dependendo de como eu enquadro o problema, eu posso achar uma solução ou não. Se eu reenquadrar o problema, eu posso achar soluções inovadoras em que eu não tinha nem pensado.’ Essa capacidade de abstração de pensamento permitiria que a Inteligência Artificial Geral realizasse tarefas que hoje são impossíveis tanto para humanos como para computadores, como encontrar diagnósticos e planos de tratamento específicos para pacientes a partir da análise de dados médicos.
Ou descobrir formas de atacar o problema das mudanças climáticas, também a partir de análises aprofundadas sobre dados já disponíveis hoje. Diante de um problema científico, a atual inteligência ‘estreita’ só é capaz de realizar experimentos e testar hipóteses de acordo com ideias elaboradas por humanos.
Caso houvesse a inteligência artificial geral, que se pretende criar, a própria máquina seria capaz de elaborar hipóteses — algo impensável hoje.
Como chegar lá?
Um dos grandes problemas de se atingir o desejado Santo Graal da Inteligência Artificial Geral é que não existe hoje clareza sobre qual seria o princípio tecnológico que permitiria que uma máquina tivesse um grau de abstração parecido com o dos humanos.
A atual tecnologia — a inteligência artificial estreita — é baseada em um modelo matemático de redes neurais, que segue princípios matemáticos. Algumas das teorias que sugeriam que seria possível chegar a essa tecnologia são bem antigas, ainda dos anos 1950. Mas realizar uma tarefa complexa exigia um nível de processamento de dados que as máquinas só começaram a ter recentemente.
Por exemplo, digamos que se tente fazer um computador reconhecer dígitos escritos a mão por humanos – de 0 a 9. Essa capacidade é banal para uma pessoa, mas razoavelmente complexa para uma máquina. O processo das redes neurais, que permite que uma máquina faça isso, é separado em diferentes camadas. Na primeira camada (chamada de ‘input layer’), é colocada uma imagem do dígito escrita à mão.
Na última camada (a ‘output layer’), coloca-se o dígito correto – o número que queremos que o computador produza como resposta. Entre as duas camadas, há diversas camadas ocultas (‘hidden layers’) que fazem todo o trabalho. Aqui, a imagem é dividida em pequenas partes — e cada uma dessas partes é descrita em termos matemáticos. Em cada uma das camadas ocultas, essas partes vão sendo estudadas.
comparadas com o número final desejado e aprimoradas. Por exemplo, um dígito ‘1’ costuma ser escrito com um rabisco vertical longo. Ao identificar rabiscos assim, o computador vai ‘aprendendo’ que rabiscos verticais longos provavelmente se referem ao número ‘1’. E ele ‘aprende’ as características de todos os números, baseados nessas pequenas partes.
Essa tarefa é repetida diversas vezes, e a cada erro, o modelo matemático usado pelo computador vai sendo corrigido, até atingir uma eficiência grande. É esse aprendizado ‘profundo’ que faz com que uma máquina consiga realizar tarefas que parecem humanas.
E no caso da Inteligência Artificial Geral?
No caso da Inteligência Artificial Geral não existe sequer um princípio teórico bem definido. Cientistas estão testando diferentes ideias que permitiriam que as máquinas emulassem comportamentos humanos bem mais complexos do que apenas a lógica — como criatividade, percepção e aprendizado.
Alguns acreditam que seria possível alcançar essa tecnologia desenvolvendo ainda mais as atuais redes neurais artificiais — com maior sofisticação dos modelos e maior capacidade de processamento das máquinas. No exemplo anterior, isso seria alcançado aumentando o número de camadas na rede neural.
Mas alguns dizem que isso por si só não seria suficiente para se dar um salto tecnológico dessa magnitude no campo da inteligência artificial. Seria preciso, por exemplo, construir modelos e computadores que se assemelham mais com os humanos na forma como percebem o mundo ao seu redor e fazem conexões entre os objetos.
As grandes empresas de tecnologia — Google, Meta, Microsoft e Amazon, além de diversas outras startups — estão em uma corrida bilionária para atingir o ‘Santo Graal’ da computação. Por enquanto não existe sequer uma perspectiva de quando a IAG seria criada. Mas há pessoas preocupadas com o potencial destrutivo que ela poderia ter.
Ian Hogwarth é diretor de uma fundação recém-criada pelo governo britânico para pesquisar inteligência artificial. Em um artigo publicado no ano passado no jornal Financial Times, ele alertou que a Inteligência Artificial Geral seria uma espécie de ‘Deus em forma de inteligência artificial’ — por conta de seus poderes quase ilimitados.
‘Recentemente, a competição entre algumas empresas para criar uma IA semelhante a Deus se acelerou muito. Elas ainda não sabem como perseguir esse objetivo com segurança e não estão sendo supervisionadas. Elas estão correndo em direção à linha de chegada sem entender o que pode estar do outro lado.’ A preocupação é que sistemas de inteligência artificial como esses poderiam causar danos grandes à humanidade, seja por serem totalmente imprevisíveis ou por poderem ser desenvolvidos por agentes com más intenções.
Preocupações semelhantes estão por trás de um pedido feito no ano passado por diversas personalidades do mundo da tecnologia, como Elon Musk e Steve Wozniak, para que pesquisas sobre IA sejam interrompidas por seis meses. A OpenAI, empresa por trás do ChatGPT, ressalta na página sobre seu projeto de Inteligência Artificial Geral os perigos que existem na tecnologia.
‘A IAG também apresentaria sérios riscos de uso indevido, acidentes drásticos e perturbações sociais. Dado que a vantagem da IAG é tão grande, não acreditamos que seja possível ou desejável que a sociedade interrompa o seu desenvolvimento para sempre; em vez disso, a sociedade e os desenvolvedores precisam descobrir como fazer do jeito certo.’
Fonte: © G1 – Tecnologia
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