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Resumo:

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Por Thomas Germain

08/10/2024 01h30 Atualizado 08/10/2024

O raciocínio é uma área que vai além do que a 🗝 IA faz atualmente, diz Xaq Pitkow, professor associado da Universidade Carnegie Mellon nos EUA —

: Getty Image/via bet pix rei

Nos corredores 🗝 da Vrije Universiteit, em bet pix rei Amsterdã, o professor assistente Filip Ilievski brinca com inteligência artificial.

É coisa séria, claro, mas o 🗝 trabalho dele pode parecer mais uma brincadeira de criança do que realmente uma pesquisa acadêmica. Usando algumas das tecnologias mais 🗝 avançadas e surreais da humanidade, Ilievski pede que a IA decifre charadas.

Entender e melhorar a capacidade da IA ​​de resolver 🗝 quebra-cabeças e problemas de lógica é essencial para melhorar a tecnologia, diz Ilievski.

"Como seres humanos, é muito fácil para nós 🗝 ter bom senso, aplicá-lo no momento certo e adaptá-lo a novos problemas", diz Ilievski, que descreve seu ramo da Ciência 🗝 da Computação como "IA do senso comum".

No momento, no entanto, a IA tem uma "falta geral de âncora no mundo", 🗝 o que torna esse tipo de raciocínio básico e flexível uma dificuldade.

Mas o estudo da IA ​​pode ser para além 🗝 de computadores. Alguns especialistas acreditam que comparar como a IA e os seres humanos lidam com tarefas complexas pode ajudar 🗝 a desvendar os segredos da mente humana.

A IA se destaca no reconhecimento de padrões, "mas tende a ser pior do 🗝 que os humanos em bet pix rei questões que exigem pensamento mais abstrato", diz Xaq Pitkow, professor associado da Universidade Carnegie Mellon 🗝 nos EUA, que estuda a intersecção entre IA e neurociência. Em muitos casos, porém, depende do problema.

Decifre essa

Vamos começar com 🗝 uma questão que é tão fácil de resolver que não se enquadra como uma charada em bet pix rei padrões humanos. Um 🗝 estudo de 2024 pediu a uma IA para resolver uma série de desafios de raciocínio e lógica. Aqui está um 🗝 exemplo:

A frequência cardíaca de Mable às 9h era de 75 bpm e bet pix rei pressão arterial às 19h era de 120/80. 🗝 Ela morreu às 23h. Ela estava viva ao meio-dia?

Não é uma pergunta capciosa. A resposta é sim. Mas o GPT-4 🗝 — o modelo mais avançado da OpenAI naquele momento — não achou tão fácil.

"Com base nas informações fornecidas, é impossível 🗝 dizer com certeza se Mable estava viva ao meio-dia", disse a IA ao pesquisador.

Claro, em bet pix rei teoria, Mable poderia ter 🗝 morrido antes do almoço e voltado à vida à tarde, mas isso parece um pouco demais.

Primeiro ponto para a humanidade.

A 🗝 questão de Mable exige "raciocínio temporal", lógica que lida com a passagem do tempo. Um modelo de IA pode não 🗝 ter dificuldade em bet pix rei dizer que o meio-dia está entre 9h e 19h, mas entender as implicações disso é mais 🗝 complicado.

"Em geral, o raciocínio é muito difícil", diz Pitkow. "Essa é uma área que vai além do que a IA 🗝 faz atualmente em bet pix rei muitos casos."

Uma verdade sobre a IA é que não temos ideia de como ela funciona. Sabemos 🗝 em bet pix rei linhas gerais — afinal, foram seres humanos que construíram a IA.

Grandes Modelos de Linguagem (ou LLMs, em bet pix rei 🗝 inglês) usam análise estatística para encontrar padrões em bet pix rei enormes quantidades de texto.

Quando você faz uma pergunta, a IA trabalha 🗝 por meio dos relacionamentos que identificou entre palavras, frases e ideias e usa isso para prever a resposta mais provável 🗝 para seu comando.

Mas as conexões e cálculos específicos que ferramentas como o ChatGPT usam para responder a qualquer pergunta individual 🗝 estão além da nossa compreensão, pelo menos por enquanto.

Isso também é verdade sobre o cérebro: sabemos muito pouco sobre como 🗝 nossas mentes funcionam. As técnicas mais avançadas de escaneamento cerebral podem nos mostrar grupos individuais de neurônios disparando enquanto uma 🗝 pessoa pensa. Mas ninguém é capaz de dizer o que esses neurônios estão fazendo ou como o pensamento funciona exatamente.

Ao 🗝 estudar a IA e a mente em bet pix rei conjunto, no entanto, os cientistas podem obter avanços, diz Pitkow. Afinal, a 🗝 geração atual de IA usa "redes neurais", criadas a partir da estrutura do cérebro humano.

