Inteligência artificial geral é um agente de IA plenamente capaz de resolver problemas avançados, pensar criticamente e realizar funções cognitivas como um ser humano. No momento, ela é um ramo hipotético da inteligência artificial que pesquisadores e empresas estão trabalhando ativamente para desenvolver.
A IA (artificial intelligence, inteligência artificial) passou por uma rápida expansão nos últimos anos. Ela também tem sido um tópico importante para a maioria das empresas que estão tentando encontrar seu caminho no mundo moderno. Profissionais de todos os níveis, desde executivos até trabalhadores em início de carreira, demonstraram entusiasmo (e uma preocupação considerável) com o futuro da IA. E com o aumento repentino da IA generativa disponível ao público, muitas pessoas começaram a se perguntar se a IA logo substituiria funcionários humanos nas mais variadas áreas.
Até agora, a IA não tornou a humanidade obsoleta. Em vez disso, o mundo dos negócios começou a utilizar as capacidades da IA para aumentar a eficiência e otimizar os fluxos de trabalho. Em parte, isso pode ocorrer porque a IA atualmente disponível é o que os pesquisadores consideram uma IA fraca. A IA forte, também conhecida como AGI (artificial general intelligence, inteligência artificial geral) e que tem capacidades semelhantes às humanas, pode causar um impacto muito mais profundo no mundo caso esse sonho ainda hipotético algum dia se torne realidade.
IA (ou inteligência artificial fraca) é uma tecnologia que pode realizar tarefas especializadas, muitas vezes melhor do que os humanos poderiam. A IA que a maioria das pessoas conhece hoje é a IA fraca e, apesar de suas capacidades limitadas, é um desenvolvimento extremamente bem-sucedido. A IA fraca inclui dois tipos de máquinas: máquinas reativas e máquinas com memória limitada. As máquinas reativas respondem a solicitações imediatas, mas não podem armazenar dados nem aprender com experiências passadas. As máquinas com memória limitada armazenam informações e aprendem à medida que vão encontrando novos dados.
Muitas pessoas não percebem o quanto a IA fraca já faz parte do seu dia a dia. Alguns exemplos de IA são:
- Chat GPT, um modelo generativo de linguagem.
- Filtros de spam de e-mail.
- Reprodução aleatória de aplicações de música, como o Spotify.
- Navegação por GPS, como o Google Maps.
- Recursos de autocorreção em mensagens SMS Assistentes inteligentes, como Siri ou Alexa
A IA forte, ou inteligência artificial geral, é totalmente capaz de realizar processos cognitivos humanos, como a capacidade de resolver problemas, pensar criticamente e aprender. A AGI pode aprender informações e aplicá-las a um novo cenário, além de se adaptar a ambientes em constantes mudanças. No momento, ela não existe, mas os seres humanos há muito tempo imaginam como poderia ser: desde os peculiares ou eficientes androides de Star Wars e Star Trek até as AGIs malignas retratadas em 2001: Uma Odisseia no Espaço e na franquia de O Exterminador do Futuro.
Até o momento, a IA fraca só pode realizar tarefas específicas, mas consegue executá-las muito bem e com capacidades que superam as humanas. Normalmente, o uso de IA reduz o erro humano e aumenta a eficiência. A IA forte provavelmente oferecerá benefícios semelhantes. Ela poderá realizar tarefas sem erros humanos e a uma velocidade que desafia a compreensão.
A principal diferença entre as duas é que a IA forte terá a capacidade de aprender de forma genuína e pensar como um ser humano real. A IA fraca só pode funcionar exatamente como a programação a instrui. Quando ela conseguir produzir suas próprias ideias e melhorar por conta própria, a IA se tornará forte
A AGI ainda pode estar distante, mas os pesquisadores não vão deixar que isso os impeça de avançar em direção ao próximo grande marco. Os cientistas preveem que, após desenvolver a verdadeira inteligência artificial geral, a próxima etapa será criar uma superinteligência artificial. Assim como a IA forte, ela será capaz de realizar tudo o que as funções cognitivas humanas conseguem fazer. No entanto, a superinteligência será totalmente autoconsciente e ultrapassará a inteligência humana. Ela conseguiria atuar para além do que é possível aos seres humanos. Atualmente, a superinteligência é hipotética, assim como a AGI.
