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Desde o avanço da IA no centro das atenções no final de 2022, milhares de modelos de IA surgiram quase todas as semanas. Pode ser vertiginoso tentar acompanhar quem faz o quê.
Se você estiver familiarizado com os fundamentos da IA, talvez já conheça a inteligência artificial generativa (GAI). Por outro lado, você pode não estar tão familiarizado com outro tipo de IA chamada inteligência geral artificial (AGI).
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Embora soem semelhantes, não são exatamente iguais. E não, não é só porque as letras das siglas estão trocadas. Então, qual é a diferença entre os dois?
O que é Inteligência Artificial Geral?
Imagine uma IA que pode pensar, raciocinar, perceber, inferir – todas as coisas que os humanos podem fazer. Isso e muito mais é o que a inteligência artificial geral deve ser. Embora teórica, a inteligência geral artificial (AGI) poderia realizar qualquer tarefa intelectual, assim como um ser humano, mas com menos ou nenhum erro.
Difere da inteligência artificial estreita (ANI), que é altamente qualificada em um determinado campo ou gama de tarefas. A Inteligência Limitada é projetada para se destacar em apenas uma ou poucas tarefas específicas, como um professor emérito em uma disciplina muito específica.
A AGI é proposta para ser uma IA que pode sentir, tomar decisões com base em seus sentimentos, resolver problemas, aprender, processar linguagens e realizar outras habilidades cognitivas. Sem alimentação prévia de dados, a AGI deve apresentar algo significativo, independentemente das variáveis envolvidas.
As IAs de ficção científica mal chegam perto, então AGI ainda é apenas uma teoria. Embora alguns modelos de IA em andamento se aproximem da descrição da AGI, ela ainda depende muito dos dados fornecidos e ainda não formou um raciocínio independente. Embora eles se destaquem na resolução de problemas, processamento de linguagem natural e coisas do gênero, eles ainda estão muito longe de podermos chamá-los de AGIs completos.
Por exemplo, o Google DeepMind está trabalhando dia e noite para desenvolver modelos de AGI que possam estar no mesmo nível da inteligência humana, com a capacidade de aprender e raciocinar como humanos. Para saber mais, confira o coisas incríveis que os bots existentes do DeepMind do Google podem fazer .
Então, quais são as aplicações potenciais da inteligência artificial geral? Bem, promete encontrar importância em todos os campos imagináveis. Por exemplo, AGI e biotecnologia podem fornecer assistência médica premium por uma fração do custo. Ele pode personalizar os planos de tratamento e acelerar o diagnóstico com o mínimo de erros.
Ele pode fazer isso e muito mais em campos como robótica e automação, pesquisa, educação, agricultura, exploração espacial, etc.
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O que é Inteligência Artificial Gerativa?
Como mencionado anteriormente, a maioria dos modelos de IA existentes no momento da redação deste artigo se enquadra nessa categoria.
Inteligência artificial generativa (GAI) inclui qualquer IA que, como o nome indica, gera novo material, seja áudio, imagem ou texto, a partir de dados previamente imputados. Em outras palavras, qualquer IA que você tenha que fornecer prompts para gerar conteúdo ou responder a solicitações acessando informações armazenadas pode ser classificada como um GAI.
Por exemplo, os tradutores usuais de texto para fala e imagem para imagem e desenvolvimentos mais recentes como DALL-E ( O que é DALL-E? ), MuseNet, redes adversárias generativas baseadas em estilo (StyleGAN), Jukebox e transformadores pré-treinados generativos (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) são categorizados em IA generativa.
A IA generativa usa técnicas de aprendizado profundo para gerar conteúdo o mais próximo possível dos prompts. Eles usam os prompts como materiais de construção para criar o conteúdo que você deseja produzir. Aqui estão alguns exemplos do que o ChatGPT pode fazer por você se você quiser saber mais sobre isso.
Como a inteligência artificial geral e a inteligência artificial generativa são semelhantes?
Embora diferentes em sua forma de operação e ponto de especialização, AGI e Generative AI compartilham várias coisas em comum.
1. Aprendizagem
AGI e GAI são modelos de aprendizado de máquina que aprendem por meio de algoritmos supervisionados, semi-supervisionados e não supervisionados usando redes neurais profundas. Isso é para que eles possam analisar e processar dados para gerar conteúdo de acordo com o contexto do prompt.