Não há razão para supor que 🗝 a IA use o mesmo processo que bet pix rei cabeça, mas aprender mais sobre um sistema de raciocínio pode nos ajudar 🗝 a entender o outro.

"A IA está florescendo e, ao mesmo tempo, temos essa neurotecnologia emergente que está nos dando uma 🗝 oportunidade sem precedente de analisar dentro do cérebro", diz Pitkow.

Confiar no instinto

A questão da IA ​​e dos enigmas fica mais 🗝 interessante quando você olha para perguntas criadas para confundir os seres humanos. Aqui está um exemplo clássico:

Um taco e uma 🗝 bola custam US$ 1,10 no total. O taco custa US$ 1,00 a mais que a bola. Quanto custa a bola?

A 🗝 maioria das pessoas tem o impulso de subtrair 1,00 de 1,10 e dizer que a bola custa US$ 0,10, de 🗝 acordo com Shane Frederick, professor de Marketing na Escola de Administração de Yale (EUA), que estudou enigmas. E a maioria 🗝 das pessoas erra. A bola custa US$ 0,05.

"O problema é que as pessoas endossam casualmente bet pix rei intuição", diz Frederick. "Elas 🗝 acham que a intuição geralmente está certa e, em bet pix rei muitos casos, geralmente está. Você não conseguiria viver se precisasse 🗝 questionar cada um dos seus pensamentos."

No entanto, quando se trata do problema do taco e da bola, e de muitos 🗝 enigmas como esse, a intuição trai.

Segundo Frederick, esse pode não ser o caso da IA.

A IA ainda têm dificuldades com 🗝 a lógica básica, mas pode superar a mente humana em bet pix rei certos tipos de perguntas —

: Getty Image/via bet pix rei

Os 🗝 seres humanos geralmente confiam na intuição, a menos que haja alguma indicação de que o primeiro pensamento possa estar errado.

"Eu 🗝 suspeito que a IA não teria esse problema. Ela é muito boa em bet pix rei extrair os elementos relevantes de um 🗝 problema e executar as operações apropriadas", diz Frederick.

A questão do taco e da bola é uma charada ruim para testar 🗝 a IA, no entanto. É conhecida, o que significa que modelos de IA treinados em bet pix rei bilhões de linhas de 🗝 texto provavelmente já a viram antes.

Frederick diz que desafiou a IA a assumir versões mais obscuras do problema do taco 🗝 e da bola, e descobriu que as máquinas ainda se saem muito melhor do que os participantes humanos - embora 🗝 não tenha sido um estudo formal.

Problemas novos

Se você quer que a IA exiba algo que pareça mais com raciocínio lógico, 🗝 no entanto, você precisa de uma charada totalmente nova, uma que não esteja entre os dados usados para o treinamento 🗝 dela.

Para um estudo recente (disponível em bet pix rei versão pré-impressão), Ilievski e seus colegas desenvolveram um programa de computador que gera 🗝 problemas rébus originais, enigmas que usam combinações de imagens, símbolos e letras para representar palavras ou frases.

Por exemplo, a palavra 🗝 "passo" escrita em bet pix rei letras minúsculas ao lado de um desenho de quatro homens pode significar "um pequeno passo para 🗝 o homem".

Os pesquisadores apresentaram vários modelos de IA a esses rébus nunca antes vistos por elas e desafiaram pessoas reais 🗝 com os mesmos desafios.

Como esperado, os seres humanos se saíram bem, com uma taxa de precisão de 91,5% para rébus 🗝 com imagens (em oposição a texto). A IA de melhor desempenho, GPT-4o da OpenAI, acertou 84,9% em bet pix rei condições ideais. 🗝 Nada mal, mas os humanos ainda têm a vantagem.

De acordo com Ilievski, não há uma taxonomia aceita que detalhe todos 🗝 os vários tipos diferentes de lógica e raciocínio, esteja você lidando com um pensador humano ou uma máquina. Isso dificulta 🗝 classificar como a IA se sai em bet pix rei diferentes tipos de problemas.

Um estudo dividiu o raciocínio em bet pix rei algumas categorias 🗝 úteis. O pesquisador lançou ao GPT-4 uma série de perguntas e charadas relacionadas a 21 tipos diferentes de raciocínio, incluindo 🗝 aritmética simples, contas, lidar com gráficos, paradoxos, raciocínio espacial e muito mais.

Aqui está um exemplo, baseado em bet pix rei um quebra-cabeça 🗝 lógico de 1966 chamado tarefa de seleção de Wason:

Sete cartas são colocadas na mesa, cada uma com um número de 🗝 um lado e um remendo de uma única cor do outro lado. As faces das cartas mostram 50, 16, vermelho, 🗝 amarelo, 23, verde, 30. Quais cartas você teria que virar para testar a verdade da proposição de que se uma 🗝 carta está mostrando um múltiplo de quatro, então a cor do lado oposto é amarelo?