Para que a IA atual possa se tornar a AGI, ela precisará dominar determinadas habilidades:
A AGI precisará desenvolver a capacidade de ver e julgar características espaciais. Atualmente, a IA não consegue identificar as cores totalmente. Por exemplo, ela geralmente não conseguirá saber se uma placa de parada obrigatória é vermelha se houver adesivos nela. Um ser humano e uma AGI não ficariam travados diante da multidão de cores e conseguiriam identificar o objeto como uma placa de parada obrigatória. A IA também não consegue extrair informações tridimensionais de uma imagem estática. A AGI poderá analisar uma imagem e saber que algo é uma esfera, mesmo que a imagem seja apenas bidimensional.
Os humanos também podem perceber de qual direção o som vem e entender conversas em segundo plano. A IA não pode fazer isso, mas a AGI seria capaz de julgar distâncias espaciais e captar conversas mais baixas que estão acontecendo por trás de outras mais altas.
As mãos humanas podem realizar diversas tarefas sem qualquer esforço. Para que algo se torne uma AGI verdadeira, precisaria desenvolver habilidades motoras finas semelhantes. Isso permitiria que a AGI resolvesse quebra-cabeças e manobrasse objetos.
Até mesmo as crianças pequenas podem ler várias frases e compreendê-las para além das capacidades atuais da IA. Para que a AGI se desenvolva, ela precisará ser capaz de ler e assistir a todos os tipos de comunicação e entendê-los. Isso inclui entender a própria linguagem, bem como o significado por trás dela. Essa habilidade oferecerá uma base essencial para que a AGI aprenda tudo o que precisa saber para realizar tarefas mais avançadas.
Para que a AGI se desenvolva, ela precisará ser capaz de identificar e resolver um problema. Neste momento, nenhum sistema conhecido possui as habilidades de senso comum necessárias para resolver um problema de forma eficaz, sem prompts. A AGI do futuro pode conseguir diagnosticar problemas e resolvê-los.
Há modelos de IA que podem navegar em espaços tridimensionais e projetá-los. No entanto, a verdadeira AGI terá essas habilidades sem qualquer intervenção humana. Atualmente, os modelos de IA podem fazer muitas dessas coisas, mas não sem orientação humana. A AGI poderá fazer mapeamento e localização simultâneos, tudo por conta própria.
Até o momento, a IA não é capaz de realmente criar algo. Ela pode seguir prompts e combinar palavras, mas não consegue criar algo único. A AGI será capaz de realmente fazer isso. Na verdade, especialistas preveem que a AGI precisará ser capaz de reescrever seu próprio código e encontrar novas melhorias para que continue se superando.
O ideal é que a AGI seja algo com o qual os humanos desejam interagir. Para que isso seja possível, ela precisará aprender a reconhecer emoções humanas com base na linguagem corporal e em expressões faciais e determinar como interagir com as pessoas a partir disso. A IA está começando a conseguir identificar emoções com a análise facial, mas é severamente limitada e, muitas vezes, imprecisa. Afinal de contas, os seres humanos também podem ter dificuldades para entender emoções.
Quando a AGI for capaz de entender emoções, então ela poderá interagir com humanos de uma maneira que parecerá natural. Não será como as respostas geradas por um assistente pessoal, como Siri e Alexa. Ela poderá manter conversas únicas e determinar o que dizer com base nas emoções das pessoas ao redor.
Os pesquisadores estão trabalhando constantemente para expandir o campo da inteligência artificial e criar a AGI. Estas são algumas das maneiras como as pessoas estão abordando a criação de inteligência artificial geral:
Algumas pessoas acreditam que ser capaz de entender e usar o pensamento simbólico é o ponto central do que é a inteligência humana. Esses pesquisadores estão tentando criar uma maneira de ensinar a tecnologia a pensar assim. Eles acreditam que, se conseguirem isso, a AGI poderia existir.
Essa área de pesquisa se concentra no fato de o cérebro humano ser uma complexa rede de neurônios que emitem sinais elétricos. Os pesquisadores estão tentando recriar esse tipo de sistema com a esperança de que ele crie a AGI.
