O caminho em direção à inteligência artificial generativa (AGI, na sigla em inglês) requer uma abordagem diferente dos modelos de IA generativa de hoje, inspirada em ecossistemas naturais, argumenta uma nova empresa que saiu do modo stealth e lançou tal projeto.
Por que isso importa: A inteligência digital baseada em uma rede de agentes inteligentes é potencialmente mais barata, mais sustentável ambientalmente e mais defensável geopoliticamente do que um vasto sistema treinado em bilhões de pontos de dados.
A Verses AI está entrando no debate com a ousada afirmação de que os métodos de aprendizado de máquina por trás do ChatGPT e o resto dos avanços da IA nos últimos 20 anos nunca levarão a indústria à AGI.
Inteligência artificial aprendendo como um humano
A AGI é o Graal da indústria – um nível de inteligência artificial humano que pode raciocinar e aprender de novas maneiras – e os fundadores da Verses dizem que os modelos de linguagem grandes mais avançados de hoje, como o GPT-4 da OpenAI, não podem entregá-lo.
“Não há evidências de habilidade para agir fora dos dados de treinamento”, disse o CEO Gabriel René ao Axios.
O panorama geral: A Verses está trabalhando em vez disso no que chama de inteligência distribuída, usando a biologia como ponto de partida, na crença de que a AGI só é possível com um sistema que pode se auto-organizar e se re-treinar em tempo real – como organismos biológicos fazem.
O cientista-chefe da Verses, Karl Friston, está apostando que isso requer graus mais altos de autonomia e eficiência computacional do que a atual escola de desenvolvimento de modelos grandes permite.
Genius – um sistema mais avançado de aprendizado
Com base em 30 artigos científicos de seus pesquisadores, a empresa desenvolveu o Genius, um sistema operacional para “agentes autônomos em constante aprendizado” operando na borda de nossos dispositivos conectados.
O Laboratório de Propulsão a Jato da NASA e a Volvo estão entre os usuários beta do Genius.
“Minimizar a complexidade” é seu “impulso fundamental”, diz Friston. Em vez de construir modelos de IA cada vez maiores, a Verses visa entregar “modelos 99% menores” sem sacrificar a qualidade.
“90% da rede neural não é útil. Deve haver uma mudança de grandes dados para dados esparsos muito bem selecionados”, disse Friston, incluindo a capacidade de esquecer dados que não são relevantes.
Flashback: A jornada científica de cerca de 70 anos da IA teve muitas reviravoltas, e assim como a sabedoria convencional de 25 anos atrás foi desfeita pelo surgimento do aprendizado de máquina, o paradigma dominante de escala maciça hoje pode ser substituído por uma abordagem diferente.
A história da computação está repleta de oscilações entre sistemas monolíticos e distribuídos, o centro e a borda.
Jeff Hawkins, o inventor do PalmPilot, foi um dos pioneiros da teoria da inteligência distribuída – incluindo uma “teoria dos mil cérebros”.
O robótico Rodney Brooks pioneirou uma abordagem distribuída para máquinas autônomas que foi destaque no documentário de Errol Morris “Rápido, Barato e Fora de Controle”.
Um divisor de águas na inteligência artificial
René ofereceu duas analogias para o momento atual na IA.
A disputa entre defensores da grande AGI versus uma rede de agentes inteligentes menores é “AOL versus a web” novamente, diz ele.
O mundo da IA, ele prevê, também está caminhando para um “momento do smartphone” em que os equivalentes de IA da Nokia, Blackberry e Motorola são rapidamente substituídos por uma arquitetura melhor.
O problema hoje é que “a maioria da IA por aí é apenas mapeamento de entrada e saída bom, sem nenhuma noção de agência ou sensibilidade de contexto” que verdadeiros agentes exibiriam, disse Friston.
Os modelos de IA de hoje são pré-treinados e memorizam conteúdo, reproduzindo-o em novas formações conforme demandado – mas como esses sistemas não têm habilidades de pensamento crítico, eles carecem de autonomia.
Somente um modelo que pode identificar seus erros e corrigi-los re-treinando em tempo real seria qualificado como “superinteligência”, disse René.
Como funciona: Friston propõe uma abordagem chamada “inferência ativa”, na qual agentes inteligentes com habilidades preditivas e adaptativas compartilham conhecimento autonomamente com outros agentes e geram novos agentes, criando uma rede de inteligência autossustentável.
Dados x Crenças
Friston argumenta que a AGI não pode ser alcançada sem estruturas de crença. “Eu tenho que modelar minhas crenças, não apenas os dados”, incluindo quantificar incertezas, assim como os humanos tentam avaliar o que não sabem ao fazer julgamentos, disse ele.
“Em vez de apenas escalar uma máquina, você está crescendo um ecossistema”, disse René, no qual os agentes estão reunindo evidências para seu próprio uso e troca com outros agentes – assim como os organismos em um corpo humano fazem.
Noventa por cento do seu corpo são agentes autônomos que trabalham sem sua entrada, e seu corpo está constantemente buscando equilíbrio, disse René.
A abordagem da Verses imagina um processo constante de reequilíbrio entre agentes, semelhante ao equilíbrio alcançado dentro da Wikipedia pelas interações das pessoas que a constroem.
Ponto de atrito: A Verses sugeriu que o líder de mercado em IA generativa, OpenAI, está violando sua carta por não se envolver com a Verses.
A Verses veiculou um anúncio de página inteira no New York Times em dezembro que anunciou seu progresso e métodos. A Verses desafiou a OpenAI a cooperar com ela – pedindo à empresa sem fins lucrativos que cumpra sua promessa de carta de “parar de competir” com qualquer “projeto alinhado com valores, consciente da segurança que chegar perto de construir AGI antes de nós o fazermos”.
Realidade: A Verses, sediada em Culver City, Califórnia, tem cerca de 100 funcionários em 60 locais remotos e arrecadou US$ 65 milhões.
É um pequeno jogador entrando em um campo de batalha de gigantes, e mesmo que seus fundadores estejam certos na teoria, não há garantia de que sua abordagem decolará no mercado.
O que vem a seguir: A Verses diz que lançará uma versão beta pública do Genius no verão.