Como os humanos, os modelos AGI podem aprender com vários dados e experiências. Ao mesmo tempo, o GAI é treinado em grandes conjuntos de dados existentes para entender os padrões subjacentes e as relações entre os dados para gerar dados novos, significativos e relevantes.
2. Gama de Aplicações
Tanto o AGI quanto o GAI podem ser usados para uma ampla gama de finalidades, incluindo, entre outros, conteúdo de texto, imagem e vídeo.
A IA generativa pode ser desenvolvida para atender a vários propósitos em campos limitados. Por outro lado, a inteligência artificial geral é naturalmente aplicável em todas as esferas da vida, pois pode raciocinar e executar tarefas de forma independente.
3. Catalisadores para Mudança
O objetivo do avanço tecnológico é promover a mudança e o crescimento. A AGI e a GAI são indispensáveis para acelerar as mudanças e inovações tão necessárias que o mundo precisa desesperadamente.
Com a introdução de GAI e AGI utilizáveis, a humanidade tem a certeza de que um rápido avanço ocorrerá em breve, reduzindo exponencialmente o tempo de trabalho humano.
4. Fonte do Dilema Ético
Embora obter ajuda extra da IA pareça uma boa ideia, várias preocupações surgem quando é necessário haver um limite claro sobre o que é eticamente correto para a IA supervisionar.
Com a IA generativa, houve preocupações sobre as regras de direitos autorais em torno da arte da IA e até mesmo perguntas sobre se a arte da IA é arte real . A AGI, com tempo suficiente, pode ver a humanidade como inútil e mover-se para o extermínio da humanidade - um terror de ficção científica que se torna realidade.
Os regulamentos no campo da IA têm sido desafiadores, pois são águas desconhecidas para a raça humana.
Como a inteligência artificial geral difere da inteligência artificial generativa?
A diferença mais significativa entre eles é que o AGI ainda não foi desenvolvido, enquanto o GAI existe e já está em uso. Outras diferenças residem no seguinte:
1. Modos de Operação
Além do fato de que a AGI ainda está na lista de desejos dos cientistas da computação, seus modos de operação são marcadamente distintos.
A inteligência artificial geral não se limita a nenhuma tarefa ou domínio específico, realizando tarefas sem programação específica. Por outro lado, a IA generativa se concentra na geração de novos conteúdos dentro de um nicho com base em padrões e dados existentes.
2. Adaptabilidade
A AGI pode aprender e se adaptar a novas situações, enquanto a IA generativa é limitada pelos dados de entrada e pelo domínio específico em que opera.
Um AGI que supervisiona as vendas e as finanças de uma organização poderá se ajustar no caso de uma mudança repentina como uma pandemia. O modelo AGI será capaz de fazer inferências inteligentes a partir dos dados disponíveis e reconfigurar as operações da organização para atender ao novo desenvolvimento.
Isso é algo que a IA generativa, por si só, não pode fazer.
3. Cognição
A inteligência geral artificial provavelmente é bastante semelhante à humana em sua abordagem de solução de problemas. Isso se opõe à IA generativa, que funciona em sequências de entrada e saída pré-treinadas. Uma IA generativa só pode fazer o que foi programada para fazer, nem mais, nem menos. Um AGI, por outro lado, aprenderá, raciocinará, comparará e inferirá.
Em termos simples, um AGI pode pensar como um humano e talvez até melhor.
4. Abordagem de aprendizagem
A IA generativa geralmente aprende por meio de treinamento não supervisionado por meio de extensos recursos de dados, que ensinam como criar novos conteúdos a partir dos existentes anteriormente.
A AGI usará uma combinação de aprendizado supervisionado e não supervisionado e aprendizado por reforço. Isso garante que ele possa fazer escolhas inteligentes diante dos vastos recursos à sua disposição.
GAI, AGI e além
Não há como negar que a inteligência artificial geral é o material dos sonhos que se transformam rapidamente em realidade. Estamos apenas nos acostumando com a inteligência artificial generativa, mas não devemos ficar muito confortáveis.
A inteligência artificial geral em breve deixará de ser uma mera teoria, tornando-se uma forma ativa de inteligência desenvolvida, que esperamos trabalhar conosco e para nós.