Pesquisadores de inteligência artificial exigem uma nova abordagem para alcançar a inteligência geral artificial
Um painel recente compreendendo centenas de especialistas em inteligência artificial revelou que a atual busca de Inteligência Geral Artificial (AGI) é fundamentalmente equivocado. Esse insight crítico surgiu durante a Associação para o Painel Presidencial de Inteligência Artificial (AAAI) sobre o futuro da pesquisa da IA. O abrangente relatóriocriado por 24 pesquisadores de IA distintos, abrange um espectro de tópicos, desde a infraestrutura de IA até as implicações sociais da inteligência artificial.
O relatório descreve as principais toca de cada seção e inclui um segmento de opinião da comunidade em que os entrevistados compartilhavam suas perspectivas. Uma seção notável, “AI Percepção vs. Realidade”, liderada pelo cientista da computação do MIT, Rodney Brooks, discute o ciclo de hype do Gartner-um conhecido modelo de cinco estágios que ilustra o hype da tecnologia. O relatório indica que, em novembro de 2024, o Gartner sugeriu que a emoção em torno da IA generativa atingiu o pico e agora está em declínio. Surpreendentemente, 79% dos entrevistados da comunidade relataram que as percepções públicas atuais da IA não se alinham com a realidade da pesquisa e desenvolvimento em andamento. Além disso, 90% concordaram que essa desconexão está obstruindo a pesquisa de IA, com 74% atribuindo-a a direções de pesquisa orientadas por hype.
Brooks enfatizou a importância da cautela na interpretação dos níveis atuais de hype de IA em um email para o Gizmodo: “Incluí o ciclo do hype do Gartner, pois ele ilustrou consistentemente o padrão de emoção inicial seguida de decepção em vários campos. Essa consistência sugere uma necessidade de avaliação prudente da IA contínua” ””. Ele observou ainda: “O discurso em torno da IA tende a aceitar o hype predominante demais”.
A AGI representa um marco inovador na inteligência artificial, caracterizada pela aprendizagem e compreensão no nível humano. Suas aplicações em potencial abrangem eficiências de automação em diversos campos, aliviando tarefas onerosas, como planejamento de viagem ou preparação de impostos. No entanto, 76% dos 475 participantes da pesquisa concluíram que apenas melhorar as metodologias de IA existentes não serão suficientes para realizar a AGI.
O relatório defende uma abordagem cautelosa e progressiva entre os pesquisadores de IA, destacando a priorização de segurança, governança ética, compartilhamento de benefícios e inovação incremental. Os pesquisadores enfatizam a necessidade de desenvolvimento colaborativo e responsável, em oposição à corrida para a AGI.
Apesar do hype nublado o estado atual da pesquisa de IA, foram feitos avanços significativos. Henry Kautz, cientista da computação da Universidade da Virgínia e presidente da seção sobre factualidade e confiabilidade, observou: “Cinco anos atrás, a IA era limitada a domínios onde uma alta tolerância a erros era aceitável, como sistemas de recomendação ou classificações científicas bem definidas.
O relatório destaca que os problemas em torno da factualidade da IA permanecem não resolvidos, com os grandes modelos de idiomas (LLMS) com melhor desempenho) apenas respondendo corretamente aproximadamente metade das perguntas em um benchmark de 2024. No entanto, técnicas de treinamento inovadoras estão disponíveis para aprimorar a robustez do modelo e novos métodos organizacionais podem elevar ainda mais os níveis de desempenho.
Kautz postulou: “O próximo salto para melhorar a confiabilidade na IA virá de substituir agentes isolados de IA por equipes colaborativas que verificam continuamente os fatos um do outro e mantêm a honestidade”. Além disso, ele comentou: “Tanto o público quanto a comunidade científica – particularmente os pesquisadores da IA - tendem a subestimar as capacidades dos principais sistemas de IA atuais, com percepções atrasadas de um a dois anos atrás dos avanços reais”.
Ai está aqui para ficar. O ciclo do hype do Gartner indica que a narrativa não termina com “desaparecer no esquecimento”, mas evolui para o “platô de produtividade”. Diferentes aplicações da IA podem experimentar níveis variados de hype, mas em meio ao ruído do setor privado, funcionários do governo e até discussões familiares, o relatório serve como um lembrete oportuno de que os pesquisadores da IA estão avaliando criticamente o estado de seu campo. À medida que as inovações continuam moldando o desenvolvimento e a implantação do sistema de IA, o caminho a seguir é claro: a evolução das tecnologias de IA é inexorável.
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