A inteligência artificial geral abre caminho para máquinas que podem se comportar, executar e aprender como nós!
A inteligência artificial mudou a maneira como a máquina realiza o trabalho. Hoje, seu computador pode realizar muitas tarefas pessoais e profissionais se você o treinar com ferramentas de IA. Alguns exemplos são criar imagens, produzir voz a partir de texto, controlar utilitários, etc.
Mas estes não são verdadeiramente inteligentes. Há muitos meses de treinamento por trás dessa automação.
Que tal um aplicativo de computador verdadeiramente inteligente que pode aprender por conta própria? Esse é o domínio da inteligência geral artificial. Continue lendo para aprender esta tecnologia inovadora hoje!
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Introdução
AGI é uma tecnologia que pode tornar o software e o hardware tão inteligentes que expressam habilidades cognitivas semelhantes às humanas. Tem outros nomes como IA forte, IA completa, etc.
Para simplificar, você apresenta ao sistema inteligente AGI um problema que ele não conhecia antes. O computador inteligente analisará o problema, fará algumas pesquisas on-line e fornecerá uma solução para o problema.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind, etc., são os motores rápidos na tecnologia AGI. Essas empresas estão tentando infundir o seguinte em um computador inteligente projetado:
- Inteligência geral semelhante à humana
- A inteligência expressa não está vinculada a nenhuma tarefa específica, como digitar ou falar
- Generalizar novos aprendizados e relacionar o conhecimento com experiências anteriores
- Faça sentido a partir de aprendizados que são qualitativamente diferentes
- Perceber e analisar tarefas do contexto do mundo real
Atualmente, não existe uma verdadeira inteligência geral artificial (AGI). O IBM Strong AI e o Google Brain estão fazendo algum progresso, mas não estão prontos para produção.
Benefícios e Necessidades
Precisamos de AGI para substituir seres humanos em locais perigosos. Além disso, os computadores AGI podem fornecer um nível imprevisto de produtividade nas operações comerciais.
Os aplicativos AGI também ajudarão a raça humana a resolver quebra-cabeças difíceis em medicina, saúde, cadeia de suprimentos, economia, finanças e ciências sociais.
Aqui estão algumas outras razões vitais para desenvolver um AGI:
- Os aplicativos AGI podem exibir uma melhor compreensão de causa e efeito para ajudar os humanos em projetos de avaliação de risco.
- AGIs podem efetivamente usar várias percepções sensoriais, como cor, som, profundidade, visuais e dimensões.
- Esses programas de computador inteligentes podem comandar um braço robótico para executar habilidades motoras finas, como montar dispositivos eletrônicos do início ao fim.
- A capacidade de processamento de linguagem natural (NLP) de uma AGI facilitará a automação. Você pode apenas falar algumas palavras-chave e a ferramenta AGI criará o fluxo automatizado de que você precisa.
- AGIs podem resolver problemas únicos depois de olhar para o problema e analisar o ambiente do mundo real. Não há necessidade de atender a nenhuma condição If/Then, If/Else, etc.
- AGIs podem ajudar criadores de conteúdo, artistas, designers e arquitetos com ideias inovadoras.
- Os aplicativos AGI podem oferecer um excelente atendimento ao cliente sem falhas, pois também exibem inteligência emocional e social.
IA vs. IA
#1. Modo de ação
AI, também conhecida como AI estreita, é um aplicativo inteligente reativo. Ele reagirá com uma lista predefinida de ações quando receber sinais de acionadores de eventos.
AGIs não precisarão de nenhum gatilho de evento. Esses aplicativos responderão de forma proativa, como humanos, para evitar problemas, resolver quebra-cabeças etc.
#2. Âmbito de Ação
AIs estreitas ou fracas também têm um escopo de trabalho limitado. Uma IA de escrita não deve dirigir um carro e vice-versa. A aplicação limitada também torna o desenvolvimento caro e ineficiente no nível de produção.
Uma AGI pode administrar uma fábrica inteira, milhares de residências em uma localidade de uma região ou todos os escritórios da empresa. Está aberto a qualquer desafio, pois possui capacidade de aprendizado cognitivo, raciocínio e capacidade de ação proativa.
#3. Habilidades para resolver problemas
Os AIs estreitos resolvem principalmente problemas fechados, como navegação GPS, pesquisa na web com base em palavras-chave, escrita AI, conclusão de código AI, etc.
A inteligência artificial geral pode lidar com problemas abertos, como criar uma estratégia de marketing de campo, analisando o mercado, os clientes e os produtos.
#4. Capacidade de memória
A maioria dos programas fracos de IA são baseados em máquinas com memória limitada. As IAs dependem de um conjunto de redes neurais artificiais e bancos de dados de treinamento. Quando o banco de dados ou os algoritmos são antigos, os AIs ficam presos.
AGIs virão com memória virtualmente infinita (recursos de conhecimento) por meio de bancos de dados locais, bancos de dados em nuvem e Internet.
#5. Atualizações
Os humanos precisam atualizar IAs fracas regularmente à medida que os requisitos de negócios e as tendências do mercado mudam.
