O que é Inteligência Geral Artificial (AGI)? O Futuro Está Aqui

A inteligência artificial geral (AGI) pode ser a melhor ou a pior coisa que já aconteceu conosco.

Ferramentas de inteligência artificial (IA) geram discussões sobre melhorar a vida versus riscos globais. Atualmente, a IA carece de autoconsciência, mas a AGI visa uma cognição semelhante à humana, preenchendo essa lacuna.

Vamos discutir a inteligência artificial geral, uma IA com o mesmo nível de inteligência que os humanos, quão longe estamos de alcançá-la e se será nossa melhor inovação ou maior ameaça.

Compreendendo a tecnologia AGI

No entanto, é uma IA hipotética e pode levar décadas para se tornar realidade – se é que algum dia se tornará. A AGI também é chamada de inteligência precisa, IA forte ou IA completa, e pode planejar, comunicar, raciocinar, fazer julgamentos e resolver quebra-cabeças.

Em outras palavras, a AGI pode virtualmente realizar qualquer tarefa intelectual que um humano poderia fazer – e mais. Alcançar a IA forte também significa que a máquina pode produzir pensamentos objetivos, ser autoconsciente e ter a capacidade de sentir, observar e experimentar subjetivamente.

Assim como uma criança, uma IA forte teria que aprender através de experiências, erros e entradas e melhorar continuamente suas habilidades ao longo do tempo. O tempo necessário para o processo de aprendizado pode ser significativamente menor em comparação com uma criança humana, já que as máquinas não precisam descansar e não têm limitações biológicas como o cérebro humano.

É o próximo nível para a IA estreita, a IA que temos atualmente. A IA forte tem cognição humana, enquanto a IA estreita apenas tenta imitá-la. Ela ainda pode ser mantida por componentes como aprendizado de máquina, redes neurais profundas e processamento de linguagem natural, mas provavelmente suas versões avançadas.

É também com a chegada desse tipo de IA que muitos temem perder seus empregos para as máquinas, mesmo que seja um trabalho intensivo em conhecimento e que exija habilidades. Como a IA forte tem inteligência em nível humano e não é propensa a erros ou ameaças, ela pode completar tarefas de alta habilidade em menos tempo e com melhor precisão em comparação conosco.

Embora estejamos fazendo progressos constantes com redes neurais artificiais, o processo tecnológico de imitar o cérebro humano e definir o que torna algo inteligente ainda é um desafio.

Logicamente, possuir inteligência humana e habilidades cognitivas também pode significar que pode sentir emoções como nós. Se for assim, será igualmente vulnerável como os humanos e pode lutar pela autopreservação, mesmo que isso signifique ir contra a vontade e os interesses de seu criador.

Embora alguns pesquisadores de IA prevejam que a AGI se tornará realidade em algumas décadas, outro conjunto de pesquisadores sente que pode ser algo do próximo século. Por outro lado, alguns pesquisadores acham que criar sistemas de IA capazes de pensar e agir como humanos é virtualmente impossível.

Características da inteligência artificial geral

É seguro dizer que as peculiaridades de uma máquina pensante estariam intimamente relacionadas às dos humanos. Afinal, esses sistemas de AGI estão tentando recriar o que ganhamos através de séculos de evolução.

Olhar para as características de uma IA forte também lhe dará uma melhor compreensão de por que esse nível de inteligência de máquina é complexo.

Autonomia

A IA forte é autônoma, o que significa que não requer nenhuma intervenção ou manutenção humana para funcionar. Isso também significa que a IA forte será apoiada pelo modelo de aprendizado não supervisionado, que é uma técnica de aprendizado de máquina que não é supervisionada e usa conjuntos de dados de treinamento não rotulados.

Junto com o aprendizado não supervisionado, a IA forte também se envolverá em aprendizado auto-supervisionado, que envolve exploração e experimentação para conhecer o desconhecido.

