CEO do Google DeepMind afirma que seu próximo algoritmo superará o ChatGPT

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Demis Hassabis diz que a empresa está trabalhando em um sistema chamado Gemini, que utilizará técnicas que ajudaram o AlphaGo a derrotar um campeão de Go em 2016.

Em 2016, um programa de inteligência artificial chamado AlphaGo, do laboratório de IA DeepMind do Google, fez história ao derrotar um jogador campeão do jogo de tabuleiro Go. Agora, Demis Hassabis, cofundador e CEO da DeepMind, diz que seus engenheiros estão utilizando técnicas do AlphaGo para criar um sistema de IA chamado Gemini, que será mais capaz do que aquele por trás do ChatGPT da OpenAI.

O Gemini, da DeepMind, ainda está em desenvolvimento e é um modelo de linguagem de grande escala que trabalha com texto, semelhante ao GPT-4, que alimenta o ChatGPT. No entanto, Hassabis afirma que sua equipe irá combinar essa tecnologia com técnicas utilizadas no AlphaGo, com o objetivo de conferir ao sistema novas capacidades, como planejamento ou habilidade para resolver problemas.

“Em termos gerais, você pode pensar no Gemini como uma combinação de algumas das qualidades dos sistemas do AlphaGo com as incríveis capacidades linguísticas dos modelos de grande escala”, diz Hassabis. “Também temos algumas inovações novas que serão bastante interessantes.” O Gemini foi apresentado pela primeira vez na conferência de desenvolvedores do Google no mês passado, quando a empresa anunciou uma série de novos projetos de IA.

O AlphaGo foi baseado em uma técnica pioneira desenvolvida pela DeepMind chamada de aprendizado por reforço, na qual o software aprende a lidar com problemas difíceis que exigem a escolha de ações, como no jogo Go ou em videogames, por meio de tentativas repetidas e feedback sobre seu desempenho. Ele também utilizou um método chamado busca em árvore para explorar e memorizar possíveis movimentos no tabuleiro. O próximo grande avanço para os modelos de linguagem pode envolvê-los realizando mais tarefas na internet e em computadores.

Hassabis afirma que o Gemini ainda está em desenvolvimento e esse processo levará alguns meses. Ele pode custar dezenas ou centenas de milhões de dólares. Sam Altman, CEO da OpenAI, afirmou em abril que a criação do GPT-4 custou mais de 100 milhões de dólares.

Jogando para alcançar o ritmo

Quando o Gemini estiver concluído, ele poderá desempenhar um papel importante na resposta do Google à ameaça competitiva representada pelo ChatGPT e por outras tecnologias de IA generativa. A empresa de busca pioneira em muitas técnicas que possibilitaram a recente onda de novas ideias em IA, mas optou por desenvolver e implantar produtos com base nelas e com cautela.

Desde a estreia do ChatGPT, o Google lançou apressadamente seu próprio chatbot, Bard, e introduziu a IA generativa em seu mecanismo de busca e em muitos outros produtos. Para impulsionar a pesquisa em IA, a empresa combinou, em abril, a unidade de Hassabis, a DeepMind, com o principal laboratório de IA do Google, o Brain, para criar o Google DeepMind. Hassabis afirma que a nova equipe reunirá dois gigantes que foram fundamentais para o progresso recente em IA. “Se olharmos para onde estamos na IA, eu argumentaria que 80 ou 90 por cento das inovações vêm de uma ou de outra organização”, diz Hassabis. “Há coisas brilhantes que foram feitas por ambas as organizações ao longo da última década.”

Hassabis possui experiência em lidar com a corrida do ouro em IA que agita as gigantes de tecnologia – embora da última vez tenha sido ele mesmo quem desencadeou o frenesi.

Em 2014, a DeepMind foi adquirida pelo Google após demonstrar resultados impressionantes com um software que utilizava aprendizado por reforço para dominar jogos de vídeo simples. Nos anos seguintes, a DeepMind mostrou como a técnica permite que máquinas realizem tarefas que antes pareciam exclusivamente humanas, muitas vezes com habilidade sobre-humana. Quando o AlphaGo derrotou o campeão de Go Lee Sedol em 2016, muitos especialistas em IA ficaram atordoados, pois acreditavam que levaria décadas para que as máquinas se tornassem proficientes em um jogo de tamanha complexidade.

