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Os “ cientistas” estão deixando o “ monstrinho” criar a si mesmo. Veja a declaração de um cientista sobre “ como deixar que a I.A. se autogenere…”
ABAIXO SEGUE UM TRECHO DA REPORTAGEM QUE EU SUGIRO LER NA TOTALIDADE:
Um Sistema Híbrido: uma nova maneira de criar mentes de máquina que realmente pensam como nós.
Na busca por criar inteligência artificial que possa raciocinar e aplicar o conhecimento de forma flexível, muitos pesquisadores estão focados em novos insights da neurociência. Eles deveriam estar olhando para a psicologia também?
A inteligência ARTIFICIAL percorreu um longo caminho. Nos últimos anos, máquinas inteligentes inspiradas no cérebro humano demonstraram habilidades sobre-humanas em jogos como xadrez e Go, provaram-se estranhamente hábeis em imitar algumas de nossas habilidades linguísticas e dominar o dobramento de proteínas, uma tarefa diabolicamente difícil até mesmo para nós.
Mas com vários outros aspectos do que poderíamos razoavelmente chamar de inteligência humana – raciocínio, compreensão da causalidade, aplicação flexível do conhecimento, para citar alguns – as IAs ainda lutam. Eles também são aprendizes lamentavelmente ineficientes, exigindo resmas de dados onde os humanos precisam apenas de alguns exemplos.
Alguns pesquisadores acham que tudo o que precisamos para superar o abismo são IAs cada vez maiores, enquanto outros querem voltar ao projeto da natureza. Um caminho é dobrar os esforços para copiar o cérebro, replicando melhor as complexidades das células cerebrais reais e as formas como sua atividade é coreografada. Mas o cérebro é o objeto mais complexo do universo conhecido e não está claro quanto de sua complexidade precisamos replicar para reproduzir suas capacidades.
É por isso que alguns acreditam que ideias mais abstratas sobre como a inteligência funciona podem fornecer atalhos. A alegação deles é que, para realmente acelerar o progresso da IA em direção a algo que podemos dizer com razão que pensa como um humano, precisamos emular não o cérebro – mas a mente.
“Em certo sentido, são apenas maneiras diferentes de ver a mesma coisa, mas às vezes é lucrativo fazer isso”, diz Gary Marcus, da Universidade de Nova York e da startup Robust AI. "Você não quer uma réplica, o que você quer é aprender os princípios que permitem que o cérebro seja tão eficaz quanto é."
Se a mente e o cérebro podem ser pensados como separados é controverso, e nem filósofos nem cientistas podem identificar onde se pode traçar a linha. Mas exatamente em que ponto desse espectro os pesquisadores de IA devem se concentrar para se inspirar é atualmente um grande debate no campo.
Não pode haver dúvida de que o cérebro tem sido uma folha de berço útil. As redes neurais artificiais que alimentam as IAs líderes de hoje, como o impressionante modelo de linguagem GPT-3, consistem em redes altamente interconectadas de unidades computacionais simples análogas aos neurônios biológicos. Assim como o cérebro, o comportamento da rede é governado pela força de suas conexões, que são ajustadas à medida que a IA aprende com a experiência.
“As IAs podem lutar para aplicar suas habilidades fora de nichos altamente específicos”
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Inteligência híbrida
Os chamados sistemas neuro-simbólicos tentam reter a capacidade do aprendizado profundo de aprender com novas experiências, ao mesmo tempo em que introduzem a capacidade simbólica da IA de fazer raciocínio complexo e aproveitar o conhecimento pré-existente. “Deve haver alguma maneira de reunir os insights dessas duas tradições”, diz Marcus.
Uma possibilidade foi descrita em uma conferência em janeiro de 2021 por Francesca Rossi da IBM e seus colegas. A proposta deles se baseia na ideia delineada por Daniel Kahneman em seu livro best-seller Thinking, Fast and Slow, que divide a mente humana em dois amplos modos de pensamento. O Sistema 1 é rápido, automático e intuitivo, responsável por compreender rapidamente o mundo ao nosso redor. O Sistema 2 é lento, analítico e lógico, e controla nossa capacidade de raciocinar através de problemas complexos.