A AGI também terá direcionamento de objetivos, o que significa que o aprendizado será direcionado para alcançar objetivos específicos que são programados por seus criadores ou aqueles que são auto-gerados. O direcionamento de objetivos também significaria que o sistema de IA se envolveria em aprendizado seletivo.

Além disso, os sistemas de AGI devem ser capazes de aprender consumindo informações de várias fontes, como vídeos de instruções, livros, postagens de blog e livros de autoajuda – assim como os humanos.

Além disso, os humanos escrevem com suposições específicas do conhecimento do leitor. Por exemplo, não precisa ser explicitamente declarado que um tigre é um animal carnívoro ou que o Empire State Building está em Nova York, pois isso é considerado conhecimento geral. Sistemas inteligentes devem ser capazes de aplicar esse conhecimento e ter o mesmo senso comum necessário ao aprender.

Consciência artificial

É seguro dizer que a incapacidade de criar consciência artificialmente é uma das razões proeminentes pelas quais ainda estamos presos à IA estreita. Se algum dia alcançarmos a AGI, a consciência artificial (AC) será uma coisa que podemos esperar dela.

A emoção também é um ingrediente crucial da inteligência. Além de sentir emoções, as máquinas também devem ser capazes de decifrar as emoções de outros seres vivos.

Por exemplo, os humanos tendem a compartilhar comida se estão cheios, se não sentem vontade de comer nada ou se se importam com o indivíduo a quem a comida está sendo oferecida. Embora uma máquina possa rapidamente calcular que a comida oferecida é um ato de compartilhamento, a razão por trás disso pode ter que ser captada pelas expressões faciais da pessoa, pela voz, pelo tópico discutido anteriormente e mais.

Como o ato de compartilhar pode mudar dependendo do ambiente social e de muitos outros fatores, a máquina deve ser capaz de compreender a emoção certa por trás da ação para responder corretamente.

A capacidade de gerenciar as próprias emoções e as dos outros é chamada de inteligência emocional e é uma das peculiaridades da inteligência humana. A inteligência emocional é também outro passo que a IA deve cruzar para alcançar a inteligência geral.

Outro aspecto da consciência é a capacidade de recordar e reviver memórias e sonhar com o futuro. Se uma máquina pudesse sonhar por si mesma sem ser explicitamente programada para fazê-lo, então é um indicador fascinante de inteligência artificial geral.

A consciência artificial também levanta inúmeras questões morais e éticas. Se uma máquina alcançar a consciência, ela deve ser tratada como um ser humano? Se for assim, desligá-la seria semelhante a matá-la, e assim, será uma coisa má a se fazer?

Além disso, fará sentido continuar usando o pronome "ela", ou será atribuído pronomes de gênero? Finalmente, a máquina terá direitos iguais aos humanos e estará sujeita à lei como nós?

Tanto pesquisadores de IA quanto especialistas em ética têm mais perguntas do que respostas e estão se esforçando para criar um sistema impecável para que máquinas artificialmente conscientes e humanos coexistam. Esperançosamente, isso será concluído antes que a AGI se torne realidade.

Habilidades sociais

Os robôs de IA já têm uma reputação terrível – graças aos filmes de ficção científica. Ter inteligência em nível humano também significa que os robôs que executam programas de AGI devem ser entidades sociais. Assim como os humanos, eles devem se dar bem com outros humanos e não devem ter problemas em fazer conversas.

Eles também devem ser capazes de entender as emoções humanas interpretando expressões faciais ou mudanças no tom de voz. Eles também devem ser capazes de compreender declarações contraditórias, como aquelas que contêm sarcasmo.

Eles também devem ser capazes de empatizar com os outros e devem ser capazes de decidir onde traçar a linha para piadas que podem se tornar pessoais, com base no contexto. Se uma máquina inteligente se tornar muito espirituosa e excessivamente falante, muito poucos a apreciariam.

