Chefe de IA da Meta: LLMs podem nunca atingir o nível de inteligência humana

As habilidades como linguagem e matemática dos seres humanos em seus primórdios estabeleceram o padrão da inteligência geral desde o princípio. Em contrapartida, Yann LeCun, um dos principais nomes da inteligência artificial e também pertencente ao campo oposto, não acredita que tal inteligência geral possa ser alcançada em um futuro próximo. LeCun mencionou a incerteza em relação à inteligência artificial humana durante um evento recente no Centro de Engenharia de Londres, na Europa. Além disso, ele enfatizou a incongruência entre as capacidades humanas e as da inteligência artificial.

Ceticismo em relação à IAG (Inteligência Artificial Geral)

LeCun encara a questão da Inteligência Artificial Geral (IAG) com certa apreensão, acreditando que essa inteligência humana, extremamente complexa, representa um grande obstáculo. Em vez disso, ele defende a ideia de uma IA semelhante à humana, que, no entanto, considera um objetivo distante. LeCun aponta quatro desafios cognitivos inatos interconectados — planejamento, retenção de memórias e conhecimento do mundo — que as abordagens atuais da IA ​​ignoram.

O principal alvo da acusação de LeCun é o modelo de linguagem de grande escala. Modelos como o LLaMA da Meta, o GPT-3 e o Bard, da OpenAI e do Google, respectivamente, exibem um domínio impecável da linguagem, mas seu conhecimento permanece estático (ou seja, o aprendizado baseado em texto impede uma compreensão mais profunda da realidade). LeCun afirma que o texto é representado como uma vasta quantidade de dados estruturados e organizados, enquanto as experiências físicas são qualitativamente distintas dos textos e ocupam o outro extremo do espectro.

O caso contra a mentalidade dos mestres em Direito

LeCun opina que a proficiência em idiomas por parte de profissionais com mestrado em línguas não significa necessariamente inteligência genuína, pois lhes foi negado o privilégio da experiência, da base de conhecimento existente e dos mistériostracda vida real. Este é o ponto crucial que ele enfatiza: sob a atual arquitetura de aprendizado baseada em texto, a IA não será capaz de agir como os humanos, a menos que seu princípio de aprendizado mude radicalmente. Será impossível alcançar uma IA capaz de compreender e executar linguagens da mesma forma que os humanos. LeCun defende uma mudança para uma nova abordagem que priorize sistemas de IA orientados a objetivos, que extraem conhecimento do mundo real em vez de apenas dados textuais.

Embora as metodologias centradas em texto ofereçam uma alternativa, LeCun propõe a ideia de "IA orientada a objetivos", com a diretriz de cumprir metas definidasdefipara as máquinas. Esses sistemas aproveitam entradas sensoriais e dados de vídeo para constituir um "modelo de mundo" superior, por meio do qual o planejamento e a tomada de decisões subsequentes podem ser centrados em um conjunto de opções disponíveis. Ser capaz de usar o que aprendem e, em seguida, compreender as consequências de suas ações implica que máquinas de Inteligência Artificial com motivação baseada em valores podem abordar tarefas mais complexas com maior rapidez.

Navegando pela evolução da IA: a perspectiva de Yann LeCun

LeCun apresentou esse fato sem, contudo, descartar a ideia de superar gradualmente a inteligência humana, ressaltando que, em tal processo, não se deve superestimar os prazos. Ele enfatiza a necessidade contínua de que a pesquisa e o desenvolvimento em IA busquem ultrapassar o ponto intermediário entre as aplicações atuais e o conceito extraordinário de inteligência de nível humano.

O fato de a posição de Yann LeCun contra a Inteligência Artificial Geral (IAG) ser contrária à filosofia que induz a IA e aos futuristas contradiz a concepção atualmente predominante da evolução da IA. Embora LeCun reconheça as limitações dos Modelos de Aprendizagem Baseados em Leis (LLMs), ele incentiva o uso da IA ​​para atingir objetivos específicos e, com isso, oferece um panorama complexo do caminho para uma inteligência de nível humano. Considerando que os debates sobre o futuro da IA ​​continuam a se desdobrar, os julgamentos de LeCun devem suscitar questionamentos introspectivos sobre as nuances subjacentes à questão.