Chefe de IA da Meta: LLMs podem nunca alcançar a inteligência humana

As habilidades como linguagem e capacidade matemática dos seres humanos nascentes estabelecem o padrão de inteligência geral desde o início. Por outro lado, Yann LeCun, que é o principal da IA e também tropeça no outro campo, não acredita que essa inteligência geral possa ser realizada no futuro imediato. LeCun mencionou a incerteza da inteligência artificial da humanidade durante um evento no Centro de Engenharia de Londres, situado na Europa recentemente. Além disso, ele enfatizou a incongruência entre a pessoa e as capacidades de inteligência artificial.

Ceticismo em relação à AGI

LeCun considera a questão da AGI com inquietação, acreditando que essa inteligência dos seres humanos, que é vastamente complexa, apresenta um grande obstáculo. Em vez disso, ele apoia a ideia de uma IA semelhante à humana, que ele considera, no entanto, um objetivo de longo alcance. LeCun indica quatro desafios cognitivos inatos interconectados: planejamento, retenção de memórias para sempre e conhecimento do mundo – que as abordagens atuais de IA ignoram.

O modelo de linguagem grande é o principal alvo das acusações de LeCun. Os como LLaMA da Meta, GPT-3 e Bard da OpenAI e Google, respectivamente. Esses modelos exibem domínio perfeito da linguagem, mas seu conhecimento permanece consistentemente estático (ou seja, o aprendizado baseado em texto inibe uma compreensão aprimorada da realidade). LeCun afirma que. O texto é representado como uma vasta quantidade de dados estruturados e organizados, mas as experiências físicas são qualitativamente distintas dos textos e ocupam o outro lado do espectro.

O caso contra o fato da mente dos LLMs

LeCun opina que a proficiência dos LLMs em linguagem não significa a genuinidade da inteligência, porque eles foram negados o luxo da experiência, da base de conhecimento existente e dos mistérios abstratos da vida real. Este é o ponto central que ele enfatiza, ou seja, sob sua arquitetura de aprendizado baseada em texto atual, a IA não seria capaz de fazer como os humanos, a menos que a IA comece a mudar radicalmente seu princípio de aprendizado, permanecerá impossível alcançar uma IA que possa entender e executar linguagens da maneira como os humanos fazem. LeCun diz que deve haver uma mudança para uma nova linha de abordagem que lide principalmente com sistemas de IA orientados a objetivos que derivam conhecimento do mundo real em vez de apenas dados textuais.

Enquanto as metodologias centradas no texto fornecem uma alternativa, LeCun apresenta a ideia de “IA orientada a objetivos”, com a diretriz de cumprir os objetivos definidos pelos humanos para as máquinas. Esses sistemas capitalizam entradas sensoriais e dados de vídeo para constituir um “modelo de mundo” superior, por meio do qual o planejamento e a tomada de decisão subsequentes podem ser centrados em um conjunto de opções disponíveis. Ser capaz de usar o que aprenderam e entender as consequências de agir implica que as máquinas de Inteligência Artificial com motivação baseada em valores podem abordar tarefas mais complexas mais rapidamente.

Navegando pela evolução da IA: a perspectiva de Yann LeCun

LeCun apresentou esse fato sem, no entanto, recusar a ideia de superar gradualmente a inteligência de nível humano, apontando que, nesse processo, não se deve superestimar os prazos. Ele enfatiza a necessidade contínua de pesquisa e desenvolvimento de IA para se esforçar para superar o meio-termo entre as aplicações de hoje e o conceito impressionante de inteligência de nível de IA.

O fato de a posição de Yann LeCun contra a AGI ser contrária à filosofia indutora da IA e dos futuristas contradiz a concepção atualmente predominante da evolução da IA. Embora LeCun reconheça as restrições dos LLMs, ele incentiva o uso da IA para resolver objetivos específicos e, assim, fornece um quadro complexo do caminho para a inteligência de nível humano. Desde que os discursos sobre o futuro da IA continuem sendo desvendados, os julgamentos de LeCun devem trazer questões introspectivas sobre as questões nuances subjacentes em mãos.