Além disso, a máquina deve saber quando e quando não iniciar uma conversa – um robô que faz piadas em um funeral faria seu criador parecer ingênuo.

Habilidades motoras

Feliks Zemdegs detém o recorde mundial mais rápido para resolver um cubo de Rubik com as mãos em 4,22 segundos. Um robô do MIT recentemente resolveu o cubo em 0,38 segundos, fazendo o recorde humano parecer números de iniciante. Mas o mesmo robô pode dirigir um carro, tocar violino ou sequer encher um copo com água? – provavelmente não.

A razão é que os robôs que conhecemos hoje são feitos para tarefas específicas e não são capazes de fazer mais nada. Claro, robôs humanoides como Sophia se assemelham a humanos, mas não são tão hábeis quanto nós.

Embora o programa de IA forte não precise estar sempre alojado em um corpo semelhante ao humano, se for programado em um humanoide, terá excelentes habilidades motoras e destreza. Poderia se mover e agir como humanos e seria interrompido apenas por desgastes, em oposição às dores e sofrimentos dos humanos. Pense nos robôs humanoides do filme Eu, Robô.

Percepção de máquina

Embora aprendizado profundo e reconhecimento de imagem tenham juntos introduzido avanços tremendos, a IA estreita está longe de desenvolver habilidades de percepção sensorial semelhantes às humanas.

Por exemplo, ao falar ao telefone, os humanos podem facilmente distinguir a voz de uma pessoa do ruído de fundo e formar uma ideia precisa do ambiente em que a pessoa está.

A IA forte terá capacidades de percepção sensorial semelhantes às humanas, chamadas de percepção de máquina. A percepção de máquina permite que as máquinas absorvam informações sensoriais de maneira semelhante aos humanos. Também permitirá que as máquinas coletem informações com maior precisão. Será também um dos muitos elementos que concedem às máquinas a sensibilidade – a capacidade de sentir, entender e experimentar subjetivamente.

A percepção de máquina será composta por inúmeros subcomponentes, incluindo visão computacional, audição de máquina, olfato de máquina e tato de máquina. Como o nome sugere, esses componentes permitem que uma máquina veja, ouça, cheire e sinta.

Claro, atualmente, temos as versões elementares desses componentes, e eles exigem anos de desenvolvimento antes que possam complementar uma IA forte. Por exemplo, a visão computacional de carros autônomos pode ser facilmente enganada colocando adesivos em sinais de parada vermelhos.

A IA forte também será capaz de lidar com a superabundância de dados que vem com a adição de novos sentidos. O mundo real é um conjunto de dados enorme e interminável, com grandes quantidades de detalhes micro e macro para observar.

Assim como os humanos não tentam aprender profundamente sobre tudo o que é apresentado diante deles, a IA otimizará seu processo de aprendizado considerando informações contextualmente relevantes.

Criatividade

Uma das indústrias que a IA ainda não domina é a indústria do entretenimento, que inclui arte, poesia, filmes, videogames e livros, para citar alguns. Embora você possa assistir a inúmeros vídeos no YouTube cujos roteiros foram escritos por IA, eles carecem de toque humano e lógica.

Além disso, tais roteiros são criados alimentando instruções e trabalhos preexistentes para a IA, que então usa algoritmos para analisar padrões e combinar palavras para formar frases. Esses roteiros gerados por IA são na verdade montes de aleatoriedade, e a criatividade está fora de questão.

No entanto, o mesmo não é verdade para a IA forte. Sua criatividade seria semelhante ou superior à dos seres humanos e provavelmente seria capaz de criar histórias inéditas em minutos ou menos. Tudo, desde pintar até produzir filmes, será moleza para a IA geral.

Capacidades da inteligência artificial geral

Em resumo, a AGI pode fazer virtualmente qualquer coisa que os humanos poderiam fazer. Suas capacidades de aprendizado profundo seriam avançadas e podem até superar nossas habilidades adquiridas naturalmente. Embora não possamos ter certeza das alturas de seu potencial, aqui estão algumas coisas que ela poderia fazer.

