Blockchain vai ajudar a chegar em inteligência artificial geral, diz cientista da SingularityNET

A chamada inteligência artificial geral, uma evolução em relação ao patamar atual da IA no mercado, se tornou a grande meta das empresas de tecnologia, concentrando investimentos e especulações. E, para Alexey Potapov, a tecnologia blockchain tem potencial para contribuir para o desenvolvimento do que promete ser uma IA com capacidades quase indistinguíveis das de um humano.

Potapov é o atual líder da área de desenvolvimento de AGIs, como esse tipo de inteligência artificial é conhecida, na SingularityNET, um projeto de criação de um ecossistema descentralizado e colaborativo de desenvolvedores de IAs e aplicações a partir da tecnologia e que conta com uma criptomoeda própria. O cientista falou sobre o tema em entrevista à EXAME durante o Web Summit Rio 2024.

No caso da SingularityNET, há a combinação de um sistema de contratos inteligentes em blockchain e softwares para permitir a criação de novos serviços e aplicações de inteligência artificial. Na visão de Potapov, a "a descentralização é importante para reduzir os riscos em torno de uma AGI", e a tecnologia blockchain ajuda exatamente a atingir essa descentralização.

"A visão inicial, e que ainda existe, na SingularityNET é a de criar uma comunidade que possa desenvolver IAs e serviços a partir delas para resolver qualquer problema. Hoje, focamos não apenas nesses serviços, mas também na criação de grandes modelos de linguagem [LLMs], na criação de uma AGI e no desenvolvimento de uma linguagem comum para esses serviços. É uma combinação de plataforma, ecossistema e ambiente de pesquisa", explica.

Ao mesmo tempo, Potapov destaca que não há um consenso entre pesquisadores sobre o que seria exatamente uma AGI. "Na comunidade de pesquisa, há uma definição tradicional de que a AGI teria a capacidade de resolver vários tipos de problemas, com uma complexidade de abordagem e com uma quantidade limitada de recursos", comenta.

Entretanto, outros pesquisadores discordam da definição. Na prática, isso dificulta a avaliação do próprio progresso do desenvolvimento dessa novo tipo de inteligência artificial. Mesmo assim, Potapov diz que é possível que a AGI seja atingida ainda nos próximos 20 anos.

"A parte complicada é que se você define alguns benchmarks no desenvolvimento de AGIs, é mais fácil criar sistemas especializados em performar bem nesses benchmarks, ao invés da IA ter a capacidade de resolvê-los mesmo sem ter sido criada para isso", ressalta Potapov. Nesse sentido, ele acredita que a grande característica que distingue uma AGI de outras IAs mais simples é a capacidade de resolver problemas que não estavam no seu escopo de criação e treinamento.

Ele cita como exemplo o ChatGPT, ferramenta baseado em AI generativa e que é chamada por Potapov de uma "inteligência artificial geral limitada". "Se você pega o ChatGPT, ele permite resolver uma variedade ampla de problemas, é algo mais geral. Mas ele ainda depende dos dados que recebeu no treinamento. Ele não consegue realizar atividades novas, sem treinamento, então não é uma AGI", diz.

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Ao mesmo tempo, ferramentas como o ChatGPT tem sido cada vez mais capazes de dar a ilusão de que não possuem limites, o que também é um desafio na classificação desses projetos. No caso da SingularityNET, Potapov comenta que o foco tem sido em criar uma AGI "que seja boa, e isso envolve a descentralização. Não pode criar algo que esteja restrito, e se você coloca em um blockchain, deixa open source, qualquer um pode interagir".

"Um possível mau uso é um problema conhecido por nós, afinal, todos podem usar, mas ainda acho que é melhor ter essa abertura, porque a descentralização também envolve governança, uma comunidade com sistema de reputação, um esforço para a tentativa de remoção de vieses. É um esforço de estimular a construção de um jeito ético", defende o cientista.

Potapov acredita que a estratégia é o oposto da que tem sido adotada pelas grandes empresas de tecnologia, que em geral optam por desenvolvimentos fechados, sem participação ampla da comunidade. O cientista não descarta que essas empresas, com mais recursos, consigam chegar a uma AGI antes dos projetos descentralizados, mas aposta que a soma de desenvolvedores pode compensar essa diferença e dar escala para o esforço.

"As grandes empresas de tecnologia estão interessadas nos resultados de curto prazo. Há 50 anos, a maior parte dos desenvolvimentos em inteligência artificial vieram das universidades. Foram delas que surgiram as IAs complexas, e isso mostra a importância da colaboração. Só depois que houve a migração para as big techs, e elas não podem pesquisar em todas as direções como nós", argumenta.

Além disso, Potapov avalia que o desenvolvimento de uma AGI não tem os LLMs, os modelos por trás de ferramentas como o ChatGPT, como aspecto central.

"Do ponto de vista de arquitetura, os LLMs não são suficientes para chegar à AGI porque eles aprendem apenas com o que já existe, eles fazem recombinações, não resolvem o novo. Os LLMs parecem estar fazendo isso, mas é uma ilusão, o que eles fazem é imitar os dados que têm", diz.

Nesse sentido, o cientista acredita que a criação de uma inteligência artificial geral demanda "algo parecido com o raciocínio humano, que funciona de um jeito diferente e trabalha com o simbólico. Nosso cérebro é muito mais integrado que as ferramentas que temos hoje. É isso que falta no momento, essa abordagem simbólica e a capacidade de lidar com o novo, o inesperado. A linguagem importa, essa é a lição que o ChatGPT nos deu".

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