Alguns indivíduos consideram a inteligência humana como um sistema híbrido em que muitas peças diferentes trabalham juntas para criar algo maior do que a soma de suas partes. De diversas maneiras, os pesquisadores estão tentando imitar isso para criar uma inteligência semelhante à humana.
Esses pesquisadores acreditam que, se puderem resolver matematicamente a teoria da inteligência geral, eles poderão criá-la. Eles trabalham por meio de modelos puramente teóricos com a esperança de transferi-los para o mundo real.
Alguns cientistas acreditam que a criação de inteligência humana só é possível quando há também um corpo físico. Eles estão trabalhando para integrar a IA a representações físicas do corpo humano a fim de encontrar avanços e criar a AGI.
A AGI é uma meta distante para a maioria dos pesquisadores. Ainda assim, eles sabem que o desenvolvimento de determinadas capacidades tecnológicas impulsionará a pesquisa sobre AGI. Estas são algumas das principais áreas que estão sendo continuamente melhoradas:
Aprendizado profundo é uma disciplina de IA que trabalha no treinamento de redes neurais para entender relacionamentos complexos entre dados. Os pesquisadores construirão redes complexas e treinarão a IA para entender textos, áudios, imagens, vídeos e outros tipos de informação.
IA generativa é um subconjunto do aprendizado profundo em que a IA pode produzir conteúdo com base no conhecimento aprendido. O treinamento desses modelos ocorre usando enormes volumes de dados para aprender a criar um conteúdo que se assemelha a uma criação humana.
NLP (Natural language processing, processamento de linguagem natural) é um ramo que ajuda os modelos de IA a aprender a fim de compreender e gerar a linguagem humana. É assim que funcionam as ferramentas de IA, como os chatbots.
Visão computacional é a capacidade da IA de extrair, analisar e compreender informações espaciais com base em dados visuais. Ela está sendo desenvolvido ainda mais para criar carros autônomos que podem identificar obstáculos e desviar deles.
Nesse campo, há trabalhos para criar elementos mecânicos que podem realizar tarefas físicas. A criação dessa funcionalidade permitirá que a AGI se manifeste fisicamente de forma mais completa e realize mais serviços e tarefas.
A AGI ainda não existe e, atualmente, existem alguns obstáculos que tornam esse campo de pesquisa extremamente desafiador:
No momento, muitos sistemas de IA não conseguem se comunicar uns com os outros. Há interesses conflitantes que levam à falta de compartilhamento de dados entre pesquisadores e modelos. Essas lacunas impedem o crescimento da universalidade da IA.
Entender como a mente humana funciona já é difícil o bastante para os próprios humanos. Sem uma compreensão total do que significa ser inteligente, pode ser difícil criar uma tecnologia com capacidades semelhantes às humanas. Para que isso aconteça, os pesquisadores primeiro precisarão entender como a inteligência funciona para os humanos.
Os sistemas de IA funcionam em ambientes isolados e autônomos. No momento, não existem protocolos em vigor para regulamentar e promover o compartilhamento e a colaboração. Isso não está alinhado à complexa rede de um ambiente social humano que um modelo de AGI precisaria desenvolver.
A estratégia de negócios definitiva é ver o retorno do investimento dos recursos destinados ao desenvolvimento e à utilização da IA. No entanto, é difícil medir os retornos da IA porque grande parte do desenvolvimento ocorre em pequenas etapas ou fases, e não como um produto final. Isso pode dificultar o alinhamento entre a pesquisa e a estratégia.
Muitas vezes, as organizações não têm planos ou políticas para a IA nem para a implementação dela nas operações de negócios. As equipes executivas também raramente têm um profundo conhecimento sobre como os sistemas de IA funcionam e precisam contratar especialistas em IA de alto custo. Isso encarece a implementação e adiciona um obstáculo ao desenvolvimento de um sistema complexo de AGI.