Eliminar tarefas monótonas

A IA estreita já é notável em realizar inúmeras tarefas monótonas, como estar disponível para os clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, na forma de chatbots, analisar e categorizar grandes volumes de dados e, claro, carros autônomos.

A AGI também poderia realizar tarefas tediosas, mas críticas, como coleta de lixo, construção, abastecimento de prateleiras de supermercados e até tarefas domésticas. Robôs com excelentes habilidades motoras também serão úteis para logística.

Melhorar a eficiência

Qualquer coisa biológica precisa descansar, e os humanos não são diferentes. No entanto, robôs AGI, que são tão inteligentes quanto os humanos, poderiam trabalhar por longas horas, sem pausas e sem perder concentração ou precisão.

Junto com tarefas monótonas, esses robôs poderiam realizar tarefas altamente qualificadas, como médicos realizando cirurgias ou enfermeiros assistindo pacientes. Além de aumentar a segurança de sites e redes, esses robôs também poderiam ser posicionados em diferentes locais que requerem proteção física.

Completar trabalhos perigosos

Ambientes de mineração são geralmente quentes e úmidos e podem ser considerados desumanos. Eles representam sérios riscos à saúde dos humanos e, embora prejudiciais ao meio ambiente, ainda estão sendo continuados.

Com o advento da AGI, esses trabalhos perigosos poderiam ser realizados por robôs que são igualmente inteligentes e hábeis quanto os humanos. Mesmo que sejam danificados enquanto trabalham, suas peças podem ser facilmente reparadas ou substituídas, ao contrário dos humanos.

Os robôs AGI também tornarão a mineração de asteroides – uma alternativa de mineração mais segura – altamente viável. Exigindo apenas energia na forma de eletricidade, essas máquinas poderiam vagar além do sistema solar e trazer de volta grandes quantidades de recursos valiosos.

A IA forte também pode ser nossa chave para a exploração interestelar. Máquinas inteligentes com mentes semelhantes às humanas poderiam viajar distâncias maiores do que os humanos com o mínimo de recursos. Elas também poderiam nos ajudar a encontrar planetas habitáveis ou até mesmo encontrar planetas habitados por formas de vida extraterrestres.

Gestão de desastres

Embora a IA estreita faça um trabalho notável ao prever desastres naturais, a IA forte será muito melhor e mais precisa. Ao fornecer informações sobre ocorrências passadas de desastres, a AGI poderia informar as autoridades sobre desastres e sugerir os melhores planos de evacuação.

Robôs executando programas de IA geral também poderiam ajudar na gestão de alívio de desastres, salvando pessoas de locais inacessíveis aos humanos. Eles também poderiam melhorar os tempos de resposta a desastres, analisando rapidamente relatórios recebidos e alocando recursos de forma eficiente.

A AGI superará a inteligência humana?

Embora a IA forte traga inúmeros benefícios para a humanidade, há razões suficientes para acreditar que ela pode significar o fim da mesma espécie. Uma maneira de explicar tal circunstância desfavorável é através do conceito de singularidade tecnológica.

A singularidade tecnológica, ou apenas singularidade, é um ponto teórico no tempo em que os avanços tecnológicos se tornam incontroláveis e, mais importante, irreversíveis e causam mudanças imprevisíveis e desfavoráveis na civilização humana.

A AGI é frequentemente associada à singularidade, pois pode tornar a hipótese de singularidade mais popular – a explosão de inteligência – uma realidade.

A explosão de inteligência é o resultado mais plausível de alcançar a IA forte. É novamente um cenário hipotético em que um agente inteligente analisa e entende os processos que produzem sua inteligência, os melhora e, em seguida, cria um sucessor que repete o mesmo ciclo.

