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 seu lançamento, a inteligência artificial já começou a estar presente em muitas atividades cotidianas, como aprender e trabalhar. Muitas pessoas temem que não demore muito para que ela seja capaz de substituir os humanos.

No entanto, os modelos de IA atuais não são tão inteligentes quanto imaginamos. Descobertas da Apple, uma das maiores empresas de tecnologia do mundo , comprovam 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 grandes modelos de raciocínio mostra que os modelos de IA, na verdade, não fazem "brainstorming", como o nome sugere. Imagem: 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 contradiz a expectativa dos desenvolvedores de que a complexidade do problema seria resolvida com a disponibilidade de mais recursos. "O esforço de raciocínio da IA aumenta com a complexidade, mas apenas até certo ponto, diminuindo gradualmente a partir daí, mesmo que ainda haja recursos computacionais suficientes para lidar com ela", acrescenta 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 de suas limitações significativas, até mesmo os críticos da IA (Inteligência Artificial) fazem questão de acrescentar que o caminho rumo à inteligência de supercomputadores permanece totalmente viável.

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.

Jorge Ortiz, professor associado de engenharia no Rutgers Lab, sugere que expor as limitações atuais pode indicar o caminho para que as empresas de IA as superem.

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, argumenta 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