28/02/2024 – No universo da inteligência artificial (IA), os modelos de linguagem de grande escala, conhecidos como Large Language Models (LLMs) como o ChatGPT, têm provocado tanto admiração quanto preocupações. Esses modelos, alimentados por quantidades massivas de dados e capazes de realizar tarefas com habilidades linguísticas aparentemente humanas, estão na vanguarda da inovação em IA. No entanto, a questão se eles podem alcançar uma compreensão verdadeiramente humana permanece aberta.
Nos últimos anos, vimos avanços significativos na IA, especialmente com o advento do deep learning, que permitiu que os computadores alcançassem e, em alguns casos, superassem a capacidade humana em tarefas específicas, como identificação de imagens e transcrição de fala. Esses avanços, contudo, revelam suas limitações quando confrontados com a habilidade humana de generalizar conhecimentos para novas situações — uma fronteira ainda não transposta pelos LLMs.
Os LLMs impressionam com sua capacidade de compor textos em estilos de autores específicos, resolver enigmas e até mesmo criar obras de arte de qualidade publicável. No entanto, seu sucesso reside na habilidade de prever sequências de palavras baseadas em probabilidades, o que alguns críticos descrevem como “autocorreção em esteroides”. Apesar dessas habilidades, a capacidade dos LLMs de entender verdadeiramente e generalizar conceitos de maneira similar aos humanos é limitada.
Melanie Mitchell, uma especialista em inteligência artificial do Santa Fe Institute, argumenta que, embora os LLMs possam parecer inteligentes, eles ainda não possuem uma compreensão genuína do mundo. Isso se deve, em parte, à sua incapacidade de aplicar conceitos aprendidos em um contexto a situações completamente novas. Por exemplo, enquanto os humanos podem facilmente adaptar seu conhecimento sobre sequências de letras para alfabets alternativos ou símbolos, os LLMs falham ao enfrentar esses “problemas contrafactuais”.
A verdadeira compreensão, segundo Mitchell, envolve a capacidade de ser confiável e agir adequadamente em novas situações, algo que os conceitos mentais humanos — moldados por categorias, situações e eventos — permitem de forma única através de analogias e metáforas.
Ainda que a IA possa um dia alcançar um nível de compreensão inteligente comparável ao humano, é provável que seja através de uma abordagem diferente dos LLMs atuais. Aprendendo conceitos antes da linguagem, os seres humanos adquirem uma base que posteriormente é expressa através da linguagem, um processo inverso ao dos LLMs, que começam com a linguagem na tentativa de abstrair conceitos.
Portanto, enquanto os LLMs continuam a evoluir e expandir suas capacidades, a jornada para alcançar uma verdadeira compreensão humana na IA permanece um desafio inexplorado, sublinhando a complexidade da mente humana e a singularidade de nossa capacidade de entender e adaptar nosso conhecimento a novos contextos.
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