Após algumas gerações e ciclos de autoaperfeiçoamento, o sistema de IA pode criar uma superinteligência artificial, ou ASI, que superará a inteligência e as capacidades humanas e pode até trazer novas definições para o termo "inteligência". E sim, a maioria dos filmes de ficção científica ambientados em futuros distópicos usa a singularidade ou a IA descontrolada como seu prefácio.

Se os sistemas de IA evoluírem e alcançarem a superinteligência, há pouca ou nenhuma razão para que eles devam nos ouvir – uma espécie com inteligência inferior ou nenhuma inteligência do ponto de vista deles. Em resumo, alcançar a AGI provavelmente significaria que estaremos cercados por máquinas igualmente ou significativamente mais inteligentes do que nós.

“O desenvolvimento da inteligência artificial completa pode significar o fim da raça humana.”

Stephen Hawking
Físico teórico

De acordo com Stephen Hawking, a IA forte pode significar o fim da raça humana. Uma vez que criarmos tal IA, ela se desenvolverá por conta própria e se redesenhará a uma taxa cada vez maior. Os humanos, que são restritos pela lenta evolução biológica, não seriam capazes de competir e serão superados sem dúvida.

“Marquem minhas palavras – A.I. é muito mais perigosa do que armas nucleares.”

Elon Musk
CEO, SpaceX

Elon Musk também tem opiniões semelhantes sobre a inteligência das máquinas. Segundo ele, a IA pode ser mais perigosa do que ogivas nucleares, e a especulação de que a IA poderia se tornar um milhão de vezes mais inteligente do que os humanos é na verdade um eufemismo. Ele também disse que a IA forte é nosso maior risco existencial.

4 maneiras de testar se a AGI realmente chegou

O fato é que a inteligência não é mensurável, como peso ou velocidade. Embora um teste de QI seja um excelente método para medir a inteligência, ele testa apenas aspectos limitados da inteligência. Ele omite aspectos da inteligência, como a capacidade de fazer conversas, aprender e se adaptar e realizar tarefas que exigem habilidades motoras.

Considerando esses pontos, aqui estão quatro testes formulados por pesquisadores para testar se a inteligência geral chegou.

1. Teste de Turing

O teste de Turing é o primeiro teste proposto para determinar se um sistema de IA pode pensar e exibir inteligência humana. Proposto em um artigo publicado pelo matemático inglês Alan Turing em 1950, o teste era originalmente conhecido como o Jogo da Imitação.

O princípio por trás do teste é que, se uma máquina pode se envolver em uma conversa com um humano sem ser exposta como uma máquina, então ela demonstra inteligência em nível humano.

O Jogo da Imitação consiste em três jogadores - dois sendo humanos e o outro o computador que está sendo testado. Um jogador humano se torna o interrogador e é isolado do outro jogador humano e do computador.

O interrogador deve fazer perguntas a ambos os jogadores e tentar descobrir qual dos dois é uma máquina. O computador tenta se disfarçar como humano e, se for inteligente, pode até responder a problemas matemáticos complicados de forma errada para parecer humano.

Toda a conversa ocorrerá por meio de um canal apenas de texto, e o interrogador deve fazer uma suposição racional sobre se o respondente é um humano ou uma máquina. Se o interrogador não conseguir distinguir as respostas fornecidas por ambos os jogadores, o computador passa no teste e seria considerado uma AGI.

No entanto, muitos especialistas afirmam que o teste de Turing não é um método infalível para testar uma IA forte. Isso porque ele testa apenas um conjunto de habilidades, por exemplo, saída de texto de uma máquina. Como a IA geral será capaz de realizar várias tarefas simultaneamente, testar o sistema para apenas uma tarefa não provará muito.

Outra maneira de apontar as falhas do teste de Turing é com o argumento da sala chinesa (CRA). Criado por John Searle em 1980, o CRA pode ser explicado no seguinte cenário:

Imagine um indivíduo que não fala chinês sentado em uma sala fechada. O indivíduo recebe um livro contendo regras, instruções e frases em chinês. Outro indivíduo que é fluente em chinês enviará notas escritas em chinês para a sala.

