𝗗𝗲 𝗔𝗚𝗜 𝗮 𝗔𝗦𝗜: 𝗨𝗺 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗺𝗼 𝗱𝗼 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗠𝗶𝗻𝗱

A maioria das pessoas fala sobre AGI como o objetivo final.

Um artigo recente do Google DeepMind muda o foco. Ele faz uma pergunta mais difícil: O que acontece depois da AGI?

O artigo distingue dois estágios:

  • AGI (Inteligência Artificial Geral): Uma IA que atua no nível de um humano médio em diversas tarefas. Ela pode raciocinar, planejar e resolver problemas.
  • ASI (Superinteligência Artificial): Uma IA que supera grandes grupos de especialistas humanos em quase todos os domínios.

A ASI não é apenas um modelo que vence no xadrez ou escreve código. É um sistema que pode superar laboratórios de pesquisa ou empresas inteiras.

O artigo descreve quatro caminhos para passarmos da AGI para a ASI:

  • Escalonamento: Usar mais dados, mais capacidade de processamento e hardware melhor.
  • Mudanças Algorítmicas: Encontrar arquiteturas melhores, como o Transformer, em vez de apenas tornar os modelos maiores.
  • Autoaperfeiçoamento Recursivo: A IA ajudando pesquisadores a escrever códigos de IA melhores. Isso cria um ciclo de feedback onde a IA acelera seu próprio desenvolvimento.
  • Sistemas Multiagentes: Mudar de um único modelo gigante para milhares de agentes de IA especializados trabalhando juntos como uma organização humana.

No entanto, vários gargalos podem retardar esse progresso:

  • Limites de Dados: Podemos ficar sem textos humanos de alta qualidade.
  • Restrições Físicas: O escalonamento exige quantidades massivas de energia, chips e centros de dados.
  • Dificuldade de Pesquisa: À medida que a IA melhora, os problemas restantes podem se tornar muito mais difíceis de resolver.
  • Fatores Humanos: Segurança, regulamentação e resistência social moldarão a velocidade do desenvolvimento.

Para engenheiros e desenvolvedores, isso não é apenas um debate filosófico. É um desafio de engenharia.

O futuro da IA dependerá de:

  • Construir arquiteturas de agentes confiáveis.
  • Melhorar a memória de longo prazo e o uso de ferramentas.
  • Criar melhores formas de avaliar sistemas que excedem a capacidade humana.
  • Gerenciar sistemas distribuídos de múltiplos agentes.

AGI é um marco. ASI é uma mudança de escala.

Fonte: https://dev.to/marrouchi/from-agi-to-asi-a-summary-of-google-deepminds-latest-paper-2ndd