AGI: a inteligência artificial poderosa está mais perto do que você imagina

Perspectivas sobre a Inteligência Artificial Geral (AGI)

Em janeiro de 2025, Masayoshi Son, CEO do SoftBank, afirmou em um evento para investidores que a inteligência artificial geral (AGI) estará disponível em menos de uma década e que as máquinas superarão os humanos em criatividade. No dia seguinte, Sam Altman, CEO da OpenAI, comentou em seu blog que os caminhos para a AGI já foram mapeados, mencionando o desenvolvimento de um algoritmo chamado Q*, uma das apostas da empresa na corrida pela AGI. Mas o que isso realmente implica e quão próxima estamos dessa tecnologia?

Entendendo a AGI

A inteligência artificial geral (AGI) refere-se à capacidade de uma máquina realizar qualquer tarefa cognitiva que um ser humano pode executar. Ao contrário da inteligência artificial estreita, que é projetada para tarefas específicas, a AGI requer habilidades abrangentes, como raciocínio abstrato, aprendizado adaptativo e tomada de decisões em contextos desconhecidos. Rodrigo Krüger, diretor de produtos da NTT Data, explica que a AGI busca criar um sistema capaz de executar qualquer tarefa intelectual humana, incluindo aquelas que envolvem consciência ou emoção.

Atualmente, embora existam modelos multimodais avançados, eles ainda estão limitados às funções para as quais foram treinados e não compreendem o mundo da mesma forma que os humanos.

Ceticismo em relação aos prazos

Krüger expressa ceticismo quanto ao prazo otimista apresentado por líderes da indústria, afirmando que a AGI não deve ser esperada em menos de 10 anos. Ele destaca que o desenvolvimento da AGI enfrenta desafios técnicos e teóricos significativos, como a falta de consenso na neurociência sobre a consciência humana, essencial para replicação em máquinas. Além disso, os altos custos computacionais para treinar sistemas avançados, como o GPT-5, são um obstáculo que poucas empresas podem suportar.

Outro desafio é a infraestrutura computacional atual, que não é capaz de suportar a complexidade exigida pela AGI. Krüger menciona que isso pode ser viável apenas com tecnologias disruptivas, como a computação biológica ou quântica, que ainda estão em estágios iniciais de desenvolvimento.

Estudos e previsões sobre a AGI

Um estudo realizado por Ari Allyn-Feuer e Ted Sanders, vencedor do concurso AI Worldviews promovido pela Open Philanthropy, estima que a chance de uma AGI transformadora ser desenvolvida até 2043 é de apenas 0,4%. Para que essa tecnologia surja, será necessário superar várias etapas críticas, incluindo a invenção de novos algoritmos e a redução drástica dos custos computacionais.

Algumas dessas etapas têm baixas chances de sucesso. Por exemplo, a probabilidade de que o custo de inferência da AGI fique abaixo de US$ 25/hora é de apenas 16%, considerando as limitações de eficiência energética e as barreiras físicas atuais.

Desafios e debates atuais

No workshop “How Far Are We From AGI?”, realizado na ICLR 2024, especialistas em IA discutiram as limitações dos modelos de linguagem atuais, como o GPT-4, que ainda apresentam falhas significativas. Yejin Choi, professora da Universidade de Washington, ressaltou que, apesar dos avanços, os sistemas atuais carecem de raciocínio de senso comum, um aspecto trivial para os humanos.

No South by Southwest (SXSW) 2025, a AGI foi novamente um tema central. Peter Voss apresentou uma nova arquitetura neuro-simbólica, que busca combinar aprendizado estatístico com regras lógicas explícitas. O conceito de Agentic AI, que se refere a sistemas capazes de agir autonomamente, também foi discutido, levantando preocupações sobre o avanço descontrolado da IA.

Limitações da computação atual

A computação atual está se aproximando dos limites físicos da miniaturização dos transistores. O projeto OpenWorm, que tenta simular o sistema nervoso de um verme, ainda não conseguiu replicar seu comportamento em laboratório, o que torna a simulação de um cérebro humano um desafio colossal. Krüger observa que a computação quântica, frequentemente vista como uma solução, ainda enfrenta barreiras significativas.

A computação biológica, que utiliza neurônios artificiais, está em fase experimental e pode levar de 10 a 20 anos para se tornar viável.

Reflexões sobre o futuro da AGI

Embora empresas como OpenAI, xAI, Meta e SoftBank estejam investindo bilhões na busca pela AGI, os desafios permanecem imensos, abrangendo não apenas aspectos técnicos, mas também questões éticas e geopolíticas. Mesmo que os algoritmos evoluam, será necessário lidar com a imprevisibilidade humana e o custo social de tecnologias que podem substituir o trabalho humano.

A AGI pode um dia se tornar realidade, mas pesquisadores alertam que a humanidade pode alcançar avanços parciais sem nunca atingir a transformação completa. O mais prudente, por enquanto, é continuar explorando esses caminhos com ambição, mas também com responsabilidade.

Fonte por: It Forum