O que é a inteligência geral artificial?

Definir Inteligência Geral Artificial

Não há uma definição universalmente aceita do AGI como um ramo da inteligência artificial . Ainda assim, é geralmente entendido como um tipo de inteligência artificial com as mesmas habilidades intelectuais que os humanos.

Isto significa que um sistema AGI pode aprender, compreender e desempenhar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa. Ele não se limitaria a tarefas ou domínios específicos, como os sistemas de IA de hoje, que se destacam em áreas como xadrez ou geração de texto.

Em vez disso, a AGI seria capaz de generalizar o conhecimento, de se adaptar a novas situações, e até exibir consciência e autoconsciência, embora estes últimos aspetos ainda sejam fortemente debatidos.

A principal distinção entre a inteligência artificial e a IA atual reside nesta generalidade. A IA atual, também conhecida como IA estreita ou fraca, foi concebida para tarefas mais específicas. Por exemplo, um filtro de spam foi concebido para identificar e-mails de spam e uma IA de jogo de xadrez foi concebida para jogar xadrez. Mesmo os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e a IA generativa (ou generative AI), por mais inteligentes que pareçam, não atendem aos padrões da AGI.

Estes sistemas destacam-se nos seus domínios específicos — que podem ser alargados — mas não podem transferir os seus conhecimentos para outras áreas, aprender novas tarefas ou compreender verdadeiramente conceitos fora dos seus dados de programação ou formação. A AGI, por outro lado, seria capaz de aprender e realizar qualquer tarefa intelectual, tal como um humano.

Contexto Histórico da AGI

O conceito de AGI existe há décadas, interligado com os primórdios da pesquisa em inteligência artificial.

Os primeiros pioneiros como Alan Turing exploraram a possibilidade de máquinas que pudessem pensar, lançando as bases para explorações posteriores da AGI. O termo "inteligência artificial" foi cunhado em 1956 no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, onde os pesquisadores estabeleceram objetivos ambiciosos para a criação de máquinas com inteligência de nível humano.

As primeiras abordagens da AGI focavam-se frequentemente na IA simbólica, que tinha como objetivo representar o conhecimento e o raciocínio através de símbolos e regras. No entanto, o progresso foi limitado devido à complexidade da cognição humana e à dificuldade de codificar o conhecimento do senso comum. Na última parte do século XX, o foco mudou para abordagens mais orientadas para dados, como o machine learning, que permitiu que os sistemas de IA aprendessem com os dados e melhorassem seu desempenho ao longo do tempo.

Apesar destes avanços, a verdadeira GDI continua evasiva. Embora tenhamos visto um progresso notável em IA estreita, criar um sistema com inteligência geral ao nível humano ainda é um desafio significativo. No entanto, a prossecução da AGI continua a impulsionar a investigação e a inovação no domínio da IA, superando os limites daquilo que as máquinas podem alcançar.

Limites dos atuais sistemas de IA

Apesar dos notáveis avanços na inteligência artificial, particularmente em áreas como o machine learning e o deep learning, os sistemas atuais ainda estão muito aquém da realização da IA.

Estas limitações não são apenas obstáculos incrementais, mas representam lacunas fundamentais na nossa compreensão da inteligência e na nossa capacidade de a replicar em máquinas.

Implicações Éticas da AGI

O desenvolvimento da IGA não é apenas um desafio técnico, levanta também questões éticas profundas que a sociedade deve abordar de forma pró-ativa.

Criar máquinas com inteligência a nível humano pode moldar o nosso mundo de formas sem precedentes, com benefícios imensos e potenciais riscos.

• Deslocação de postos de trabalho e perturbações económicas: À medida que os sistemas AGI se tornam mais capazes, podem automatizar vários empregos em vários sectores, levando a uma importante deslocação de empregos e a perturbações económicas. Para assegurar uma transição justa e equitativa num mundo com automação generalizada, é necessária uma consideração cuidadosa das redes de segurança social, programas de reciclagem e novos modelos financeiros.
   
• Preconceito e discriminação: Como mencionado anteriormente, os sistemas de IA podem herdar e amplificar os enviesamentos presentes nos dados nos quais são treinados. No contexto da IGA, esta situação poderia conduzir a uma discriminação generalizada e sistémica, com consequências potencialmente abrangentes. Garantir a equidade, a transparência e a responsabilização nos sistemas AGI é fundamental para evitar a perpetuação e o agravamento das desigualdades sociais.
   
• O risco existencial e o problema de controlo: Alguns especialistas acreditam que a IGA poderia representar um risco existencial para a humanidade. Se os sistemas AGI se tornarem super-inteligentes e os seus objetivos divergissem dos nossos, eles poderiam ameaçar a nossa existência. Isto levanta a questão crucial de assegurar que a IGA se mantém alinhada com os valores e objetivos humanos, um desafio conhecido como o "problema de controlo".
   
• Impacto na identidade humana e na sociedade: O desenvolvimento da IGA pode ter um impacto profundo na nossa compreensão da identidade humana e no próprio tecido da sociedade. À medida que as máquinas se tornam mais inteligentes, poderemos ter de reavaliar o nosso lugar no mundo e lidar com questões sobre a natureza da consciência, da inteligência, e da humanidade.

Estes são apenas alguns dos desafios éticos associados ao AGI. Conforme nos aproximamos da realização da AGI, é imperativo que nos envolvamos em discussões abertas e ponderadas sobre essas questões envolvendo especialistas de vários campos, legisladores e o público.

