Inteligência Geral Artificial (AGI): a próxima fase da IA

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Por Charles Simon 

É provável que o surgimento da AGI seja gradual e não de uma só vez, pois seu desenvolvimento é uma tarefa muito complexa e difícil que exigirá avanços significativos em vários campos diferentes.

É provável que o surgimento da AGI seja gradual e não de uma só vez, pois seu desenvolvimento é uma tarefa muito complexa e difícil que exigirá avanços significativos em vários campos diferentes.

Além de melhorias e novos aplicativos para inteligência artificial (IA), a maioria concorda que o próximo salto quântico para IA ocorrerá quando a inteligência geral artificial (AGI) surgir. Definimos vagamente AGI como a capacidade hipotética de uma máquina ou programa de computador para entender ou aprender qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode. Há muito pouco consenso, no entanto, sobre quando e como isso realmente acontecerá.

Uma escola de pensamento argumenta que, se diferentes aplicativos de IA pudessem ser construídos, cada um resolvendo um problema específico, esses aplicativos acabariam crescendo juntos em uma forma de AGI. O problema com essa abordagem é que os chamados aplicativos de IA “estreitos” não armazenam informações de forma generalizada. Como tal, as informações não podem ser usadas por outros aplicativos de IA restritos para expandir sua amplitude. Portanto, embora seja possível unir aplicativos para, digamos, processamento de linguagem e processamento de imagem, esses aplicativos não podem ser integrados da mesma forma que a mente de uma criança integra audição e visão.

Outros pesquisadores de IA afirmam que, se um sistema de aprendizado de máquina (ML) grande o suficiente com poder de computador suficiente pudesse ser construído, ele exibiria AGI espontaneamente. Quando examinamos mais profundamente como o ML realmente funciona, isso significa ter um conjunto de treinamento que englobe todas as situações que nosso sistema hipotético de ML pode encontrar. Como os sistemas especialistas, que tentaram capturar o conhecimento de um campo específico claramente demonstrado décadas atrás, é simplesmente impossível criar casos suficientes e dados de exemplo para superar a falta de compreensão subjacente de um sistema.

O problema com essas duas abordagens é que elas criarão, na melhor das hipóteses, uma IA que apenas aparenta ser inteligente. Eles ainda dependem de scripts predeterminados e milhões de amostras de treinamento. Essa IA ainda não compreenderá que palavras e imagens representam coisas físicas que existem em um universo físico. Ainda não consegue mesclar informações de vários sentidos. E assim, embora seja possível combinar aplicativos de processamento de linguagem e imagem, ainda não há como integrá-los da mesma maneira perfeita e sem esforço que uma criança integra visão, audição e interação direta com seu ambiente.

O que é necessário para o sucesso da AGI?

Para atingir o verdadeiro AGI, os pesquisadores devem mudar seu foco de conjuntos de dados em constante expansão para uma estrutura biologicamente mais plausível contendo três componentes essenciais da consciência: um modelo mental interno do ambiente com a entidade em seu centro; uma percepção do tempo que permite uma percepção dos resultados futuros com base nas ações atuais; e uma imaginação para que múltiplas ações potenciais possam ser consideradas e seus resultados avaliados e selecionados. Em suma, deve começar a exibir o mesmo tipo de compreensão contextual e de senso comum que os humanos fazem para experimentar o mundo ao seu redor. 

Para chegar lá, o sistema computacional da IA ​​deve se assemelhar mais aos processos biológicos encontrados no cérebro humano, enquanto seus algoritmos devem permitir que ela construa “coisas” abstratas com conexões ilimitadas, em vez das vastas matrizes, conjuntos de treinamento e poder de computador que a IA de hoje exige. Essa base de conhecimento unificada pode ser potencialmente integrada com pods sensoriais móveis, que contêm módulos para visão, audição, movimento e fala. Esses pods permitiriam que todo o sistema experimentasse um feedback sensorial rápido a cada ação que realizasse, o que, com o tempo, resultaria em um sistema de ponta a ponta que pode começar a aprender, entender e, finalmente, trabalhar melhor com as pessoas à medida que se aproxima. AGI verdadeiro.     

Mesmo com esse sistema, é provável que o surgimento real da AGI seja gradual, e não de uma só vez, por dois motivos principais. Em primeiro lugar, e talvez mais importante, é o fato de que desenvolver AGI é claramente uma tarefa muito complexa e difícil que exigirá avanços significativos em vários campos diferentes, entre eles ciência da computação, neurociência e psicologia. Embora isso signifique anos de pesquisa e desenvolvimento envolvendo as contribuições de vários cientistas e engenheiros, a boa notícia é que muitas pesquisas estão em andamento. Com inúmeras áreas sendo trabalhadas, os componentes individuais da AGI surgirão à medida que forem descobertos.

Então, como muitos recursos da AGI são comercializáveis ​​por si só, a gratificação instantânea pode retardar o surgimento da AGI. É produzido um recurso que melhora a maneira como o Alexa entende, ou uma nova capacidade de melhora de visão dos carros autônomos, esse desenvolvimento individual é levado às pressas para o mercado porque é comercialmente viável. Se esses sistemas de IA mais especializados e comercializáveis ​​individualmente pudessem ser construídos em uma estrutura de dados subjacente comum, eles poderiam começar a interagir uns com os outros, construindo um contexto mais amplo que realmente entenderia e aprenderia. À medida que esses sistemas se tornam mais avançados, eles serão capazes de funcionar juntos para criar uma inteligência mais geral.

À medida que essas facetas são adicionadas, os sistemas de IA exibirão um desempenho mais humano em áreas individuais e avançarão para um desempenho sobre-humano à medida que os sistemas forem aprimorados. Mas o desempenho não será igual em todas as áreas simultaneamente. Isso sugere que, em algum momento, chegaremos perto do limite de AGI, igualaremos o limite e excederemos o limite. Em algum momento, teremos máquinas obviamente superiores à inteligência humana, e as pessoas começarão a concordar que, sim, talvez a AGI exista. Em última análise, a AGI tem que acontecer porque o mercado exige.

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Fonte:https://www.rtinsights.com/artificial-general-intelligence-agi-ais-next-phase/