Dos Modelos Pequenos aos Modelos Grandes: Analisando os Caminhos Tecnológicos da Inteligência Artificial Especializada e Generalizada

Caminhos Futuro de Desenvolvimento para a Inteligência Artificial Geral

O futuro da inteligência artificial geral (IA geral) é moldado por dois principais caminhos tecnológicos. O primeiro é a continuidade das abordagens de grandes modelos, que utilizam poder computacional aprimorado para expandir a escala e as capacidades desses modelos, permitindo uma integração mais profunda em diversas indústrias. O segundo caminho envolve a exploração de tecnologias emergentes, como aprendizado por reforço, computação do conhecimento, raciocínio simbólico e computação inspirada no cérebro.

Durante a Conferência de Inovação em Tecnologia Industrial de 2024 em Xangai, Qiao Yu, diretor assistente do Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, destacou que a IA está atualmente em uma fase de transição crucial, passando de inteligência especializada para inteligência geral. Ele observou que, desde o surgimento do aprendizado profundo em 2010, o cenário da IA passou por várias transformações. Inicialmente focada no desenvolvimento de modelos pequenos e especializados para atender a necessidades específicas, a área mudou drasticamente com a introdução de grandes modelos impulsionados por Transformers, Big Data e aprendizado auto-supervisionado até 2020, permitindo que agentes de IA realizassem uma variedade de tarefas.

A ascensão de grandes modelos, especialmente sob a liderança da OpenAI, resultou em uma pesquisa e desenvolvimento industrializados centralizados, culminando em inovações revolucionárias, como ChatGPT e GPT-4. Olhando para o futuro, os avanços não dependerão de sucessos isolados, mas sim de inovações colaborativas em diversos domínios, incluindo chips, infraestrutura da internet, estruturas, dados, modelos, avaliação e implantação, para alcançar uma otimização abrangente.

Qiao enfatizou que, embora a ampliação dos modelos possa oferecer certas vantagens, também apresenta desafios, como eficiência, confiabilidade e segurança. Para enfrentar essas questões, será necessário explorar métodos de raciocínio baseados em conhecimento e símbolos, que podem proporcionar maior interpretabilidade e aumentar a segurança.

A inovação no futuro dependerá cada vez mais de uma abordagem sistemática e multifacetada. Com os ricos ecossistemas B2B de Xangai nas áreas de finanças, desenvolvimento urbano e manufatura, Qiao defendeu a colaboração com empresas líderes para desenvolver modelos especializados em domínios verticais. Essa estratégia visa acelerar a criação de um ecossistema aberto e um framework ético de avaliação, promovendo um desenvolvimento saudável e aplicações padronizadas.

O futuro da inteligência artificial geral não se resume apenas à inovação tecnológica, mas também requer um foco na otimização do ecossistema ambiental para enfrentar os desafios multifacetados que enfrentamos hoje.