Por que a IA não consegue superar a inteligência humana?

Para os principais CEOs de tecnologia da atualidade, como Dario Amodei da Anthropic, Demis Hassabis do Google e Sam Altman da OpenAI, não basta apenas dizer que sua IA é a melhor. Os três declararam recentemente que a IA será tão avançada que mudará fundamentalmente a estrutura da sociedade.

No entanto, um grupo crescente de pesquisadores, incluindo aqueles que desenvolvem, estudam e utilizam a IA moderna, se mostra cético em relação a essas afirmações.

O raciocínio da IA não é onipotente.

Apenas três anos após sua introdução, a inteligência artificial já está presente em muitas atividades cotidianas, como estudar e trabalhar. Muitas pessoas temem que ela em breve seja capaz de substituir os humanos.

No entanto, os novos modelos de IA atuais não são tão inteligentes quanto pensamos. Uma descoberta da Apple, uma das maiores empresas de tecnologia do mundo , comprova isso.

Especificamente, em um estudo recém-publicado intitulado "Pensamento Ilusório", a equipe de pesquisa da Apple afirma que modelos de inferência como Claude, DeepSeek-R1 e o3-mini não são, na verdade, "guiados pelo cérebro", como seus nomes sugerem.

O estudo da Apple se baseia em trabalhos anteriores de muitos engenheiros com habilidades semelhantes, bem como em pesquisas relevantes tanto da academia quanto de outras grandes empresas de tecnologia, incluindo a Salesforce.

Esses experimentos mostram que as IAs inferenciais — que têm sido saudadas como o próximo passo rumo a agentes de IA autônomos e, eventualmente, à superinteligência — são, em alguns casos, piores na resolução de problemas do que os chatbots de IA básicos que as precederam.

Uma nova pesquisa da Apple sobre modelos de inferência de grande escala mostra que os modelos de IA não são tão "exigentes intelectualmente" quanto parecem. Foto: OpenAI.

No estudo, também foi demonstrado que, tanto com chatbots de IA quanto com modelos de inferência, todos os sistemas falharam completamente em tarefas mais complexas.

Os pesquisadores sugerem que a palavra "inferência" seja substituída por "imitação". A equipe argumenta que esses modelos são simplesmente eficientes em memorizar e repetir padrões. Mas quando a pergunta é alterada ou a complexidade aumenta, eles praticamente entram em colapso.

Simplificando, os chatbots funcionam bem quando conseguem reconhecer e identificar padrões, mas quando a tarefa se torna muito complexa, eles não conseguem mais lidar com ela. "Os modelos de raciocínio de grande porte (LRMs, na sigla em inglês) de última geração sofrem um colapso total na precisão quando a complexidade ultrapassa um determinado limite", observa o estudo.

Isso contraria a expectativa dos desenvolvedores de que a complexidade melhoraria com mais recursos. "O esforço de inferência de IA aumenta com a complexidade, mas apenas até certo ponto, e depois diminui, mesmo que ainda haja orçamento de tokens (poder computacional) suficiente para lidar com ela", acrescentou o estudo.

O verdadeiro futuro da IA

Gary Marcus, psicólogo e escritor americano, afirmou que as descobertas da Apple eram impressionantes, mas não exatamente novas, apenas reforçando pesquisas anteriores. O professor emérito de psicologia e neurociência da Universidade de Nova York citou seu estudo de 1998 como exemplo.

Nela, ele argumenta que as redes neurais, precursoras dos grandes modelos de linguagem, conseguem generalizar bem dentro da distribuição de dados com a qual foram treinadas, mas frequentemente falham quando confrontadas com dados fora dessa distribuição.

No entanto, o Sr. Marcus também acredita que os modelos LLM ou LRM têm suas próprias aplicações e são úteis em alguns casos.

No mundo da tecnologia, a superinteligência é vista como o próximo estágio do desenvolvimento da IA, onde os sistemas não apenas alcançam a capacidade de pensar como humanos (Inteligência Artificial Geral - IAG), mas também se destacam em velocidade, precisão e nível de consciência.

Apesar das grandes limitações, até mesmo os críticos da IA fazem questão de acrescentar que o caminho rumo à superinteligência computacional ainda é totalmente possível.

Mais do que uma simples alternativa ao Google ou uma ferramenta para ajudar com a lição de casa, o CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou certa vez que a IA mudaria o progresso da humanidade. Foto: AA Photo.

Expor as limitações atuais pode indicar o caminho para que as empresas de IA as superem, afirma Jorge Ortiz, professor associado de engenharia no laboratório de Rutgers.

Ortiz citou exemplos de novos métodos de treinamento, como fornecer feedback incremental sobre o desempenho de um modelo e adicionar mais recursos quando confrontado com problemas difíceis, que podem ajudar a IA a lidar com problemas maiores e a fazer melhor uso do software subjacente.

Enquanto isso, Josh Wolfe, cofundador da empresa de capital de risco Lux Capital, afirma que, de uma perspectiva empresarial, independentemente de os sistemas atuais serem capazes de raciocinar ou não, eles ainda criarão valor para os usuários.

Ethan Mollick, professor da Universidade da Pensilvânia, também expressou sua crença de que os modelos de IA superarão essas limitações em um futuro próximo.

“Os modelos estão ficando cada vez melhores e novas abordagens para IA estão sendo constantemente desenvolvidas, então não me surpreenderia se essas limitações fossem superadas em um futuro próximo”, disse Mollick.

Fonte: https://znews.vn/vi-sao-ai-chua-the-vuot-qua-tri-tue-con-nguoi-post1561163.html