Além dos grandes modelos de linguagem: como os grandes modelos de comportamento estão moldando o futuro da IA

A inteligência artificial (IA) percorreu um longo caminho, com grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstrando capacidades impressionantes no processamento de linguagem natural. Esses modelos mudaram a maneira como pensamos sobre a capacidade da IA ​​de entender e gerar linguagem humana. Embora sejam excelentes em reconhecer padrões e sintetizar conhecimento escrito, eles lutam para imitar a maneira como os humanos aprendem e se comportam. À medida que a IA continua a evoluir, estamos vendo uma mudança de modelos que simplesmente processam informações para aqueles que aprendem, se adaptam e se comportam como humanos.

Large Behavior Models (LBMs) ​​estão surgindo como uma nova fronteira na IA. Esses modelos vão além da linguagem e focam em replicar a maneira como os humanos interagem com o mundo. Diferentemente dos LLMs, que são treinados principalmente em conjuntos de dados estáticos, os LBMs aprendem continuamente por meio da experiência, permitindo que se adaptem e raciocinem em situações dinâmicas do mundo real. Os LBMs estão moldando o futuro da IA ​​ao permitir que as máquinas aprendam da maneira como os humanos aprendem.

Por que a IA comportamental é importante

Os LLMs provaram ser incrivelmente poderosos, mas suas capacidades estão intrinsecamente ligadas aos seus dados de treinamento. Eles só podem executar tarefas que se alinham com os padrões que aprenderam durante o treinamento. Embora se destaquem em tarefas estáticas, têm dificuldades com ambientes dinâmicos que exigem tomada de decisão em tempo real ou aprendizado com a experiência.

Além disso, os LLMs são focados principalmente no processamento de linguagem. Eles não conseguem processar informações não linguísticas, como dicas visuais, sensações físicas ou interações sociais, que são vitais para entender e reagir ao mundo. Essa lacuna se torna especialmente aparente em cenários que exigem raciocínio multimodal, como interpretar contextos visuais ou sociais complexos.

Os humanos, por outro lado, são aprendizes ao longo da vida. Desde a infância, interagimos com nosso ambiente, experimentamos novas ideias e nos adaptamos a circunstâncias imprevistas. O aprendizado humano é único em sua adaptabilidade e eficiência. Ao contrário das máquinas, não precisamos experimentar todos os cenários possíveis para tomar decisões. Em vez disso, extrapolamos de experiências passadas, combinamos entradas sensoriais e prevemos resultados.

A IA comportamental busca preencher essas lacunas criando sistemas que não apenas processam dados de linguagem, mas também aprendem e crescem a partir de interações e podem se adaptar facilmente a novos ambientes, assim como os humanos. Essa abordagem muda o paradigma de “o que o modelo sabe?” para “como o modelo aprende?”

O que são grandes modelos de comportamento?

Os Large Behavior Models (LBMs) ​​visam ir além de simplesmente replicar o que os humanos dizem. Eles se concentram em entender por que e como os humanos se comportam da maneira que se comportam. Ao contrário dos LLMs que dependem de conjuntos de dados estáticos, os LBMs aprendem em tempo real por meio da interação contínua com seu ambiente. Esse processo de aprendizado ativo os ajuda a adaptar seu comportamento assim como os humanos fazem — por meio de tentativa, observação e ajuste. Por exemplo, uma criança que aprende a andar de bicicleta não apenas lê instruções ou assiste a vídeos; ela interage fisicamente com o mundo, caindo, ajustando-se e tentando novamente — um processo de aprendizado que os LBMs são projetados para imitar.

LBMs também vão além do texto. Eles podem processar uma ampla gama de dados, incluindo imagens, sons e entradas sensoriais, permitindo que entendam seus arredores de forma mais holística. Essa capacidade de interpretar e responder a ambientes complexos e dinâmicos torna os LBMs especialmente úteis para aplicativos que exigem adaptabilidade e consciência de contexto.

As principais características dos LBMs incluem:

1. Aprendizagem Interativa: Os LBMs são treinados para tomar ações e receber feedback. Isso permite que eles aprendam com as consequências em vez de conjuntos de dados estáticos.
2. Compreensão multimodal: Eles processam informações de diversas fontes, como visão, som e interação física, para construir uma compreensão holística do ambiente.
3. Adaptabilidade: Os LBMs podem atualizar seus conhecimentos e estratégias em tempo real. Isso os torna altamente dinâmicos e adequados para cenários imprevisíveis.

Como os LBMs aprendem como os humanos

Os LBMs facilitam o aprendizado semelhante ao humano ao incorporar aprendizagem dinâmica, compreensão contextual multimodal e a capacidade de generalização em diferentes domínios.

