É improvável que a IA obtenha cognição semelhante à humana, a menos que seja conectada ao mundo real por meio de robôs, diz estudo

Conectar sistemas de inteligência artificial ao mundo real por meio de robôs e projetá-los usando princípios da evolução é a maneira mais provável de a IA obter cognição semelhante à humana, de acordo com uma pesquisa da Universidade de Sheffield.

Em artigo publicado em Ciência RobóticaO professor Tony Prescott e o Dr. Stuart Wilson, do Departamento de Ciência da Computação da Universidade, dizem que é improvável que os sistemas de IA se assemelhem ao processamento cerebral real, não importa o tamanho de suas redes neurais ou conjuntos de dados usados ​​para treiná-los, se permanecerem desencarnados.

Os sistemas atuais de IA, como o ChatGPT, usam grandes redes neurais para resolver problemas difíceis, como gerar texto escrito inteligível. Essas redes ensinam a IA a processar dados de maneira inspirada no cérebro humano e também aprender com seus erros para melhorar e se tornar mais preciso.

Embora esses modelos tenham semelhanças com o cérebro humano, os pesquisadores de Sheffield dizem que também existem diferenças importantes, que os impedem de obter inteligência semelhante à biológica.

Em primeiro lugar, os cérebros reais estão incorporados em um sistema físico – o corpo humano – que sente e age diretamente no mundo. Estar incorporado torna os processos cerebrais significativos de uma forma que não é possível para IAs desencarnados, que podem aprender a reconhecer e gerar padrões complexos em dados, mas carecem de uma conexão direta com o mundo físico. Portanto, tais AIs não têm compreensão ou consciência do mundo ao seu redor.

Em segundo lugar, os cérebros humanos são compostos de múltiplos subsistemas, que são organizados em uma configuração específica – conhecida como arquitetura – que é semelhante em todos os animais vertebrados, de peixes a humanos, mas não em IA.

O estudo de Sheffield sugere que a inteligência biológica – como no cérebro humano – se desenvolveu por causa dessa arquitetura específica e como ela usou suas conexões com o mundo real para superar desafios, aprender e melhorar ao longo da evolução. Essa interação entre evolução e desenvolvimento raramente é considerada no design da IA, de acordo com o estudo.

O professor Tony Prescott, professor de robótica cognitiva na Universidade de Sheffield e diretor da Sheffield Robotics, disse: “ChatGPT e outros grandes modelos de rede neural são desenvolvimentos empolgantes em IA que mostram que desafios realmente difíceis, como aprender a estrutura da linguagem humana, podem No entanto, é improvável que esses tipos de sistemas de IA avancem ao ponto em que possam pensar totalmente como um cérebro humano se continuarem a ser projetados usando os mesmos métodos.

“É muito mais provável que os sistemas de IA desenvolvam cognição semelhante à humana se forem construídos com arquiteturas que aprendem e melhoram de maneira semelhante à maneira como o cérebro humano faz, usando suas conexões com o mundo real. A robótica pode fornecer sistemas de IA com esses conexões – por exemplo, por meio de sensores como câmeras e microfones e atuadores como rodas e garras. Os sistemas de IA seriam então capazes de sentir o mundo ao seu redor e aprender como o cérebro humano.”

Os acadêmicos de Sheffield dizem que houve algum progresso recente no desenvolvimento de IAs para controlar robôs. Por exemplo, uma abordagem poderosa é o uso de modelos de redes neurais recorrentes — modelos compostos de vários loops de feedback — que são treinados para fazer previsões melhores sobre o que pode acontecer a seguir.

Esses modelos estão fazendo progressos importantes para tornar os robôs mais adaptáveis. No entanto, as IAs de robôs ainda estão longe de se assemelhar a cérebros reais em termos de capturar como diferentes subsistemas cerebrais trabalham juntos como parte de uma arquitetura cognitiva mais ampla, sugere o estudo.

O Dr. Stuart Wilson, professor sênior de neurociência computacional na Universidade de Sheffield, disse: “Os esforços para entender como os cérebros reais controlam os corpos, construindo cérebros artificiais para robôs, levaram a desenvolvimentos empolgantes na robótica e na neurociência nas últimas décadas. Depois de revisar Alguns desses esforços, que se concentraram principalmente em como os cérebros artificiais podem aprender, acreditamos que os próximos avanços na IA virão de imitar mais de perto como os cérebros reais se desenvolvem e evoluem”.