O desenvolvimento e a implantação responsáveis da IGA exigem um esforço coletivo para assegurar que esta tecnologia transformadora beneficie a humanidade.

Abordagens para Desenvolver o AGI

A busca pela inteligência artificial estimulou diversas abordagens de pesquisa, cada uma com pontos fortes, limitações e filosofias subjacentes. Embora não esteja garantida uma via única para a GDI, estas abordagens representam as vias mais promissoras para a exploração.

Técnicas de Machine Learning

O Machine Learning, ou aprendizagem intensa, tem sido um elemento impulsionador dos recentes avanços da IA. Estas técnicas permitiram às máquinas aprender a partir de dados e atingir desempenhos impressionantes em tarefas específicas. No entanto, o machine learning deve evoluir para além das aplicações mais limitadas, de modo a atingir a GDI e superar algumas das suas atuais limitações.

• Deep learning e redes neurais: Deep learning utiliza uma rede neural artificial com várias camadas para processar informação de forma hierárquica, imitando a estrutura do cérebro humano. Enquanto o deep learning alcançou um sucesso notável em áreas como o reconhecimento de imagem e o processamento de linguagem natural, enfrenta desafios de generalização, raciocínio e explicabilidade.
   
• Reforce learning: Na aprendizagem por reforço, um agente aprende interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou penalidades por suas ações. Esta abordagem tem demonstrado ser promissora no jogo e na robótica, mas a sua escalabilidade para cenários mais complexos do mundo real com recompensas esparsas continua a ser um desafio.
   
• Transfer learning: O objetivo da aprendizagem por transferência é permitir que os sistemas de IA transfiram conhecimentos adquiridos num domínio para outro. Trata-se de um passo crucial no sentido da iniciativa AGI, uma vez que permite que os sistemas aproveitem o conhecimento existente para aprenderem novas tarefas de forma mais eficiente.
   
• Neuroevolution: A neuroevolução usa algoritmos evolucionários para otimizar a estrutura e os parâmetros das redes neurais, imitando a seleção natural. Esta abordagem permite descobrir arquiteturas de rede e algoritmos de aprendizagem inovadores que podem conduzir a sistemas de IA mais gerais e adaptáveis.

As abordagens híbridas também são válidas. A combinação de diferentes técnicas de machine learning, como o deep learning com a aprendizagem por reforço ou a neuroevolução, poderia ultrapassar as limitações dos métodos individuais e conduzir a sistemas de IA mais robustos e gerais.

Avanços no processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) concentra-se em permitir que as máquinas compreendam e comuniquem usando a linguagem humana. O PLN é crucial para o AGI, pois permite que as máquinas interajam com seres humanos, acedam e processem informações de texto e fala, e, em última análise, entendam e raciocinem sobre o mundo através da linguagem.

• Modelos de linguagem: Modelos de linguagem de grande porte, como GPT-3 e LaMDA, demonstraram habilidades impressionantes em gerar textos parecidos com humanos, traduzir idiomas e responder perguntas. Estes modelos são treinados em quantidades massivas de dados de texto e podem capturar padrões linguísticos complexos e relações.
   
• Compreensão da linguagem natural: Além de gerar textos, o PLN também caminha em direção ao entendimento da linguagem natural. Esta tecnologia permite às máquinas extrair significado, sentimento e intenção da linguagem humana, que é crucial para os sistemas de diálogo, tradução automática e recuperação de informação.
   
• Raciocínio do senso comum e representação do conhecimento: Os sistemas de IA devem adquirir conhecimentos de senso comum e habilidades de raciocínio para compreender verdadeiramente a linguagem humana. Pesquisas PLN exploram formas de incorporar gráficos de conhecimento, ontologias e outras formas de representação do conhecimento para melhorar a compreensão e as capacidades de raciocínio dos modelos linguísticos.

Estas abordagens representam algumas das principais áreas de investigação na prossecução da IGA. Embora a via para a IA continue a ser um desafio, os avanços no machine learning e no processamento de linguagem natural abrem caminho a sistemas de IA mais gerais, adaptáveis e inteligentes.

Ponto da situação

A caminhada para a GTI é marcada por progressos notáveis e desafios persistentes. Embora ainda não tenhamos conseguido uma inteligência geral precisa, a IA está testemunhando um rápido avanço, alimentado por machine learning, aprendizado profundo e avanços no processamento de linguagem natural.

Estes avanços fizeram com que os sistemas de IA superassem os humanos em tarefas específicas, desde jogos a reconhecimento de imagens e tradução de linguagem. Modelos de linguagem de grande porte, por exemplo, podem gerar texto de qualidade humana, traduzir linguagens com precisão impressionante e responder a perguntas complexas baseadas em grandes quantidades de informação.

No entanto, apesar destas conquistas impressionantes, obstáculos significativos permanecem na busca da AGI. Os sistemas de IA ainda lutam com a generalização, o raciocínio do senso comum e o conhecimento incorporado.

Não conseguem transferir a aprendizagem entre domínios, compreender as nuances do comportamento humano e das interações sociais, e compreender verdadeiramente o mundo físico. Além disso, as implicações éticas da IGA, como a deslocação de postos de trabalho, a parcialidade e o potencial para utilização indevida, exigem uma consideração cuidadosa e soluções pró-ativas.

O caminho para a AGI é sem dúvida complexo, mas os esforços de pesquisa e desenvolvimento em curso estão constantemente a expandir os limites do que é possível, aproximando-nos de um futuro onde as máquinas possuem inteligência de nível humano.