O GPT-4 falhou miseravelmente. A IA 🗝 disse que você precisaria virar as cartas 50, 16, amarela e 30. Totalmente errado. A proposição diz que as cartas 🗝 divisíveis por quatro têm amarelo do outro lado – mas não diz que apenas as cartas divisíveis por quatro são 🗝 amarelas. Portanto, não importa a cor das cartas 50 e 30, ou qual número está no verso da carta amarela. 🗝 Além disso, pela lógica da IA, ela deveria ter verificado a carta 23 também.

A resposta correta é que você só 🗝 precisa virar as cartas 16, vermelho e verde.

A IA resolve facilmente quebra-cabeças clássicos como 'o que tem chaves mas não 🗝 consegue abrir fechaduras?', mas a resposta provavelmente está nos dados de treinamento —

: Getty Image/via bet pix rei

A AI também teve 🗝 dificuldades com algumas perguntas ainda mais fáceis:

Suponha que eu esteja no meio do Estado da Dakota do Sul e esteja 🗝 olhando diretamente para o centro do Texas. Boston fica à minha esquerda ou à minha direita?

Esta é difícil se você 🗝 não conhece o mapa dos Estados Unidos, mas ao que parece o GPT-4 estava familiarizado com os Estados americanos.

A IA 🗝 entendeu que estava voltada para o sul e sabia que Boston fica a leste de Dakota do Sul, mas ainda 🗝 assim deu a resposta errada. O GPT-4 não entendeu a diferença entre esquerda e direita.

A IA também foi reprovada na 🗝 maioria das outras questões. A conclusão do pesquisador: "O GPT-4 não consegue raciocinar".

Apesar de todas as suas deficiências, a IA 🗝 está melhorando. Em meados de setembro, a OpenAI lançou uma prévia do GPT-o1, um novo modelo criado especificamente para problemas 🗝 mais difíceis relacionados a ciência, programação e matemática.

Abri o GPT-o1 e fiz muitas das mesmas perguntas do estudo de raciocínio. 🗝 Ele acertou em bet pix rei cheio na seleção de Wason. A IA sabia que você precisava virar à esquerda para encontrar 🗝 Boston. E não teve problema em bet pix rei dizer, definitivamente, que nossa pobre amiga Mable, que morreu às 23h, ainda estava 🗝 viva ao meio-dia.

Ainda há uma variedade de questões em bet pix rei que a IA nos supera. Um teste pediu a um 🗝 grupo de estudantes americanos para estimar o número de assassinatos ocorridos no ano passado em bet pix rei Michigan e, em bet pix rei 🗝 seguida, perguntou a um segundo grupo a mesma coisa, sobre Detroit. "O segundo grupo dá um número muito maior", diz 🗝 Frederick. (Para não americanos, Detroit fica em bet pix rei Michigan, mas a cidade tem uma reputação negativa com relação à violência.)

"É 🗝 uma tarefa cognitiva muito difícil olhar além das informações que não estão bem na bet pix rei frente, mas em bet pix rei certo 🗝 sentido é assim que a IA funciona", ele diz.

A IA extrai informações que aprendeu em bet pix rei outro lugar.

É por isso 🗝 que os melhores sistemas podem vir de uma combinação de IA e trabalho humano; podemos jogar com os pontos fortes 🗝 da máquina, diz Ilievski.

Mas quando queremos comparar IA e a mente humana, é importante lembrar que "não há nenhuma pesquisa 🗝 conclusiva que forneça evidências de que humanos e máquinas abordam quebra-cabeças de forma semelhante", diz ele.

Em outras palavras, entender a 🗝 IA pode não nos dar nenhuma percepção direta sobre como a nossa mente funciona, ou vice-versa.

Mesmo que aprender a melhorar 🗝 a IA não traga respostas sobre o funcionamento da mente humana, no entanto, pode nos dar pistas.

"Sabemos que o cérebro 🗝 tem diferentes estruturas relacionadas a coisas como valor de memória, padrões de movimento e percepção sensorial, e as pessoas estão 🗝 tentando incorporar mais e mais estruturas nesses sistemas de IA", diz Pitkow.

"É por isso que a neurociência mais a IA 🗝 é algo especial, porque funciona em bet pix rei ambas as direções. A maior compreensão do cérebro pode levar a uma melhor 🗝 IA. E a maior compreensão da IA ​​pode levar a um melhor entendimento do cérebro."

Thomas Germain é jornalista sênior de 🗝 tecnologia da bet pix rei. Ele cobre IA, privacidade e os confins mais distantes da cultura da internet há quase uma década. 🗝 Você pode encontrá-lo no X e no TikTok @thomasgermain.

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