AGIs atualizarão suas próprias memórias e bancos de dados. Não deve pedir intervenção humana.
Abordagens
#1. A abordagem subsimbólica
Aqui, os desenvolvedores de AGI usam aplicativos que se assemelham ao cérebro humano. Por exemplo, AlphaGo da DeepMind, redes neurais convolucionais, sistemas de aprendizagem profunda, etc.
#2. A abordagem simbólica
Nesse método, os desenvolvedores de AGI usam fluxogramas, símbolos e instruções if-then. A inteligência geral artificial usa um algoritmo primário para aprender e criar uma base de conhecimento. Além disso, pode comparar o algoritmo e seus símbolos com aspectos do mundo real e desenvolver processos de pensamento melhores do que IAs fracos.
#3. Abordagem de corpo inteiro
Nesse conceito, os desenvolvedores de AGI desejam incluir todo o software, hardware, rede e recursos sensoriais em um corpo semelhante ao humano. O humanóide pode andar, falar, tocar as pessoas e assim por diante.
#4. A Abordagem Híbrida
A forma híbrida de desenvolvimento de AGI baseia-se nas abordagens subsimbólica e simbólica.
Um exemplo bem-sucedido dessa categoria é Sophia, um robô humanoide. Compreende sistemas simbólicos e conexionistas. Por exemplo, Sophia precisa da arquitetura CogPrime e do banco de dados AtomSpace para suas funcionalidades.
#5. Abordagem Matemática
Os pesquisadores pretendem alocar o poder computacional infinito do AGI. Assim, esses aplicativos e dispositivos inteligentes serão capazes de realizar o número necessário de resolução de problemas matemáticos para tomar decisões pendentes.
Como funciona o AGI?
Um programa AGI utilizará várias tecnologias para alcançar habilidades cognitivas de nível humano. Estes são os seguintes:
Entrada e Saída (E/S)
AGIs usam vários dispositivos sensoriais para realizar suas tarefas em fábricas ou como carros autônomos. Esses sensores podem ser visuais, RFID, temperatura, pressão, velocidade, movimento, etc.
Outro grupo de AGIs pode exigir OCR, conectores de banco de dados, etc., para realizar operações comerciais em escritórios.
Habilidades motoras
Corpo inteiro, braços robóticos, veículos autônomos, etc., funcionam fazendo movimentos finos. AGIs dependem de habilidades motoras adquiridas de redes neurais, processamento de imagem 3D, imitação visual, etc.
PNL
Um AGI pode aprender de várias fontes, como artigos de sites, periódicos de pesquisa, eBooks, vídeos do YouTube, etc. Para esse propósito, o aplicativo inteligente primeiro aprende a interpretar a linguagem natural em linguagem de máquina.
Raciocínio e Resolução de Problemas
Um robô ou aplicativo AGI geralmente usa simulações para resolver um problema único. Como possui enormes recursos de processamento e memória, a máquina pode executar várias simulações simultaneamente. Então, de acordo com a taxa de sucesso, ele pode escolher uma simulação.
Pensamento criativo
AGIs podem usar várias redes neurais para criar ideias únicas e criativas, como formas de arte, notas musicais, artigos, etc.
Reconhecimento facial e processamento de som
AGIs humanóides que interagem com pessoas usam principalmente análise de som e reconhecimento facial. Depois de processar o áudio e os visuais de seu ambiente e fazer a verificação cruzada com as bases de conhecimento existentes, ele pode interagir com humanos.
desafios
A inteligência artificial geral tem uma imensa possibilidade de transformar o mundo da IA. Mas chegar a esse estágio não é um processo tranquilo. Aqui estão os desafios e obstáculos do desenvolvimento de um AGI:
#1. Dominando Habilidades Humanas
Para obter verdadeira inteligência de nível humano, um AGI precisa dominar algumas habilidades. Isso inclui habilidades motoras, compreensão da linguagem natural, percepção sensorial, conexão emocional e social e criatividade em nível humano.
#2. Ausência de protocolo de trabalho
Não há protocolos de trabalho padrão de sistemas de IA para colaboração sem esforço. Portanto, a implantação de um sistema AGI abrangente enfrenta deficiências técnicas inevitáveis.
#3. Falta de Alinhamento de Negócios
A integração da IA nos sistemas existentes continua sendo um processo complexo. Como os stakeholders envolvidos ainda desconhecem seus parâmetros operacionais, é difícil manter seu desenvolvimento alinhado com os objetivos do negócio.
#4. Lacunas de comunicação
Ainda há uma lacuna de comunicação entre sistemas de IA separados. Como o compartilhamento contínuo de dados entre esses sistemas é impossível, o interaprendizado dos modelos de IA é dificultado e sua universalidade é reduzida.
#5. Ausência de Direção da AGI
Não há planos ou orientações para a implementação da AGI nas operações comerciais da empresa. Assim, sua implementação torna-se onerosa e sua realização dificultada.