Com a ajuda do livro de regras do idioma chinês, o indivíduo dentro da sala pode escolher as respostas corretas com o livro de regras chinês, mesmo que a pessoa não fale ou entenda chinês. O que está acontecendo, em vez disso, é apenas uma simulação de compreensão, combinando declarações com respostas apropriadas.

De acordo com Searle, mesmo no caso do teste de Turing, a IA em questão poderia simular conversas, mas isso não prova nada relacionado à consciência ou inteligência em nível humano, assim como no CRA. Ele também afirma que, para ter consciência ou compreensão, a máquina deve ter uma mente real semelhante à dos humanos.

2. Teste do café

Embora existam máquinas de café com IA, ir a uma casa, procurar ingredientes e fazer café não é algo que as máquinas possam fazer atualmente. Com isso em mente, Steve Wozniak, cofundador da Apple, propôs o teste do café, que julgaria uma máquina de IA com base em sua capacidade de fazer café.

Para passar no teste do café, a máquina de IA deve ir a uma casa americana média e encontrar os ingredientes e equipamentos necessários para fazer uma xícara de café, incluindo café, uma máquina de café, água e uma caneca, e então pressionar os botões certos da máquina para preparar o café.

Localizar ingredientes e misturá-los nas quantidades certas em um local desconhecido é uma tarefa difícil e requer inteligência humana. Se uma máquina de IA puder fazer isso sem erros, é altamente provável que a máquina possua inteligência geral.

3. Teste do estudante universitário robô

Proposto por Ben Goertzel em 2012, o teste do estudante universitário robô defende que, se uma máquina pode se matricular em uma universidade humana, assistir às aulas e obter seu diploma da mesma forma que os humanos, então a máquina é movida por uma IA forte.

AI-MATHS, um robô de IA criado pela Chengdu Zhunxingyunxue Technology da China, completou dois testes de matemática para os exames nacionais de admissão em faculdades da China. No entanto, o robô de IA mal passou nesses testes.

4. Teste de emprego

Proposto pelo pesquisador de IA Nils J. Nilsson, o teste de emprego coloca a AGI à prova analisando quão bem ela pode realizar trabalhos feitos por humanos. Para passar neste teste, a IA deve ser capaz de realizar trabalhos que os humanos normalmente realizam. Se a IA em questão é uma AGI é avaliado com base na fração desses trabalhos que são satisfatoriamente concluídos pela IA.

Quão perto estamos da inteligência artificial geral?

Desde o início da inteligência artificial, os cientistas têm experimentado e procurado métodos para imitar o cérebro humano. Afinal, o cérebro humano é o centro de cognição mais poderoso que já encontramos. E mesmo após meio século de inovação, ainda não descobrimos a receita para criar um sistema de IA capaz de aprender, pensar e agir como os humanos.

É seguro dizer que quando John McCarthy e Marvin Minsky, os pais fundadores da IA, iniciaram a revolução em 1956, eles estavam aspirando criar um sistema de inteligência artificial que pudesse pensar e agir como os humanos. Claro, na época, a pesquisa em inteligência artificial estava em sua infância, e a viabilidade tecnológica de tal sistema ainda estava em questão.

Em 1970, Minsky previu que alcançaríamos a inteligência artificial geral dentro de três a oito anos, e alguns meses depois, seus poderes seriam incalculáveis. Já se passaram mais de meio século, e uma máquina de IA que poderia superar os humanos ainda é ficção científica.

Como mencionado anteriormente, alguns pesquisadores de IA preveem alguns anos, alguns sugerem algumas décadas, alguns são otimistas de que será no próximo século, e alguns sentem que é praticamente impossível.

