O que é AGI? Entenda como ela pode ser a próxima grande revolução
Desde o anúncio do o3 pela OpenAI, o tópico AGI tem sido tendência, mas o que é esse termo e por que ele é importante?
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais proeminente em nosso cotidiano. Isso se deve principalmente aos avanços tanto nas técnicas quanto nas aplicações. Hoje em dia, modelos como ChatGPT e Grok estão sendo utilizados pela população como ferramentas essenciais em diferentes trabalhos. Além disso, outras aplicações também estão sendo utilizadas em diversas áreas.
O ChatGPT é uma das aplicações de IA mais conhecidas e vem da área de processamento de linguagem natural (PLN). Os modelos de linguagem (LLM) ganharam destaque por serem ferramentas que geram textos e respondem perguntas. A capacidade desses modelos de responder perguntas é tão alta que algumas pessoas questionam se eles são de fato inteligentes e se estamos nos aproximando da AGI.
A inteligência artificial geral (AGI) seria uma forma de inteligência artificial com capacidade de executar qualquer tarefa que um ser humano poderia executar. Isso inclui entender, aprender e aplicar conhecimento em diferentes tarefas. Com os últimos anúncios na área de IA, pesquisadores e pessoas da área têm debatido cada vez mais o potencial de atingir a AGI nos próximos anos e o que isso significaria para a sociedade.
O que é AGI?
Atualmente, os modelos de IA são montados e treinados para realizar tarefas específicas. Muitas vezes esses modelos não são flexíveis para realizar tarefas além das que ele foi treinado para aprender. Uma AGI seria capaz de realizar diferentes tarefas até mesmo entender, aprender e aplicar qualquer tarefa intelectual que um ser humano consiga realizar também.
Nos últimos anos, o avanço dos modelos de linguagem tem levantado o debate se estamos perto de criar uma AGI. Uma forma de analisar quão perto estamos é através do ARC-AGI que é um conjunto de tarefas para um modelo realizar. O conceito foi proposto por François Chollet de forma a avaliar a capacidade de um sistema de IA em aprender e aplicar novos conceitos em diferentes situações.
Modelos de Raciocínio
Um conceito importante na direção na AGI é o chamado de modelo de raciocínio ou reasoning model. Os modelos de raciocínio são sistemas de IA criados de forma a simular o processo de pensamento humano. Eles conseguem fazer inferências lógicas e resolver problemas com informações completas ou até mesmo em informações incompletas ou que sejam ambíguas.
Esses modelos funcionam através de uso de diferentes técnicas, como redes neurais artificiais, regressão simbólica e aprendizado por reforço. Existe uma relação entre os modelos de raciocínio e a AGI já que a capacidade de raciocinar é uma das partes essenciais dentro da AGI. Os modelos de raciocínio permitem que um modelo consiga fazer diferentes tarefas e resolver diferentes problemas por sua característica de inferência lógica e raciocínio.
O ponto que estamos na IA
Nos anos 2010s, as técnicas e métodos de IA tiveram um aumento principalmente por causa do avanço da tecnologia de hardwares. Em 2014, Ian Goodfellow introduziu as GANs que popularizaram a IA Generativa. Três anos mais tarde, a Google introduziu o conceito de Transformers que revolucionaram a forma que a IA compreende e analisa textos. A partir de 2020s, a era de aplicações esquentou onde técnicas começaram a ser usadas no dia a dia.
No entanto, a maior parte dos sistemas de IA que são usados popularmente foram treinados de forma a realizar tarefas específicas. Algumas discussões de especialistas levantam se estamos perto da AGI e até se alcançamos um limite temporário no avanço. No entanto, a corrida pela AGI entre empresas como Google e OpenAI tem esquentado a área de pesquisa e avanço de novas técnicas.
Desafios
Alguns desafios precisam ser superados para que alcancemos a AGI nos próximos anos, uma delas é compreender qual definição de inteligência. Não existe uma única definição de como a inteligência humana funciona e o que é possível realizar. Um exemplo é que a compreensão de emoções e expressões que podem ajudar a resolver problemas.
A complexidade do cérebro humano também se torna um desafio natural. A ideia é imitar o que o cérebro humano é capaz de fazer com seus bilhões de neurônios. Geralmente, as técnicas como redes neurais se inspiram na dinâmica do cérebro. Mas replicar completamente em um sistema artificial é difícil já que nem nós mesmos sabemos.
Revolução na sociedade?
A AGI pode revolucionar a sociedade e transformar muitas áreas do conhecimento afetando profissionais. Alguns exemplos são que a AGI pode contribuir em automatizar tarefas e aumentar produtividade. Sem dúvidas, com o avanço da IA na direção de uma AGI, é necessário começar o debate em torno de capacitar profissionais que estejam preparados pro futuro.
Além disso, a sociedade precisa se preparar para os impactos da AGI com desenvolvimento de políticas que garantam o uso responsável e ético. O debate sobre uso de dados também é necessário já que modelos generativos também são pilares de uma AGI. Os próximos anos serão determinantes para a área e poderão trazer oportunidades mas também desafios.