Quanto ao anúncio do ‘o1-preview’ pela OpenAI como um ‘modelo de raciocínio’ que ‘está aprendendo a pensar por si mesmo, em vez de tentar imitar a maneira como os humanos pensariam’ (olhem aí a referência ao Teste de Turing e ao Jogo da Imitação), o mais honesto a dizer seria que estamos quase chegando lá. Ou melhor, estamos em vias de um dia encontrar o caminho para se chegar até lá. A despeito do diferencial de que essa nova IA “foi projetada para pensar de maneira similar ao ser humano”, e não apenas dar respostas prontas como um “papagaio de pirata”.
Pois, ao que parece, “foi introduzida no processo uma técnica chamada ‘cadeia de pensamento’ (‘Chain of thought’, CoT)”. O que confere aos modelos de IA de propósito geral relativa eficiência no reconhecimento de padrões em grandes volumes de dados, mas não que consigam propriamente “emular o raciocínio humano, restrição imposta pela própria natureza da técnica de redes neurais profundas”.
Uma vez que os especialistas da OpenAI sabem que o1-preview não raciocina nem pensa, pois ainda são protótipos avançados do intitulado Projeto Strawberry, “mas supervalorizá-lo ajuda na captação de financiamento”.
Para Dora Kaufman, “comparar as capacidades cognitivas dos humanos com as capacidades desses sistemas de IA gera ‘buzz’ (alvoroço, euforia); logo, interessa às empresas donas desses modelos” alardeá-los como as novas promessas em IA.
Mas, afinal, alardear o1-preview como um produto para se chegar exatamente aonde? Na tão aguardada AGI – Inteligência Artificial Geral. Uma IA futura que hipoteticamente “igualaria ou superaria o desempenho humano em todas ou quase todas as tarefas cognitivas”. Todavia, por enquanto “não existem evidências que confirmem essa possibilidade, atualmente são meras especulações ou ficção”.
Falo sobre tudo isso pois não canso de pensar na IA – ou uma máquina androide munida de uma Inteligência Artificial – como uma criança robô que, em seus tenros anos de idade, não está pronta cognitiva-filosoficamente porque ainda precisa ser treinada e educada por humanos para então desabrochar (olhem os conceitos de aprendizado por reforço, supervisionado e machine learning pairando por aí em como educar seus robôs).
Foram, então, essa série de questões e inquietações iniciais que me motivaram a inaugurar essa série de ensaios neste início de primavera por meio de dois deles já há algum tempo escritos, mas ainda guardados na gaveta das ideias em prospecção.
Ensaios no sentido de serem textos leves, um tanto despretensiosos ou com um quê de futurologia, mas que em algum dia deixarão de ser meras conjecturas/elocubrações para servir de inspiração para livros e produções acadêmicas.
Anderson Röhe 