Os cérebros são diferentes dos computadores e não podem ser comparados diretamente. No entanto, é postulado que o cérebro humano opera a um exaFLOP – o que equivale a um bilhão de bilhões de cálculos por segundo e muitas vezes mais rápido do que o supercomputador mais rápido que temos hoje.

Como o nível de inteligência da AGI será igual ou superior ao do cérebro humano, as máquinas devem ser capazes de operar a um exaFLOP ou mais – o que está além das capacidades da tecnologia atual.

Da mesma forma, operar máquinas a um exaFLOP ou mais exigirá quantidades incríveis de energia, o que pode não ser viável, a menos que façamos avanços em energia renovável. A questão da energia se torna ainda mais intensa se planejarmos desenvolver robôs de IA robustos que se movam como humanos devido a restrições de armazenamento de energia.

Claro, desenvolvimentos em computação quântica e encontrar maneiras de alimentar máquinas com energia nuclear, como as células de hidrogênio do T-800 de O Exterminador do Futuro, seriam grandes vitórias e aumentariam a viabilidade da AGI de forma significativa.

Em 2014, com a ajuda de redes neurais, os cientistas conseguiram replicar o cérebro de um verme plano de um milímetro, consistindo de 302 neurônios. O cérebro humano, por outro lado, contém aproximadamente 100 bilhões de neurônios, o que é outra maneira de dizer que pode levar anos antes que a IA forte se torne realidade.

Como podemos alcançar a AGI mais cedo?

Ao falar sobre inteligência artificial, muitos assumem que todos os pesquisadores da área estão atualmente trabalhando para alcançar a IA forte e a super IA posteriormente. Nada poderia estar mais longe da verdade, embora eventualmente todo esforço de pesquisa em IA convergisse para a AGI e a ASI.

Pelo contrário, os pesquisadores estão trabalhando para aperfeiçoar diferentes aplicações de IA, como processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, visão computacional e mais. Muitas coisas podem ser feitas para alcançar a AGI mais rapidamente, e aqui estão algumas delas.

Avanços no aprendizado não supervisionado

Como mencionado anteriormente, o aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina que não é supervisionada e usa conjuntos de dados de treinamento não rotulados. Para colocar isso em perspectiva, considere o modelo de aprendizado supervisionado que muitos sistemas de IA estreita usam.

No aprendizado supervisionado, como o nome sugere, o aprendizado ocorre na presença de um supervisor como professor. Por exemplo, considere uma cesta cheia de diferentes tipos de frutas, e você quer ensinar uma máquina a diferenciá-las.

A primeira etapa do processo de ensino é treinar a máquina com a ajuda de conjuntos de dados como este:

• Se a fruta é um cilindro longo e curvado e é verde-amarela, então é uma banana.
• Se a fruta é esférica e laranja, então é uma laranja.
• Se a fruta é arredondada, tem depressão no topo e é vermelha, é uma maçã.

Após o treinamento com este conjunto de dados, a máquina pode usar o conhecimento adquirido para identificar qualquer fruta que apareça – desde que as características da fruta tenham sido incluídas no conjunto de dados de treinamento.

No caso do aprendizado não supervisionado, não há professor para treinar a máquina ou qualquer conjunto de dados rotulado. Em vez disso, a máquina deve agrupar informações não classificadas com base em padrões, semelhanças e diferenças.

Melhorar as capacidades de uma máquina para aprender de forma não supervisionada é um passo crítico para alcançar a AGI. Isso permitirá que as máquinas aprendam e se adaptem a uma taxa exponencial sem exigir qualquer assistência humana. Além disso, o aprendizado não supervisionado é muito semelhante à maneira como os humanos aprendem através da experiência.

Computação quântica

Embora gigantes da tecnologia, incluindo IBM, Google e Microsoft, estejam investindo agressivamente nessa tecnologia, a computação quântica ainda está em sua infância. Ao contrário dos computadores convencionais, que dependem de zeros e uns, ou bits, os computadores quânticos usam bits quânticos ou qubits.

