Tudo sobre Inteligência Artificial
Yann LeCun, um dos pioneiros da inteligência artificial e professor da Universidade de Nova York e pesquisador sênior da Meta, é cético em relação à ideia de que a IA possa se tornar verdadeiramente inteligente em breve.
Em uma entrevista ao Wall Street Journal, LeCun desafiou a noção de que os modelos de IA atuais representam uma ameaça, afirmando de forma enfática que “isso é uma completa besteira”.
Para ele, os grandes modelos de linguagem (LLMs), como os utilizados em sistemas como o ChatGPT, ainda carecem de habilidades fundamentais que os seres humanos e até mesmo os gatos domésticos possuem, como memória persistente, raciocínio, planejamento e uma compreensão mais ampla do mundo físico.
“Precisamos ter o início de uma sugestão de um design para um sistema mais inteligente do que um gato doméstico”, diz o professor.
Um novo caminho precisa ser traçado para as IAs
- LeCun argumenta que o problema com a IA de hoje não está na escala — não importa quantas GPUs sejam utilizadas por grandes empresas de tecnologia em seus data centers — mas sim na forma como esses sistemas são projetados.
- Ele acredita que, para alcançar uma inteligência de nível humano, novas abordagens são necessárias.
- Isso inclui o desenvolvimento de IAs que operem de maneira diferente das abordagens atuais, que, segundo ele, estão mais focadas em previsões de texto do que em uma verdadeira compreensão.
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Um dos projetos que entusiasma LeCun é o trabalho da equipe de Pesquisa Fundamental de IA na Meta, que visa criar modelos capazes de aprender a partir de vídeos do mundo real, de maneira análoga ao aprendizado de um bebê.
Essa abordagem poderia permitir que esses modelos construíssem um entendimento do ambiente a partir das informações visuais que absorvem.
Embora reconheça que os LLMs possam desempenhar um papel em sistemas futuros que incorporam senso comum e habilidades humanas, LeCun enfatiza que, atualmente, esses modelos simplesmente preveem a próxima palavra em um texto.
Essa capacidade, embora impressionante, pode enganar as pessoas, levando à falsa impressão de que esses sistemas estão raciocinando. “Estamos acostumados à ideia de que entidades que podem manipular a linguagem são inteligentes, mas isso não é verdade”, afirma LeCun. “Manipular a linguagem não significa ser inteligente, e é exatamente isso que os LLMs demonstram.”
Para avançar na pesquisa em inteligência artificial geral, LeCun sugere que uma combinação de novas técnicas e algoritmos será necessária, movendo-se além das abordagens tradicionais que dominam o campo atualmente.
