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Com os avanços recentes, a indústria de tecnologia está deixando os confins da inteligência artificial estreita (IA) e entrando em uma zona crepuscular, uma área mal definida entre a IA estreita e a geral.
Até o momento, todos os recursos atribuídos ao aprendizado de máquina e IA estão na categoria de IA restrita. Não importa o quão sofisticado – de classificação de seguro a detecção de fraude para controle de qualidade de fabricação e combates aéreos ou mesmo auxiliando na pesquisa de fissão nuclear – cada algoritmo foi capaz de atender a apenas um único propósito. Isso significa algumas coisas: 1) um algoritmo projetado para fazer uma coisa (digamos, identificar objetos) não pode ser usado para outra coisa (jogar um videogame, por exemplo) e 2) qualquer coisa que um algoritmo “aprende” não pode ser eficaz transferido para outro algoritmo projetado para cumprir uma finalidade específica diferente. Por exemplo, AlphaGO, o algoritmo que superou o campeão mundial humano no jogo Go, não pode jogar outros jogos, apesar de esses jogos serem muito mais simples.
Muitos dos principais exemplos de IA hoje usam modelos de aprendizado profundo implementados usando redes neurais artificiais. Ao emular neurônios cerebrais conectados, essas redes funcionam em unidades de processamento gráfico (GPUs) – microprocessadores muito avançados projetados para executar centenas ou milhares de operações de computação em paralelo, milhões de vezes a cada segundo. As inúmeras camadas da rede neural destinam-se a emular sinapses, refletindo o número de parâmetros que o algoritmo deve avaliar. Hoje, grandes redes neurais podem ter 10 bilhões de parâmetros. As funções do modelo simulam o cérebro, distribuindo informações em cascata de camada a camada na rede – cada camada avaliando outro parâmetro – para refinar a saída algorítmica. Por exemplo, no processamento de imagem, as camadas inferiores podem identificar bordas, enquanto as camadas superiores podem identificar os conceitos relevantes para um ser humano, como dígitos ou faces.
Embora seja possível acelerar ainda mais esses cálculos e adicionar mais camadas na rede neural para acomodar tarefas mais sofisticadas, há restrições que se aproximam rapidamente no poder de computação e no consumo de energia que limitam o quanto o paradigma atual pode funcionar. Esses limites podem gerar outro “inverno de IA”, em que as expectativas da tecnologia não correspondem ao exagero, reduzindo assim a implementação e o investimento futuro. Isso já aconteceu duas vezes na história da IA ​​- nas décadas de 1980 e 1990 – e levou muitos anos a cada vez para ser superado, à espera de avanços na técnica ou nas capacidades de computação.
Evitar outro inverno de IA exigirá poder de computação adicional, talvez de processadores especializados para funções de IA que estão em desenvolvimento e devem ser mais eficazes e eficientes do que as GPUs da geração atual, reduzindo o consumo de energia. Dezenas de empresas estão trabalhando em novos designs de processador, projetados para acelerar os algoritmos necessários para IA, minimizando ou eliminando circuitos que dariam suporte a outros usos. Outra forma de possivelmente evitar um inverno de IA requer uma mudança de paradigma, indo além do atual modelo de aprendizado profundo / rede neural. Maior poder de computação e / ou uma mudança de paradigma pode levar a um movimento além da IA ​​estreita em direção à “IA geral”, também conhecida como inteligência geral artificial (AGI).
Ao contrário dos algoritmos de IA estreitos, o conhecimento obtido pela IA geral pode ser compartilhado e retido entre os componentes do sistema. Em um modelo geral de IA, o algoritmo que pode derrotar os melhores do mundo em Alpha Go seria capaz de aprender xadrez ou qualquer outro jogo. AGI é concebido como um sistema geralmente inteligente que pode agir e pensar como os humanos, embora na velocidade dos sistemas de computador mais rápidos.
Até o momento, não há exemplos de um sistema AGI, e a maioria acredita que ainda há um longo caminho até esse limite. No início deste ano, Geoffrey Hinton, professor da Universidade de Toronto que é um pioneiro do aprendizado profundo, observou: “Há um trilhão de sinapses em um centímetro cúbico do cérebro. Se existe algo como IA geral, [the system] provavelmente exigiria um trilhão de sinapses. ”
No entanto, há especialistas que acreditam que a indústria está em um ponto de inflexão, mudando de IA estreita para AGI. Certamente, também, há aqueles que afirmam que já estamos vendo um exemplo inicial de um sistema AGI na rede neural de processamento de linguagem natural GPT-3 (PNL) recentemente anunciada. Embora os sistemas de PNL sejam normalmente treinados em um grande corpo de texto (esta é a abordagem de aprendizado supervisionado que requer que cada pedaço de dados seja rotulado), os avanços em direção a AGI exigirão um aprendizado não supervisionado aprimorado, onde a IA é exposta a muitos dados não rotulados e deve descobrir tudo o mais sozinho. Isso é o que o GPT-3 faz; ele pode aprender com qualquer texto.