Discutir sistemas de IA que podem pensar e agir como seres humanos normalmente gera muito medo. As pessoas temem que a AGI assuma o controle do mundo ou que elas perderão toda a percepção de privacidade. A maioria dessas preocupações tem natureza emocional, e não racional. Ainda assim, há alguns riscos muito reais que acompanham a criação de um sistema de inteligência artificial geral. Estes são alguns desses medos:
Pessoas que fazem uso da AGI para fins nefastos
Influência por vieses na forma de treinamento da AGI, resultando em um modelo tendencioso
Falta de segurança de dados e informações pessoais
Como legislar com sabedoria esse tipo de tecnologia
A AGI será projetada para realizar qualquer tarefa que um ser humano realiza, e isso vem com muitas vantagens:
Muitas tarefas do dia a dia são monótonas e atrapalham níveis mais elevados de produtividade. A AGI poderia realizar mais dessas tarefas com muito mais rapidez do que os humanos. Isso eliminaria a necessidade de que todos realizem essas tarefas simples. Por exemplo, carros autônomos totalmente funcionais podem remover a necessidade de os humanos dirigirem. Em vez disso, é possível transportá-los de um lugar para outro. A AGI também poderia abastecer prateleiras ou, até mesmo, realizar tarefas domésticas.
A AGI poderá trabalhar por longas horas sem intervalos e manter a mesma alta produtividade. Isso permitirá que ela conclua as tarefas sem perder a concentração nem se distrair ou se cansar. Com isso, a AGI poderia realizar várias tarefas totalmente por conta própria, eliminando a necessidade de agentes humanos. Em outros casos, ela pode assumir uma função mais de apoio, como ajudar cirurgiões durante procedimentos de longa duração.
Alguns trabalhos são extremamente perigosos para os seres humanos, e uma IA forte poderia ser uma forma de reduzir a necessidade de envolvimento humano nesses ambientes. Por exemplo, a mineração pode ser prejudicial e a soldagem subaquática é incrivelmente perigosa. Robôs de AGI tão hábeis quanto os humanos poderiam realizar as tarefas necessárias nesses locais sem arriscar a segurança humana.
Algumas pessoas esperam que os robôs de AGI possam ser uma solução para a exploração interestelar. Essas máquinas precisariam de menos recursos para viajar e poderiam apresentar dados de pesquisa muito mais detalhados aos cientistas do que a tecnologia atual consegue apresentar.
A IA fraca já consegue detectar desastres em determinados contextos para ajudar na prevenção deles. A IA forte só vai melhorar isso e oferecer ajuda inestimável diante de eventos incertos. Por exemplo, um modelo de AGI pode ser capaz de prever um desastre e descrever as rotas de evacuação ideais.
A AGI geraria algumas questões éticas. A preocupação primária seria a regulamentação de uma tecnologia tão poderosa. Quem decidiria como se usa a AGI? Quem será responsável quando algo der errado? É necessário responder a essas perguntas cruciais ao criar a AGI, mas pode ser incrivelmente desafiador fazer isso. Atualmente, não há ninguém responsável pela IA nem pela criação de políticas éticas.
Outro obstáculo ético é como treinar a tecnologia AGI de forma equitativa. Especialistas preveem que, para criar algo como a IA forte, será preciso treinar o modelo em grandes volumes de dados. Isso poderia abrir a possibilidade de incorporação de viés humano na AGI. Ao treinar uma AGI apenas com determinados dados, ela poderá reproduzir esse viés posteriormente.
Poderá ser difícil dizer que alguém criou a AGI, pois não é possível medir a inteligência de forma objetiva. Os pesquisadores propuseram testes para determinar se algo pode ser considerado uma IA realmente forte:
O teste de Turing é o método original para testar a IA, criado por Alan Turing, um pesquisador britânico da década de 1950. Ele determinou que a verdadeira AGI conseguirá manter uma conversa com um ser humano sem revelar sua natureza de máquina. O ser humano vai acreditar que está conversando com outro ser humano, porque a máquina pode imitar os humanos muito bem.
O teste envolve três partes: um adivinhador humano que deve determinar qual dos outros dois é o humano e qual é a máquina. Se o interrogador não conseguir identificar a máquina, ela seria considerada uma AGI.
O cofundador da Apple, Steve Wozniak, propôs que seria altamente provável que uma máquina contivesse níveis humanos de inteligência se pudesse seguir todo o processo de fazer café. A máquina poderia procurar ingredientes, localizá-los, reuni-los em um local e realizar a tarefa.
