O que o ChatGPT pode nos dizer sobre a evolução da inteligência artificial?

Nos últimos dez anos, a inteligência artificial (IA) tem despertado sonhos de uma grande transformação na indústria de tecnologia e uma profunda ansiedade em torno de suas possíveis consequências. Elon Musk, uma voz líder na indústria de tecnologia, demonstrou essa dualidade. Ele promete um mundo de carros movidos por IA autônoma, enquanto adverte sobre os riscos associados à IA, chegando a pedir uma pausa no desenvolvimento da IA. Isso é especialmente irônico, considerando que Musk foi um dos primeiros investidores da OpenAI, fundada em 2015.

Uma das desenvolvimentos mais emocionais e preocupantes que vêm com a onda atual de pesquisas de IA é a IA autônoma. Os sistemas de IA autônoma podem realizar tarefas, tomar decisões e se adaptar a novas situações por conta própria, sem a supervisão humana contínua ou programação tarefa a tarefa. Um dos exemplos mais conhecidos no momento é o ChatGPT, um marco importante na evolução da inteligência artificial. Vamos ver como o ChatGPT surgiu, para onde está indo e o que a tecnologia pode nos dizer sobre o futuro da IA.

Construindo em direção à IA autônoma

A história da inteligência artificial é uma história cativante de progresso e colaboração entre disciplinas. Começou no início do século XX com os esforços pioneiros de Santiago Ramón y Cajal, um neurocientista que usou seu entendimento do cérebro humano para criar o conceito de redes neurais, uma pedra angular da IA moderna. As redes neurais são sistemas de computador que imitam a estrutura do cérebro humano e do sistema nervoso para produzir inteligência baseada em máquina. Algum tempo depois, Alan Turing estava desenvolvendo o computador moderno e propondo o Teste de Turing, um meio de avaliar se uma máquina poderia exibir comportamento inteligente semelhante ao humano. Esses desenvolvimentos despertaram uma onda de interesse em IA.

Como resultado, nos anos 1950, John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon exploraram as perspectivas da IA, e Frank Rosenblatt cunhou o termo “inteligência artificial”. As décadas seguintes viram dois grandes avanços. O primeiro foi os sistemas especializados, que são sistemas de IA projetados individualmente para realizar tarefas específicas de nicho e setor. O segundo foram aplicações de processamento de linguagem natural, como os primeiros chatbots. Com a chegada de grandes conjuntos de dados e poder de processamento cada vez melhor nos anos 2000 e 2010, as técnicas de aprendizado de máquina floresceram, levando-nos à IA autônoma.

Este passo significativo permite que os sistemas de IA realizem tarefas complexas sem a necessidade de programação caso a caso, abrindo-os a uma ampla gama de usos. Um desses sistemas autônomos – o Chat GPT da OpenAI – recentemente se tornou amplamente conhecido por sua incrível capacidade de aprender com vastos conjuntos de dados e gerar respostas coerentes e semelhantes às humanas.

O que tornou a IA autônoma possível?

Então, o que é a base do ChatGPT? Nós, humanos, temos duas capacidades básicas que nos permitem pensar. Possuímos conhecimento, seja sobre objetos físicos ou conceitos, e possuímos uma compreensão dessas coisas em relação a estruturas complexas como linguagem, lógica, etc. Ser capaz de transferir esse conhecimento e compreensão para máquinas é um dos desafios mais difíceis da IA.

Com conhecimento apenas, o modelo GPT-4 da OpenAI não poderia lidar com mais de uma peça de informação. Com contexto apenas, a tecnologia não poderia entender nada sobre os objetos ou conceitos que estava contextualizando. Mas combine ambos, e algo notável acontece. O modelo pode se tornar autônomo. Pode entender e aprender. Aplique isso ao texto, e você tem o ChatGPT. Aplique-o a carros, e você tem direção autônoma, e assim por diante.