Tendências
Como você sabe, o desenvolvimento completo da inteligência artificial geral ainda não foi alcançado. No entanto, essas tendências de IA influenciarão a AGI:
#1. Processamento de Linguagem Natural (PNL)
NLP ou processamento de linguagem natural refere-se ao processo pelo qual a IA pode entender a linguagem humana e convertê-la em códigos suportados pela máquina. Utilizando a PNL, a AGI pode esperar ser capaz de interagir com humanos de forma realista.
#2. Metaverso
Metaverse é uma tecnologia que oferece uma experiência de usuário imersiva. Com mais pessoas interessadas, o AGI evoluirá para auxiliar o Metaverse na construção de um mundo virtual.
#3. IA Low-Code ou No-Code
Há uma demanda crescente por soluções de baixo código ou sem código, mesmo para ferramentas e algoritmos de IA. Essas soluções vêm com interfaces intuitivas para facilitar processos complexos de desenvolvimento de aplicativos.
#4. Aumento da força de trabalho
Significa humanos e funcionários digitais trabalhando em uma organização lado a lado. Embora muitos temam que a IA deixe os humanos desempregados, incluir a IA nas operações a tornará mais eficiente.
#5. IA quântica
A IA quântica tem grandes chances de influenciar a AGI acelerando os algoritmos de ML e ajudando você a obter resultados rapidamente. Ele também pode neutralizar os obstáculos que a AGI pode enfrentar ao analisar um grande volume de dados.
#6. Ética da IA
Os riscos potenciais da IA são impossíveis de ignorar. Se não for utilizada adequadamente, a IA pode ser perigosa para a humanidade. Portanto, a ética da IA receberá mais atenção nos próximos anos.
#7. Chatbots de IA
Os chatbots de IA ou os assistentes virtuais podem ter uma conversa natural e realizar operações baseadas em regras. Substituindo os agentes de suporte humano, esses chatbots já reduziram os custos operacionais das empresas. No futuro, isso pode revolucionar a AGI.
Riscos de IAG
- Se o banco de dados do AGI for limitado, ele pode tomar decisões desastrosas prejudicando empresas e residências.
- AGIs podem se tornar alvos de ataques avançados de hackers. Se um hacker paralisar uma máquina AGI, isso pode danificar todo o negócio.
- Os desenvolvedores de IA relataram vários incidentes de decisões tendenciosas tomadas por protótipos de AGIs.
- Dar aos AGIs acesso irrestrito ao banco de dados também pode violar vários regulamentos de privacidade em todo o mundo.
A seguir, veremos exemplos do mundo real de Inteligência Artificial Geral.
Exemplos do mundo real
#1. Pesquisa de IA de ROSS
O advogado de IA ROSS pode pesquisar bilhões de documentos legais em menos de três segundos. Você pode inserir qualquer pergunta legal e fornecerá respostas precisas.
É uma AGI porque utiliza várias tecnologias inteligentes, como classificação, recuperação e compreensão. Além disso, tem um escopo de atuação mais amplo, pois abrange todos os nichos do domínio jurídico.
#2. AlphaGo
AlphaGo é um jogador de jogo de tabuleiro Go baseado em IA. É a primeira máquina inteligente que derrotou um jogador Go vivo profissional. Embora seja uma IA com um escopo de ação limitado, ela possui recursos de autoaprendizagem. AlphaGo pode aprender com seu concorrente e com seus próprios erros.
#3.Ferramentas de IA agrupadas da OpenAI
A variedade de sistemas de IA da OpenAI, conforme mencionado abaixo, pode realizar várias tarefas automaticamente quando combinadas usando chamadas de API:
- O GPT-3 cria textos baseados em linguagem natural a partir de frases e pistas simples. Muitos jogos online e experiências de realidade mista, como o “Virtual Being” baseado em histórias do FableStudio, usam o GPT-3 para histórias interativas.
- O Codex ajuda os desenvolvedores a traduzir entradas de linguagem natural em códigos para codificação conveniente.
- O DALL·E ajuda os criadores de NFT e artistas digitais a produzir milhares de obras de arte originais e exclusivas em poucos minutos. A IA também pode editar imagens.
#4. IBM Watson
O IBM Watson é um pacote de IA de serviço completo para empresas. Podemos chamá-lo de AGI, pois possui várias aplicações. Existem diferentes AIs do Watson, e estes são os seguintes:
- IBM Watson Assistant para atendimento ao cliente ou assistência virtual
- O IBM Watson Discovery cria insights e respostas a partir de documentos de negócios complexos
- Compreensão e classificador de linguagem natural do IBM Watson
Palavras Finais
Até agora, você explorou o conceito de inteligência artificial geral. Você também aprendeu seu funcionamento, desafios, exemplos, riscos e muito mais.
Aprender o que foi dito acima ajudará você a planejar seus projetos de desenvolvimento de inteligência artificial corretamente. Deve ser flexível o suficiente para incluir aplicativos inteligentes de próxima geração em seu projeto e torná-lo um AGI.
Se você é uma empresa que procura tornar as operações mais produtivas e econômicas, a AGI pode ser a resposta, embora mais desenvolvimentos estejam em andamento.
A seguir, você pode conferir mais sobre aprendizado de máquina.