Pesquisadores da Huawei propõem 'IA incorporada' para interação e aprendizado aprimorados no mundo real
Summary:
Os pesquisadores do Noah's Ark Lab, da Huawei, propuseram uma estrutura para a "inteligência artificial incorporada" (E-AI) como um avanço crucial em direção à inteligência artificial geral (AGI). Eles argumentam que os modelos atuais de linguagem grande, como o ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google, não conseguem entender completamente o mundo real devido à falta de interação direta. Eles sugerem a criação de agentes de IA que possam perceber, agir, aprender e lembrar dentro de uma corporeidade física para obter melhor compreensão e funcionar como uma inteligência geral. Embora a equipe tenha delineado uma estrutura teórica para a criação de IA incorporada, eles também destacaram os desafios tecnológicos atuais, incluindo o fato de que os modelos de IA mais potentes existem em vastas redes de nuvem.
O Laboratório Arca de Noé da Huawei em Paris introduziu recentemente uma estrutura inovadora para a "inteligência artificial incorporada" (E-AI), que eles consideram um desenvolvimento crítico na busca por inteligência artificial geral (AGI). AGI, muitas vezes referido como "IA de nível humano" ou "IA forte", é um sistema de IA que tem a capacidade de executar qualquer tarefa com recursos adequados. Embora não haja um acordo universal sobre o que torna um sistema de IA uma inteligência geral, várias empresas, como a OpenAI, se concentram exclusivamente nessa tecnologia.
No final da década de 2010, a emergente tecnologia de transformadores generativos pré-treinados (GPT) levou muitos especialistas em AGI a adotar a noção de que "escala é tudo o que você precisa", implicando que eles previram que transformadores, dimensionados além das capacidades atuais, poderiam eventualmente abrir caminho para um modelo AGI. Os pesquisadores da Huawei, no entanto, contradizem essa crença em seu artigo argumentando que grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google, não conseguem compreender o mundo real devido à falta de engajamento com ele. De acordo com a publicação:
"Muitos acreditam que a mera expansão desses modelos em termos de dados e poder computacional pode levar ao AGI. Discordamos dessa visão. Sugerimos que a compreensão genuína só é possível por meio de agentes de E-AI que interagem e aprendem com o mundo que habitam."
De acordo com os estudiosos, para que os agentes de IA realmente se envolvam com o mundo real, eles devem estar alojados em algum tipo de corpo que permita a percepção, ação, memória e aprendizado. A percepção, nesse sentido, é a capacidade de um sistema de IA de adquirir dados brutos do mundo real em tempo real, processá-los e codificá-los em um ambiente de aprendizagem latente. Essencialmente, para que uma IA compreenda o mundo real na medida de uma inteligência geral, ela precisa ter a capacidade de se concentrar nele por meio de seus próprios sistemas sensoriais.
Além da percepção, os agentes devem ser capazes de agir e avaliar seus resultados. Os modelos atuais de IA são, em sua maioria, "pré-treinados", semelhantes a um aluno que recebe um teste com as respostas de antemão. Ao permitir que a IA aja de forma autônoma e perceba as consequências de suas ações como novas memórias, a equipe propõe que os agentes possam aprender sobre o mundo por meio de experiências e erros, semelhantes aos organismos vivos.
Os pesquisadores propõem um esquema teórico pelo qual um grande modelo de linguagem ou modelo fundamental de IA poderia ser incorporado para alcançar esses objetivos no futuro. No entanto, eles também ressaltam os inúmeros obstáculos que estão por vir. Um desafio significativo é que os modelos de linguagem de grande porte mais potentes atuais operam em redes de nuvem expansivas, tornando a incorporação uma tarefa complexa com a tecnologia atual. Relacionado: Um avanço na fusão nuclear pode transformar a inteligência artificial.
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
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