A OpenAI não está sozinha em seu campo, e muitas empresas vêm desenvolvendo algoritmos de aprendizado de máquina e utilizando redes neurais para produzir algoritmos que podem lidar com conhecimento e contexto por décadas. Então, o que mudou quando o ChatGPT chegou ao mercado? Algumas pessoas apontaram a quantidade estonteante de dados fornecida pela internet como a grande mudança que impulsionou o ChatGPT. No entanto, se isso fosse tudo o que era necessário, é provável que o Google teria superado a OpenAI devido à dominância do Google sobre todos esses dados. Então, como a OpenAI conseguiu?

Uma das armas secretas da OpenAI é uma nova ferramenta chamada aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). A OpenAI usou o RLHF para treinar o algoritmo da OpenAI para entender tanto conhecimento quanto contexto. A OpenAI não criou a ideia do RLHF, mas a empresa foi uma das primeiras a confiar nele completamente para o desenvolvimento de um grande modelo de linguagem (LLM) como o ChatGPT.

O RLHF simplesmente permitiu que o algoritmo se autocorrigisse com base no feedback. Então, enquanto o ChatGPT é autônomo na forma como produz uma resposta inicial a um prompt, ele tem um sistema de feedback que o informa se sua resposta foi precisa ou de alguma forma problemática. Isso significa que ele pode melhorar constantemente sem alterações significativas de programação. Esse modelo resultou em um sistema de chat de aprendizado rápido que rapidamente conquistou o mundo.

A IA autônoma substituirá os trabalhadores humanos?

A nova era da IA autônoma começou. No passado, tivemos máquinas que podiam entender vários conceitos até certo ponto, mas apenas em domínios e setores altamente específicos. Por exemplo, software de IA específico da indústria tem sido usado na medicina por algum tempo. Mas a busca por IA autônoma ou geral – significando IA que pode funcionar por conta própria para realizar uma ampla variedade de tarefas em vários campos com um grau de inteligência semelhante à humana – finalmente produziu resultados notáveis em todo o mundo em 2022, quando o Chat GPT passou facilmente e decisivamente no teste de Turing.

É compreensível que algumas pessoas estejam começando a temer que sua especialização, empregos e até qualidades humanas únicas possam ser substituídos por sistemas de IA inteligentes como o ChatGPT. Por outro lado, passar no teste de Turing não é um indicador ideal para quão “semelhante ao humano” um sistema de IA particular pode ser.

Por exemplo, Roger Penrose, que ganhou o Prêmio Nobel de Física em 2020, argumenta que passar no teste de Turing não indica necessariamente inteligência ou consciência verdadeira. Ele argumenta que há uma diferença fundamental entre a forma como os computadores e os humanos processam informações e que as máquinas nunca serão capazes de replicar os processos de pensamento humano que dão origem à consciência.

Portanto, passar no teste de Turing não é uma medida verdadeira de inteligência, pois testa apenas a capacidade de uma máquina de imitar o comportamento humano, e não sua capacidade de entender e raciocinar sobre o mundo. A verdadeira inteligência exige consciência e a capacidade de entender a natureza da realidade, o que não pode ser replicado por uma máquina. Isso significa que, longe de substituir-nos, o ChatGPT e outros softwares semelhantes simplesmente fornecerão ferramentas para nos ajudar a melhorar e aumentar a eficiência em uma variedade de campos.

Pensamentos finais

Então, as máquinas serão capazes de realizar muitas tarefas de forma autônoma, de maneiras que nunca pensamos ser possíveis, desde entender e criar conteúdo até garantir vastas quantidades de informações, realizar cirurgias delicadas e dirigir nossos carros. Mas, por agora, pelo menos nessa era atual de tecnologia, trabalhadores capacitados não precisam temer por seus empregos. Mesmo os sistemas de IA autônoma não possuem inteligência humana. Eles podem apenas entender e realizar melhor do que os humanos em certas tarefas. Eles não são mais inteligentes do que nós no geral, e não representam uma ameaça significativa à nossa forma de vida; pelo menos, não nessa onda de desenvolvimento de IA.