1. Aprendizagem Dinâmica: Os humanos não apenas memorizam fatos; nós nos adaptamos a novas situações. Por exemplo, uma criança aprende a resolver quebra-cabeças não apenas memorizando respostas, mas reconhecendo padrões e ajustando sua abordagem. Os LBMs visam replicar esse processo de aprendizagem usando loops de feedback para refinar o conhecimento conforme interagem com o mundo. Em vez de aprender com dados estáticos, eles podem ajustar e melhorar sua compreensão conforme vivenciam novas situações. Por exemplo, um robô alimentado por um LBM poderia aprender a navegar em um prédio explorando, em vez de depender de mapas pré-carregados.
2. Compreensão contextual multimodal: Ao contrário dos LLMs que são limitados ao processamento de texto, os humanos integram perfeitamente visões, sons, toques e emoções para dar sentido ao mundo de uma forma profundamente multidimensional. Os LBMs visam atingir uma compreensão contextual multimodal semelhante, onde eles podem não apenas entender comandos falados, mas também reconhecer seus gestos, tom de voz e expressões faciais.
3. Generalização entre domínios: Uma das marcas registradas do aprendizado humano é a capacidade de aplicar conhecimento em vários domínios. Por exemplo, uma pessoa que aprende a dirigir um carro pode transferir rapidamente esse conhecimento para operar um barco. Um dos desafios da IA ​​tradicional é transferir conhecimento entre diferentes domínios. Embora os LLMs possam gerar texto para diferentes campos, como direito, medicina ou entretenimento, eles lutam para aplicar conhecimento em vários contextos. Os LBMs, no entanto, são projetados para generalizar conhecimento em vários domínios. Por exemplo, um LBM treinado para ajudar com tarefas domésticas pode se adaptar facilmente ao trabalho em um ambiente industrial como um depósito, aprendendo à medida que interage com o ambiente em vez de precisar ser retreinado.

Aplicações do mundo real de grandes modelos de comportamento

Embora os LBMs ainda sejam um campo relativamente novo, seu potencial já é evidente em aplicações práticas. Por exemplo, uma empresa chamada Lirio usa um LBM para analisar dados comportamentais e criar recomendações personalizadas de assistência médica. Ao aprender continuamente com as interações do paciente, Modelo de Lirio adapta sua abordagem para dar suporte a melhor adesão ao tratamento e resultados gerais de saúde. Por exemplo, ele pode identificar pacientes com probabilidade de deixar de tomar seus medicamentos e fornecer lembretes oportunos e motivadores para incentivar a adesão.

Em outro caso de uso inovador, a Toyota fez uma parceria com o MIT e a Columbia Engineering para explorar aprendizagem robótica com LBMs. Sua abordagem de “Política de Difusão” permite que robôs adquiram novas habilidades observando ações humanas. Isso permite que robôs realizem tarefas complexas como manusear vários objetos de cozinha de forma mais rápida e eficiente. A Toyota planeja expandir essa capacidade para mais de 1,000 tarefas distintas até o final de 2024, demonstrando a versatilidade e adaptabilidade dos LBMs em ambientes dinâmicos do mundo real.

Desafios e Considerações Éticas

Embora os LBMs sejam muito promissores, eles também trazem vários desafios importantes e preocupações éticas. Uma questão fundamental é garantir que esses modelos não possam imitar comportamentos prejudiciais dos dados em que são treinados. Como os LBMs aprendem com as interações com o ambiente, há um risco de que eles possam aprender ou replicar involuntariamente preconceitos, estereótipos ou ações inapropriadas.

Outra preocupação significativa é a privacidade. A capacidade dos LBMs de simular comportamento semelhante ao humano, particularmente em contextos pessoais ou sensíveis, aumenta a possibilidade de manipulação ou invasão de privacidade. À medida que esses modelos se tornam mais integrados à vida diária, será crucial garantir que eles respeitem a autonomia e a confidencialidade do usuário.

Essas preocupações destacam a necessidade urgente de diretrizes éticas e estruturas regulatórias claras. A supervisão adequada ajudará a orientar o desenvolvimento de LBMs de forma responsável e transparente, garantindo que sua implantação beneficie a sociedade sem comprometer a confiança ou a justiça.

Concluindo!

Large Behavior Models (LBMs) ​​estão levando a IA para uma nova direção. Diferentemente dos modelos tradicionais, eles não apenas processam informações — eles aprendem, se adaptam e se comportam mais como humanos. Isso os torna úteis em áreas como assistência médica e robótica, onde flexibilidade e contexto importam.

Mas há desafios. LBMs podem pegar comportamentos prejudiciais ou invadir privacidade se não forem manuseados com cuidado. É por isso que regras claras e desenvolvimento cuidadoso são tão importantes.

Com a abordagem certa, os LBMs podem transformar a maneira como as máquinas interagem com o mundo, tornando-as mais inteligentes e úteis do que nunca.