AGI O futuro

AGI: O Futuro da Inteligência Artificial

Nos últimos anos, temos testemunhado avanços significativos na inteligência artificial. Muitos de nós já experimentamos interações com essa tecnologia, seja por meio do ChatGPT, conversando com um computador que compreende e responde, criando imagens a partir de textos, ou utilizando outras ferramentas inovadoras. Com o ritmo acelerado desse progresso, não é difícil imaginar que, em algum momento no futuro, nossos computadores inteligentes se tornarão tão ou até mais inteligentes do que nós.

O que é Inteligência Artificial?

Will Iverson, especialista em IA e fundador do ChangeNode, tem uma explicação simples e eficaz: “a inteligência artificial é nada além de cérebros digitais dentro de grandes computadores”. Essa definição destaca a essência da IA: a capacidade de sistemas computacionais em simular processos cognitivos humanos. Ao longo das décadas, cientistas e engenheiros têm se empenhado em entender como esses “cérebros digitais” devem funcionar e em como construí-los.

O que é Inteligência Artificial Geral (AGI)?

Como pesquisadores e engenheiros continuam trabalhando na Inteligência Artificial, o dia chegará em que os cérebros digitais que vivem nos nossos computadores se tornarão tão bons e ainda melhores do que nossos cérebros biológicos. Os computadores se tornarão mais inteligentes do que nós. Nós chamamos de Inteligência Artificial Geral (AGI), quando podemos dizer que o nível no qual podemos ensinar a IA a fazer qualquer coisa que, por exemplo, eu possa fazer, ou alguém mais.

Outra característica importante da AGI é o conceito generalista, em oposição às IA específicas para tarefas. Enquanto as IA tradicionais são projetadas para realizar tarefas específicas com alta eficiência, como a torradeira inteligente que ajusta automaticamente o tempo e a temperatura para obter o grau perfeito de tostagem do pão, elas são limitadas a essas funções específicas. Em contraste, uma AGI seria capaz de realizar uma ampla gama de tarefas cognitivas em nível humano ou superior, como aprender novas habilidades, resolver problemas complexos em diversas áreas e adaptar-se a situações imprevistas. Isso demonstra uma versatilidade e inteligência geral que vão muito além de qualquer IA especializada.

A Evolução da Tecnologia de Inteligência Artificial

A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) tem se desenvolvido de maneira impressionante nas últimas décadas, impulsionada por três pilares principais:

Dados

Os dados são a matéria-prima da IA, essenciais para seu aprendizado e evolução. Jeremie Harris, CEO e cofundador da Gladstone AI, usa o aprendizado de cálculo como exemplo. Se você quiser aprender cálculo, precisará de livros de cálculo, assim como a IA precisa de dados para aprender e evoluir. No entanto, apenas possuir um livro não garante o aprendizado. É necessário estudar e processar esses dados corretamente para aprender.

Poder de Processamento

Mesmo com os livros e dedicação ao estudo, o aprendizado pode falhar se o poder de processamento for insuficiente. Este poder de processamento é crucial para que a IA possa cruzar os dados e realmente aprender com eles. Sem ele, é como tentar aprender cálculo com um cérebro lento demais para compreender todas as informações necessárias.

Tamanho do Modelo

Além dos dados e do poder de processamento, o tamanho do modelo também é fundamental. Para ilustrar, imagine que você tem o livro de cálculo e a dedicação para estudá-lo, mas seu cérebro é de um pássaro, incapaz de armazenar toda a informação necessária. A IA enfrenta um problema semelhante: mesmo com dados e processamento, sem um modelo suficientemente grande, ela não pode atingir seu pleno potencial.

O Futuro dos Cérebros Digitais

Historicamente, a evolução da IA tem sido marcada pelo aumento do poder de processamento. A OpenAI, percebendo a limitação dos sistemas existentes, propôs a hipótese de escalação. A ideia era simples, mas ousada: e se construíssemos um sistema com muito mais poder de processamento, treinado com muito mais dados e utilizando muitos mais parâmetros na rede neural? O resultado foi o desenvolvimento do GPT-3, um sistema com capacidades surpreendentes.

Em 2020, o GPT-3 emergiu como um sistema com cerca de 0,2% do número de parâmetros em comparação às sinapses no cérebro humano. Embora seja uma comparação imperfeita, esse avanço representou um marco significativo na IA, revelando capacidades impressionantes e de propósito geral.

Desde o lançamento do GPT-3, a indústria tem visto uma corrida para aumentar a escala dos sistemas de IA, com novos modelos sendo construídos dez vezes maiores a cada ano. Este crescimento exponencial nos aproxima rapidamente de limiares muito poderosos.

O Impacto da AGI

À medida que avançamos rapidamente em direção à criação de uma Inteligência Artificial Geral (AGI), o impacto potencial dessa tecnologia se torna cada vez mais evidente. A AGI tem o poder de transformar todos os aspectos da vida humana, desde a saúde e educação até a economia e entretenimento. Com a capacidade de realizar qualquer tarefa cognitiva que um ser humano possa realizar, e fazê-lo de maneira mais eficiente, a AGI promete inaugurar uma era de inovação sem precedentes. No entanto, com esse poder vem uma grande responsabilidade. Devemos assegurar que o desenvolvimento da AGI seja guiado por princípios éticos sólidos e uma colaboração global, para que seus benefícios sejam equitativamente distribuídos e suas possíveis ameaças mitigadas. O futuro da AGI é promissor, mas depende de como nós, como sociedade, escolhemos moldar esse incrível avanço tecnológico.

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