O termo em inglês Artificial General Intelligence (AGI) ou inteligência artificial geral ou generalista tem ganhado força nos últimos meses, alimentando especialmente a partir dos debates sobre os limites da tecnologia. No entanto, para muitos especialistas, a criação de novas buzzwords como AGI poderia ser desnecessária, uma vez que não há, ainda, uma definição clara que justifique a distinção entre as siglas. Há um consenso na academia que a inteligência artificial (IA) atual está longe de alcançar uma capacidade comparável à do cérebro humano.
Estudos recentes, por exemplo, indicam que alguns modelos de IA, caso do ChatGPT, apresentam estruturas que lembram o funcionamento do cérebro. Pesquisadores apontam que neurônios virtuais espacialmente próximos nos modelos neurais tendem a desempenhar funções similares, algo que também ocorre no cérebro humano. Mas as semelhanças praticamente param por aí. O cérebro é algo muito mais complexo.
O nosso cérebro é uma estrutura altamente interconectada e tridimensional, com uma capacidade única de adaptação. Se uma área cerebral for danificada, outras partes podem assumir suas funções, dependendo do tipo e da gravidade do dano. Essa plasticidade é algo que os sistemas artificiais ainda não conseguem replicar.
O cérebro humano e o “alhos com bugalhos”
Além disso, o cérebro opera com um volume tridimensional altamente dinâmico, enquanto a maioria das arquiteturas neurais usadas atualmente em IA são bidimensionais. E o que isso significa na prática?
Muitos já ouviram a expressão “misturar alhos com bugalhos”, certo? Ela mistura duas palavras com uma sonoridade parecida, porém sem qualquer relação semântica. O cérebro humano é capaz de associar duas ideias distintas, transformando-as em algo novo ou inovação. É o nosso incomparável momento “eureca”.
Os “neurônios” artificiais só se conectam a camadas anteriores ou posteriores, o que limita significativamente sua capacidade de representar a complexidade cerebral. Em outras palavras, máquinas conectam ideias com base na probabilidade ou que tenham alguma relação.
Embora existam esforços para desenvolver modelos tridimensionais, eles ainda são raros e longe de alcançar a sofisticação necessária para representar o funcionamento do cérebro humano. O grande desafio está na modelagem e na limitação do poder computacional atual. Nosso cérebro, além de ser uma estrutura 3D, possui um nível de hiperconexão que é essencial para sua eficiência, algo que os algoritmos modernos ainda não conseguem reproduzir.
Uma longevidade cautelosa
Apesar dos avanços tecnológicos, o importante é que as pessoas tenham em mente que a limitação não está apenas no poder computacional, mas também na compreensão dos próprios mecanismos que fazem do cérebro uma máquina única.
Penso que foi isso o que quis dizer Sam Altman em uma recente entrevista à imprensa estrangeiras. Nós temos a tecnologia ou a capacidade computacional, falta entender melhor o funcionamento do cérebro humano para que possamos recriar artificialmente
Essa distância sugere que, por ora, AGI continua sendo mais um conceito especulativo do que uma realidade prática. Enquanto isso, debates sobre novas siglas e buzzwords talvez precisem dar lugar a reflexões mais profundas sobre os caminhos e limites da inteligência artificial atual.