Os qubits são possibilitados pelos princípios da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, e podem existir em múltiplos estados ao mesmo tempo. Em resumo, enquanto os computadores tradicionais têm apenas dois estados, os computadores quânticos têm inúmeros estados e são incrivelmente rápidos.

Ao contrário dos computadores convencionais que seguem a Lei de Moore, os computadores quânticos seguem a lei de Neven, que afirma que os computadores quânticos estão experimentando um crescimento duplamente exponencial em relação aos computadores tradicionais.

Essa taxa de crescimento exponencial no poder de computação é uma vitória para a IA geral e pode ajudar a alcançar e superar a maravilha de um exaFLOPS do cérebro humano. A computação quântica poderia identificar padrões em grandes dados em tempos inacreditáveis.

Estima-se que apenas 60 qubits seriam mais do que suficientes para codificar uma quantidade de dados igual à produzida por toda a humanidade em um ano. A computação quântica também melhorará a capacidade de aprendizado profundo da IA, que é essencial para alcançar habilidades cognitivas semelhantes à mente humana.

Novas abordagens robóticas

Como a cognição é um dos maiores obstáculos que devemos superar para alcançar a AGI, os cientistas estão explorando um novo conceito chamado cognição incorporada.

De acordo com ele, os robôs terão que aprender com seu ambiente circundante, assim como uma criança humana faz. Só então eles serão capazes de obter cognição em nível humano, o que será um processo passo a passo.

Perguntas frequentes sobre inteligência artificial geral (AGI)

Se você ainda está curioso sobre inteligência artificial geral, veja as perguntas frequentes abaixo.

1. O que é AGI em IA?

R. AGI é um tipo de IA que visa ser tão inteligente e adaptável quanto os humanos. Ao contrário da IA regular, que é projetada para trabalhos específicos, a AGI seria capaz de aprender, resolver problemas e lidar com novas situações como uma pessoa, sem precisar de programação especial para cada tarefa.

2. Qual é a diferença entre IA e AGI?

R. Existem três principais diferenças entre inteligência artificial e inteligência artificial geral.

• A IA é adaptada para tarefas específicas e funciona dentro de um domínio limitado. Em contraste, a AGI tem a capacidade de aprender e executar qualquer tarefa intelectual realizada por humanos em diferentes domínios.
• A IA geralmente adquire conhecimento através de dados de treinamento extensivos, enquanto a AGI tem o potencial de superar essa limitação aprendendo e se ajustando de forma semelhante aos humanos, compreendendo novos conceitos sem exigir programação explícita.
• A IA está atualmente em desenvolvimento e em uso; a AGI, por outro lado, permanece puramente teórica. Máquinas capazes de alcançar inteligência geral em nível humano ainda não existem.

3. Quais são alguns exemplos de inteligência artificial geral?

R. Embora a verdadeira AGI ainda não tenha sido alcançada, existem exemplos impressionantes de IA estreita que se destacam em áreas específicas. Por exemplo, supercomputadores como o Watson da IBM podem lidar com problemas científicos complexos, carros autônomos são capazes de navegar em estradas e seguir regras de trânsito, e advogados de IA como o ROSS Intelligence podem analisar documentos legais e fornecer respostas.

Não entre em pânico, ainda!

Se a AGI chegar, o mundo não será mais o mesmo. Não só a AGI mudará o mundo ao nosso redor, mas pode mudar a maneira como nos vemos.

Se conseguirmos coexistir com a IA forte, podemos até evoluir para uma espécie avançada que combina formas de vida baseadas em carbono e robótica. Se falharmos, a AGI pode decidir nosso destino em nanossegundos e pode significar o próprio fim da humanidade.

Alcance expertise no setor de tecnologia adquirindo conhecimento sobre os tipos de inteligência artificial em experimentação global.