O que é AGI? Entenda como ela pode ser a próxima grande revolução

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem ganhado cada vez mais destaque no nosso dia a dia. Isso se deve principalmente por causa do avanço tanto em técnicas quanto nas aplicações. Hoje em dia, modelos como ChatGPT e Grok estão sendo utilizados por parte da população como ferramentas essenciais em diferentes trabalhos. Além disso, outras aplicações também estão sendo usadas em várias áreas.

O ChatGPT é uma das aplicações mais conhecidas de IA e ela vem da área de linguagem de processamento natural (NLP). Os modelos de linguagem (LLM) ganharam destaque por serems ferramentas que geram textos e respondem perguntas. A capacidade desses modelos responderem perguntas é tão alta que algumas pessoas questionam se são de fato inteligentes e se estamos aproximando da AGI.

A inteligência artificial geral (AGI) seria uma forma de inteligência artificial com capacidade de realizar qualquer tarefa que um ser humano conseguiria realizar. Isso inclui entender, aprender e aplicar conhecimento em diferentes tarefas. Com os últimos anúncios dentro da área de IA, pesquisadores e pessoas da área tem debatido cada vez mais o potencial de atingirmos a AGI nos próximos anos e o que isso significaria para 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.