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AGI | O que é inteligência artificial geral?

Por| Editado por Douglas Ciriaco | 23 de Novembro de 2023 às 18h20

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Rawpixel (via Freepik)
Rawpixel (via Freepik)

Também conhecida como AGI, a inteligência artificial geral é um conceito que pauta as pesquisas sobre o futuro da IA. A ideia ainda está no campo teórico e em alguns aspectos até lembra algo vindo da ficção científica, mas pode virar uma realidade a longo prazo.

O que é AGI?

Sigla do inglês “Artificial General Intelligence”, a AGI ou inteligência artificial geral é a teoria na qual a IA adquire uma capacidade cognitiva similar ou ligeiramente superior à dos humanos. Dessa forma, consegue agir como uma pessoa para aprender, responder e raciocinar sobre um tema.

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Como ainda reside no campo teórico, existem diversas maneiras de analisar a inteligência artificial geral. Uma delas é a hipótese de fazê-la equivalente a um cérebro humano, mas pesquisadores também discutem a possibilidade de uma IA capaz de corresponder cognitivamente a toda a humanidade — nesse caso, segue as teorias de singularidade ou de superinteligência.

A discussão sobre o tema reforça as inúmeras possibilidades que a tecnologia poderia trazer para a humanidade, mas também não deixa de apontar o lado apocalíptico da história: o temor de que uma IA com poder igual ou superior ao nosso cérebro poderia ser responsável pelo fim da raça humana caso não fosse controlada, por exemplo.

Criadora do ChatGPT, a OpenAI é uma das empresas que estuda o desenvolvimento da tecnologia no aprendizado das máquinas de forma positiva. A missão do projeto, ao menos em teoria, é “garantir que a inteligência artificial geral beneficie toda a humanidade”.

Bard, ChatGPT e tecnologias do tipo são AGI?

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Não. As IAs generativas, como ChatGPT, Copilot e Bard, representam um grande avanço no desenvolvimento de inteligência artificial, mas ainda estão longe de se transformarem numa AGI.

Um dos motivos disso está no funcionamento dessas ferramentas. Ao Canaltech, o mestre em Inteligência Artificial pela FEI Fernando D’Angelo explica a diferença: “Os LLMs (grandes modelos de linguagem) que conhecemos dão a impressão que conhecem todas as coisas, mas na verdade são máquinas matemáticas que inferem a probabilidade de qual é a próxima palavra que precisa ser escrita naquela resposta, dado um determinado contexto”.

Os algoritmos das IAs generativas são capazes de criar uma resposta em linguagem natural, mas ainda oferecem somente os resultados dessas combinações de probabilidade. Na teoria, uma AGI seria capaz de raciocinar em tempo real e reunir várias áreas do conhecimento no decorrer de uma conversa.

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Por outro lado, o foco cada vez maior da indústria no desenvolvimento de IA pode impulsionar e favorecer novas descobertas sobre o tema, mesmo que ele ainda esteja na fase teórica.

O que falta para chegarmos à AGI?

O caminho para alcançar a AGI ainda envolve muitas evoluções nas áreas de hardware e software.

No primeiro caso, é necessário desenvolver uma estrutura de supercomputadores capaz de comportar todo o processamento e treinamento da IA — vale lembrar que os modelos mais modernos de OpenAI, Microsoft e Google já demandam uma grande rede de computadores para funcionarem, então os investimentos seriam ainda maiores para tecnologias mais poderosas.

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A parte de software envolve a construção de novos algoritmos e modelos de IA para processar novas informações. Isso inclui novas formas para alimentar os LLMs (as tecnologias atuais usam bases de dados com textos e vídeos de artigos e sites), modelos aprovados nos diversos testes de cognição e inteligência, e por aí vai.

Para Fernando D’Angelo, não basta alimentar um modelo atual de IA com novas informações para chegar à inteligência artificial geral. “É mais complexo do que só conseguir conectar conhecimento”, explica o especialista.“A AGI não vai nascer se eu pegar todo o conhecimento do universo, plugar numa super IA e esperar que ela organize tudo isso de forma autônoma. É o contrário: a humanidade tem que explicar para a IA como a gente resolve determinadas coisas em pequenas soluções, e a partir daí podemos conectar esses conhecimentos”.

