CEO da DeepMind revela Gemini, o Algoritmo de IA de Próxima Geração para Superar o ChatGPT

Demis Hassabis, CEO da DeepMind do Google, anunciou o desenvolvimento de um novo sistema de IA chamado Gemini, que visa superar as capacidades do ChatGPT da OpenAI. O Gemini da DeepMind, atualmente em desenvolvimento, é um modelo de linguagem grande semelhante ao GPT-4, mas incorpora técnicas usadas no AlphaGo, o programa que derrotou um jogador campeão do jogo de tabuleiro Go em 2016. Ao combinar os pontos fortes dos modelos de linguagem com capacidades de jogo, o Gemini busca oferecer novas funcionalidades, como resolução de problemas e planejamento.

O AlphaGo, um programa de IA inovador, utilizou aprendizado por reforço e técnicas de busca em árvore para dominar jogos complexos como o Go. A DeepMind planeja aproveitar essa expertise para melhorar as capacidades dos modelos de linguagem, permitindo que eles realizem uma gama mais ampla de tarefas na internet e em computadores. Embora o Gemini ainda esteja em fase de desenvolvimento, Demis Hassabis indicou que pode levar vários meses e custar dezenas ou centenas de milhões de dólares para ser concluído, destacando a importância do projeto.

A resposta do Google à ameaça competitiva

Uma vez concluído, o Gemini poderia desempenhar um papel fundamental na resposta do Google à ameaça competitiva posed pelo ChatGPT e outras tecnologias de IA generativa. Embora o Google tenha sido pioneiro em muitas técnicas de IA, optou por um desenvolvimento e implantação cautelosos de produtos baseados nessas inovações. Mas, desde o lançamento do ChatGPT, o Google acelerou seu próprio chatbot, Bard, e integrou a IA generativa em vários produtos, incluindo seu mecanismo de busca. A fusão da DeepMind e do principal laboratório de IA do Google, Brain, criou a Google DeepMind, uma equipe que combina os pontos fortes de ambas as organizações. Demis Hassabis acredita que 80 a 90 por cento das inovações recentes em IA originaram-se da DeepMind ou do Google, tornando esta colaboração uma potência no campo.

Tendo experimentado anteriormente a corrida do ouro da IA, Demis Hassabis compreende as dinâmicas e os desafios de navegar pelos avanços tecnológicos dentro das grandes empresas de tecnologia. A aquisição da DeepMind pelo Google em 2014, após seus notáveis conquistas no uso de aprendizado por reforço para dominar jogos de vídeo, trouxe capacidades de IA, antes consideradas décadas à frente, para o presente. A impressionante vitória do AlphaGo sobre o campeão de Go Lee Sedol em 2016 foi um testemunho do potencial da IA de superar o desempenho humano.

Expandindo as capacidades dos modelos de linguagem

Treinar um modelo de linguagem grande como o GPT-4 envolve alimentar vastas quantidades de texto curado em software de aprendizado de máquina, permitindo que ele preveja subsequentes letras e palavras com precisão. O aprendizado por reforço, baseado em feedback humano, refina ainda mais o desempenho do modelo. A extensa experiência da DeepMind em aprendizado por reforço oferece uma vantagem única para o desenvolvimento do Gemini, potencialmente desbloqueando novas capacidades além do que os modelos de linguagem tradicionais oferecem.

Além de se basear no aprendizado por reforço, Hassabis e sua equipe podem explorar ideias de outras áreas da IA para aprimorar os grandes modelos de linguagem. Os pesquisadores da DeepMind trabalham em diversos campos, como robótica e neurociência. Recentemente, a empresa apresentou um algoritmo capaz de aprender tarefas de manipulação usando vários braços robóticos. Integrar o conhecimento adquirido a partir de experiências físicas, semelhante à forma como humanos e animais aprendem, pode ser crucial para avançar as capacidades da IA. Superar as limitações dos modelos de linguagem que aprendem principalmente a partir de dados baseados em texto é visto como um desafio significativo na área.

Equilibrando progresso e riscos

Quero entender as grandes questões, as realmente grandes, que normalmente se abordam em filosofia ou física se você tiver interesse. Achei que construir IA seria a rota mais rápida para responder a algumas dessas perguntas

• Demis Hassabis, CEO da DeepMind

Demis Hassabis enfrenta o desafio de acelerar os esforços de IA do Google enquanto mitiga os riscos potenciais. Os rápidos avanços nos modelos de linguagem levantaram preocupações entre especialistas em IA sobre usos maliciosos e a capacidade de controlar essas tecnologias. Hassabis reconhece essas preocupações, mas enfatiza que os tremendos benefícios da IA, particularmente na descoberta científica, exigem seu desenvolvimento contínuo. Embora alguns tenham pedido uma pausa na criação de algoritmos mais poderosos, Hassabis permanece comprometido em avançar a IA de forma responsável e acredita que pesquisas abrangentes, testes de avaliação e colaboração com especialistas externos são essenciais para abordar eficazmente os riscos.