A admiração é real. Até mesmo os criadores de modelos generativos de IA, como ChatGPT e Bard, estão impressionados com o que construíram. Esses sistemas desenvolvem recursos novos, às vezes inesperados, a cada atualização de versão. Esta rápida evolução levanta uma questão incómoda: Será que ainda compreendemos como estes sistemas funcionam? E eles logo nos ultrapassarão?
Mas aqui está o problema maior. Poderá uma máquina desenvolver uma inteligência real comparável à nossa?
O que define uma IA forte
Os pesquisadores usam o termo “Inteligência Artificial Geral” (AGI) para descrever sistemas que correspondem ou excedem as habilidades cognitivas humanas. Também conhecida como “IA forte”, não se trata apenas de ter mais dados. Um verdadeiro sistema AGI pode planejar com antecedência. Aprende com a experiência. Evolui de forma independente.
Tal sistema não resolve apenas tarefas. Ele entende o porquê por trás deles. Ela desenvolve suas próprias estratégias. Possui autoconsciência.
Durante muito tempo, isso foi considerado ficção científica. A IA inicial carecia de flexibilidade e capacidades de aprendizagem independente. Os céticos pensavam que levaria séculos para atingir esse nível.
Essa visão mudou. As redes neurais e os modelos de transformadores generativos mudaram o jogo.
Geoffrey Hinton, um pesquisador britânico de IA, admitiu que estava errado. “Poucos acreditavam que esses sistemas poderiam se tornar mais inteligentes que os humanos”, disse ele. “A maioria de nós – incluindo eu próprio – pensámos que demoraria muito tempo. Mas isso mudou claramente.”
O salto GPT-4
O salto do GPT-3.5 para o GPT-4 não foi incremental. Foi uma surpresa. Uma equipe de pesquisa da Microsoft liderada por Sebastien Bubeck testou extensivamente o modelo. Eles publicaram suas descobertas em abril de 2023.
A conclusão deles? GPT-4 mostra as primeiras “faíscas” da inteligência artificial geral.
Apesar de ser um modelo de linguagem pura, demonstrou habilidades notáveis em diversas áreas. Estamos falando de abstração. Capacidades visuais. Codificação. Matemática. Medicamento. E lei.
Ele até entende os motivos e emoções humanas. Os testes mostraram que isso não é apenas correspondência de padrões. É um salto significativo no desempenho cognitivo.
Explicando-se
Um dos principais indicadores desta mudança é a capacidade da IA de explicar o seu próprio comportamento.
“É um aspecto importante da inteligência ser capaz de explicar por que deu uma determinada resposta”, observaram Bubeck e seus colegas. Isso requer uma forma de auto-reconhecimento. Também requer abordar o usuário.
Nos testes, o GPT-4 explicou porque traduziu um cargo neutro em português para o equivalente masculino ou feminino. Explicou como completou uma sequência de melodia. Estas não foram suposições aleatórias. O modelo poderia articular a lógica por trás de suas escolhas.
Os pesquisadores também ficaram impressionados com sua aparente empatia. Ao se deparar com cenários envolvendo conflitos ou mal-entendidos entre pessoas, a IA poderia descrever o estado mental dos personagens envolvidos. Ele identificou onde estava a falha de comunicação.
Até passou em testes de criatividade.
É necessária consciência?
Então, o GPT-4 realmente compreende a psicologia humana? Tem autoconsciência? Ou consciência?
Provavelmente não. O mecanismo subjacente ainda é a probabilidade estatística. Os modelos geram texto ou imagens com base no que melhor se ajusta aos dados de treinamento.
Alguns cientistas argumentam que isso significa que eles não são nada inteligentes. Eles afirmam que esses modelos apenas seguem cegamente as probabilidades. Sem compreensão, argumentam eles, não há inteligência real.
Paul Formosa, filósofo tecnológico da Universidade Macquarie, na Austrália, discorda.
“Alguns pensam que os sistemas de IA nunca serão verdadeiramente inteligentes porque não compreendem o que estão a fazer”, explicou Formosa. “Mas o progresso na IA sugere que a inteligência sem consciência é possível.”
A implicação prática é gritante. Se um sistema de autoaprendizagem “não-compreensível” fornecer os mesmos resultados que um sistema verdadeiramente inteligente, as consequências para os humanos serão idênticas. O resultado é tão importante quanto a intenção.
O problema da caixa preta
Há outra camada nesse mistério. Os próprios desenvolvedores não entendem completamente o que acontece dentro desses sistemas.
Eles não conseguem dizer exatamente por que a IA desenvolve habilidades novas e inesperadas.
Sundar Pichai, CEO do Google, chamou isso de “caixa preta”. Numa entrevista à CBS, ele admitiu que não é possível dizer com precisão por que a IA diz algo ou faz algo errado.
Como o “cérebro da máquina” pensa permanece um enigma. Como aprende. Quão inteligente é realmente.
Estamos observando as faíscas voarem. Mas ainda não sabemos o que está alimentando o fogo.