O especialista ainda aponta um possível caminho de treinamento: “Falta conseguir organizar as informações e transmiti-las para a IA de forma bem direcionadas, que reflita nossos valores e passe o conhecimento escrito, tático, de sensações, de vivências e regional etc. Depois, criar os algoritmos que permitam esse treinamento, juntar tudo isso e colocar camadas para que ela tome a melhor decisão”, prossegue D'Angelo.

Quando isso pode acontecer?

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As expectativas ainda são mantidas a longo prazo, mas as recentes evoluções do mercado podem acelerar o processo. A OpenAI já estipulou que uma IA superior à mente humana poderia surgir a partir do final dessa década, mas ainda depende da evolução e do treinamento de outras tecnologias.

A própria dona do ChatGPT supostamente já conseguiu desenvolver uma IA superior às tecnologias atuais e com facilidade para resolver problemas matemáticos. O modelo do chamado Projeto Q* teria deixado a diretoria do projeto em alerta sobre os riscos à humanidade, mas também representaria um avanço em direção à AGI.

O CEO da DeepMind (divisão de IA do Google) Demis Hassabis tem uma opinião parecida: em entrevista concedida em maio de 2023, o executivo comentou que a AGI poderia surgir “em questão de anos”.

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Além das especulações, ainda existem muitas discussões sobre as linhas de pesquisa usadas e os métodos para treinar a possível tecnologia. Alguns cientistas do assunto, incluindo a equipe da OpenAI, se mostram favoráveis a um desenvolvimento gradual, feito em prazos curtos, mas com avanços mais lentos. A cada etapa, seria possível testar um sistema na vida real e colher os resultados da operação.

No seu site oficial, a dona do ChatGPT explica que adota os cronogramas mais curtos porque são mais fáceis de serem coordenados e levam a uma sobrecarga computacional menor. O teste mais lento, por sua vez, “dá mais tempo para descobrir empiricamente como resolver o problema de segurança e como nos adaptarmos”, registra a página.

Portanto, o cenário ainda beira o impossível a curto prazo, mas é provável notar alguns avanços durante as próximas décadas.

Riscos e benefícios

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A inteligência artificial geral poderia potencializar todos os aspectos da IA generativa — o problema é que isso inclui pontos positivos e negativos.

Vendo o copo meio cheio, uma IA com o mesmo nível de cognição do cérebro humano traria inúmeras vantagens para o desenvolvimento da sociedade como um todo. A ferramenta poderia ser usada para promover insights, tomar decisões, simplificar cálculos e processos, oferecer mais soluções criativas para problemas, e por aí vai. Isso poderia ser integrado em sistemas empresariais, ações governamentais e até em dispositivos pessoais para ajudar durante o cotidiano.

Por outro lado, uma IA mais poderosa pode colocar a humanidade em risco: não dá para prever como a ferramenta será usada e quais interesses seriam defendidos pela máquina. Um dos cenários apocalípticos envolve o desenvolvimento acelerado da AGI a ponto de ela ficar mais inteligente do que os humanos — assim, não seria mais possível controlar os computadores, num cenário quase apocalíptico digno de filmes como Matrix e Exterminador do Futuro.

Todo o processo ainda esbarra em alguns obstáculos atuais que envolvem a IA, como a regulamentação da tecnologia e as medidas adotadas para evitar alucinações ou respostas enviesadas. Fernando D'Angelo reforça a importância da atuação humana no treinamento para um desfecho positivo: "A gente viu com o ChatGPT, por exemplo: no início ele dava a fórmula da bomba atômica se você pedia. Ele foi melhorando, ensinaram o que não se deve fazer. Questões de regulamentação são importantes, dão a direção para onde queremos chegar, mas não são fatores de garantia de bom uso", conclui.