O Que É AGI? O Objetivo da IA Que Todos Discutem Mas Ninguém Consegue Definir Claramente

Resumo

• A inteligência artificial geral (AGI) refere-se a uma IA que pode aprender e raciocinar em várias tarefas.
• Pesquisadores dizem que os chatbots atuais são poderosos, mas ainda estão longe de uma verdadeira inteligência geral.
• Especialistas discordam sobre quando a AGI pode chegar ou como alguém a reconheceria.

A inteligência artificial geral, ou AGI, é um dos marcos mais citados na indústria de IA. Executivos de tecnologia prevêem seu desenvolvimento, investidores investem bilhões em pesquisa, e críticos alertam para seus riscos assim que ela surgir. Mas o que exatamente é a AGI permanece incerto, e pesquisadores ainda discordam sobre o que constitui “inteligência geral”, quando ela pode chegar, e como alguém a reconheceria quando o fizer. “Existem várias definições,” disse Malo Bourgon, CEO do Machine Intelligence Research Institute, ao Decrypt. “Quando começamos a falar, é esta sistema AGI? É aquele sistema AGI? O que exatamente qualifica como AGI por qual definição? Acho que isso é meio difícil de fazer.”

 Figuras de destaque, incluindo o CEO da OpenAI, Sam Altman, o CEO da Anthropic, Dario Amodei, e o CEO da xAI, Elon Musk, opinaram e fizeram previsões sobre o surgimento da AGI. “Acredito que atingiremos a AGI em 2026,” disse Musk em dezembro, durante uma entrevista com o presidente executivo da XPRIZE Foundation, Peter Diamandis. “Estou confiante de que até 2030, a IA superará a inteligência de todos os humanos combinados.” Ao contrário da IA generativa que a maioria conhece graças ao ChatGPT, a inteligência artificial geral, ou AGI, geralmente refere-se a um sistema de IA que consegue entender, aprender e aplicar conhecimentos em várias tarefas de forma semelhante à humana, ao invés de realizar uma função especializada única. O conceito remonta aos primeiros dias de pesquisa em IA na década de 1950.

A partir do início dos anos 2000, pesquisadores como Ben Goertzel, Shane Legg e Peter Voss popularizaram o termo “inteligência artificial geral” para distinguir o objetivo original de uma IA de nível humano, amplamente capaz, das IAs mais específicas e bem-sucedidas que estavam sendo desenvolvidas em laboratórios e universidades. No entanto, Bourgon afirmou que alcançar “inteligência de nível humano” não é uma meta única para todos. “Existem várias razões, desde nossa história evolutiva, a estrutura do nosso cérebro, a lentidão dos neurônios, até os limites da nossa memória de trabalho e a velocidade de funcionamento do cérebro, que nos levam a esperar que, se conseguirmos projetar sistemas de IA com essas propriedades, há um espaço enorme acima de nós,” explicou. Alguns dizem que a AGI já está aqui Avanços recentes em grandes modelos de linguagem e IA poderosa, como Gemini, ChatGPT, Grok e Claude, capazes de escrever ensaios, criar imagens, gerar código e responder a perguntas complexas, levaram muitos a argumentar que a AGI já foi alcançada. Mas o que eles ainda não possuem, disse Bourgon, é autonomia. “Na maioria das definições de AGI, há a noção de autonomia,” afirmou Bourgon. “Que essas coisas não sejam apenas ferramentas ou chatbots, mas que tenham uma natureza agente, capazes de realizar tarefas em uma grande variedade de ambientes com bastante autonomia.” Ben Goertzel, CEO da SingularityNET e uma das figuras creditadas por popularizar o termo AGI, disse que essa interpretação distorce o conceito. “O termo ficou bastante confuso na mídia agora,” disse Goertzel ao Decrypt. “Os CEOs de tecnologia acham conveniente dizer: ‘Ei, já lançamos a AGI,’ e as pessoas sensacionalizam as coisas.” Em teoria, explicou Goertzel, a AGI refere-se a sistemas de IA capazes de aprender e realizar uma ampla gama de tarefas além daquelas para as quais foram explicitamente treinados. Os modelos atuais, disse ele, são poderosos, mas fundamentalmente diferentes de uma inteligência geral.

“Eles chegam lá não aprendendo a fazer tudo,” afirmou. “Chegam lá tendo toda a internet incorporada na sua base de conhecimentos.” Enquanto desenvolvedores de IA investem bilhões de dólares na construção de centros de dados de IA para fornecer cada vez mais capacidade de processamento a modelos cada vez mais poderosos, uma verdadeira inteligência geral precisaria generalizar e gerar insights genuinamente novos que vão além de simplesmente remixar seus dados de treinamento, explicou. “Se você treinasse sistemas de redes neurais profundas atuais em música até 1900, eles nunca inventariam o hip hop ou grindcore,” disse Goertzel. Goertzel argumentou que a transição para a AGI provavelmente não aparecerá como um ponto de ruptura único e claro. “Não precisa haver uma fronteira completamente nítida entre AGI e pré-AGI,” afirmou, comparando com as áreas cinzentas na biologia em torno de vírus e retrovírus. Ainda sabemos que um cachorro está vivo e uma pedra não, acrescentou, mesmo que alguns casos extremos sejam “difusos,” como no caso de vírus. Kyle Chan, pesquisador do Brookings que estuda políticas globais de IA, disse que o debate se expandiu para cobrir vários cenários diferentes. Desenvolvimento no exterior “Há toda uma gama do que queremos dizer com AGI,” disse Chan ao Decrypt. “De um lado, temos essa ideia de autoaperfeiçoamento recursivo e uma explosão de inteligência, e do outro, uma versão mais ‘mundana’ — IA que pode fazer muitas coisas que os humanos fazem, ou IA como uma tecnologia comum, como a internet ou computadores.” Enquanto laboratórios de IA nos EUA debatem as implicações existenciais da AGI, Chan disse que a conversa na China é bem diferente.

“AGI não é algo tão grande na China, especialmente entre os formuladores de políticas, a comunidade de IA mais ampla, e a indústria de tecnologia,” afirmou. “A maioria das pessoas está focada em tentar ganhar dinheiro com isso, e especialmente na parte física, que é uma área onde acho que a China e muitas de suas empresas de tecnologia sentem que têm vantagem sobre os EUA, podendo construir robótica ou sistemas autônomos, drones, o que for, porque têm cadeias de suprimentos de hardware que os EUA não possuem.” Chan reconheceu que, embora os desenvolvedores de IA na China não estejam tão focados na AGI quanto seus colegas americanos, ela ainda está no radar deles. “Alguns fundadores de IA chineses falam sobre AGI, e alguns até sobre uma ASI,” disse. “Mas, em geral, a AGI não é uma coisa tão grande na China.” Previsões sobre quando a AGI pode chegar variam bastante. Para pesquisadores que estudam a tecnologia, o rótulo em si pode importar menos do que o que os sistemas podem fazer. “Quais são os efeitos e as capacidades desses sistemas?” disse Bourgon. “Esse é mais o estado de espírito que queremos ter agora.”