Em 2012, um pesquisador chamado Ben Goertzel propôs que uma máquina teria inteligência humana se pudesse ser admitida em uma faculdade, fazer cursos e passar em provas suficientes para obter uma graduação, assim como um ser humano. Um robô de IA proveniente da China passou em dois testes de matemática para admissão, mas nenhuma IA fraca já concluiu o restante das etapas.
Nils J. Nilsson propôs que uma IA terá atingido os níveis de AGI quando puder realizar trabalhos no mesmo nível que os humanos. Basicamente, a AGI seria empregável da mesma maneira que os trabalhadores humanos.
A AGI pode ser algo do futuro, mas os pesquisadores já estão fazendo muitos avanços no presente. Estas são algumas das últimas tendências em IA geral:
O processamento de linguagem natural cresceu significativamente nos últimos anos, com o ChatGPT da Open-AI. O GPT-4 pode lidar com 100 trilhões de parâmetros para realizar um processamento abrangente da linguagem. Isso indica uma possibilidade muito real do desenvolvimento de uma IA que possa interagir e se envolver de forma eficaz com os humanos.
A iniciativa de desenvolver o metaverso tem potencial para criar um espaço para o desenvolvimento de AGIs. A IA pode ajudar a construir o metaverso, e os chatbots podem ajudar os usuários a se sentir mais à vontade no mundo virtual.
A automação já é uma realidade na maioria das empresas e setores. A hiperautomação está levando isso ao próximo nível ao ampliar as possibilidades de automação para as organizações. Essa é uma área em que a IA tem desempenhado uma função significativa.
Especialistas preveem que mais pessoas começarão a prestar atenção aos vieses que podem surgir da IA. Isso, por sua vez, resultará em mais pessoas que regulamentam e controlam o uso e o treinamento de IA. Espera-se que mais empresas passem a contratar diretores de IA e especialistas-chefe em conformidade de IA.
Os sistemas com pouca ou nenhuma codificação oferecem uma interface amigável que alguém sem conhecimento em codificação pode usar e experimentar. Esse desenvolvimento poderia aumentar o número de pessoas que podem trabalhar com IA e aumentar as chances de realização de avanços na criação da AGI.
Embora as pessoas tenham medo de que a IA substitua seu trabalho, a tendência atual é implementar a IA no local de trabalho, mas mantê-la dependente dos humanos. Espera-se que essa tendência seja ainda mais enraizada na forma como as pessoas e a IA trabalham juntas, estabelecendo a base para a AGI.
Chatbots são assistentes virtuais que podem realizar determinadas tarefas. Por exemplo, um chatbot pode ajudar os usuários a redefinir senhas sem precisar da ajuda de um representante de atendimento ao cliente. Esses agentes substituíram a dependência da empresa em relação a funcionários humanos e custos operacionais. A AGI só continuaria aumentando esse movimento.
Como as pessoas estão mais cientes dos vieses e erros da IA, também houve um aumento na discussão sobre a ética da IA. Esse foco no uso ético da IA continuará sendo constante em conversas sobre IA e AGI.
As empresas já estão começando a incorporar a IA à contratação. Embora existam algumas questões de viés, essas práticas podem economizar um tempo significativo para as equipes de RH e quantidades substanciais de dinheiro para as empresas. Um exemplo disso é usar a tecnologia para analisar currículos e selecionar um grupo de candidatos para entrevista.
A IA em sua forma limitada já está se tornando uma parte importante de como as pessoas vivem e de como as empresas operam. Ela pode cuidar de tarefas monótonas e acelerar processos. É por isso que a Now Platform® da ServiceNow inclui IA generativa, estruturas de aprendizado de máquina, compreensão da linguagem natural, pesquisa e automação, além de análise e mineração de processos.
A IA dessa plataforma foi desenvolvida para aumentar a produtividade e eficiência a fim de elevar as experiências de trabalho. Saiba mais sobre a IA da ServiceNow para ver como a IA generativa pode ser a próxima evolução da sua empresa.
A computação quântica pode acelerar algoritmos e permitir que os modelos processem os altos volumes de dados necessários para criar a AGI. Há pesquisas em andamento sobre como a computação quântica poderia amplificar a IA.