Novas ideias novos pensamentos

Treinar um modelo de linguagem de grande escala como o GPT-4 da OpenAI envolve alimentar grandes quantidades de texto selecionado de livros, páginas da web e outras fontes em um software de aprendizado de máquina conhecido como transformer. Ele utiliza os padrões nesses dados de treinamento para se tornar proficiente em prever as letras e palavras que devem seguir um trecho de texto, um mecanismo simples que se mostra surpreendentemente poderoso para responder perguntas e gerar texto ou código.

Um passo adicional importante na criação do ChatGPT e de modelos de linguagem igualmente capazes é o uso de aprendizado por reforço, com base no feedback humano sobre as respostas do modelo de IA, para aperfeiçoar seu desempenho. A ampla experiência da DeepMind com aprendizado por reforço pode permitir que seus pesquisadores dotem o Gemini de capacidades inovadoras.

Hassabis e sua equipe também podem tentar aprimorar a tecnologia de modelos de linguagem de grande escala com ideias de outras áreas da IA. Os pesquisadores da DeepMind trabalham em áreas que vão desde robótica até neurociência, e recentemente a empresa demonstrou um algoritmo capaz de aprender a realizar tarefas de manipulação com uma ampla variedade de braços robóticos diferentes.

Aprender a partir da experiência física do mundo, assim como os seres humanos e os animais fazem, é amplamente considerado importante para tornar a IA mais capaz. O fato de os modelos de linguagem aprenderem sobre o mundo de forma indireta, por meio de texto, é visto por alguns especialistas em IA como uma limitação significativa.

Futuro incerto e obscuro

Hassabis tem a tarefa de acelerar os esforços de IA do Google ao mesmo tempo em que gerencia riscos desconhecidos e potencialmente graves. Os avanços recentes e rápidos em modelos de linguagem têm preocupado muitos especialistas em IA, incluindo alguns que desenvolvem os algoritmos, sobre o possível uso malicioso da tecnologia ou a dificuldade de controlá-la. Alguns profissionais de tecnologia até pediram uma pausa no desenvolvimento de algoritmos mais poderosos para evitar a criação de algo perigoso.

Hassabis afirma que os benefícios potenciais extraordinários da IA, como a descoberta científica em áreas como saúde ou clima, tornam imperativo que a humanidade não pare de desenvolver a tecnologia. Ele também acredita que impor uma pausa é impraticável, pois seria praticamente impossível de ser cumprida. “Se feito corretamente, será a tecnologia mais benéfica para a humanidade de todos os tempos”, diz ele sobre a IA. “Devemos corajosamente buscar essas coisas.”

Isso não significa que Hassabis defenda que o desenvolvimento da IA prossiga em uma corrida desenfreada. A DeepMind tem explorado os riscos potenciais da IA desde antes do surgimento do ChatGPT, e Shane Legg, um dos cofundadores da empresa, lidera um grupo de “segurança da IA” dentro da empresa há anos. No mês passado, Hassabis juntou-se a outras figuras de destaque da IA ao assinar uma declaração de advertência de que a IA poderia representar um risco comparável a uma guerra nuclear ou uma pandemia no futuro.

Um dos maiores desafios atualmente, segundo Hassabis, é determinar quais são os prováveis riscos de uma IA mais capaz. “Acredito que a área precisa realizar mais pesquisas – de forma muito urgente – em coisas como testes de avaliação”, diz ele, para determinar quão capazes e controláveis são os novos modelos de IA. Nesse sentido, ele menciona que a DeepMind pode tornar seus sistemas mais acessíveis para cientistas externos. “Eu adoraria ver a academia tendo acesso antecipado a esses modelos de vanguarda”, diz ele – um sentimento que, se colocado em prática, poderia ajudar a lidar com as preocupações de que especialistas fora das grandes empresas estão sendo excluídos das mais recentes pesquisas em IA.

Quão preocupado você deveria estar? Hassabis diz que ninguém realmente sabe com certeza se a IA se tornará um perigo significativo. No entanto, ele está certo de que se o progresso continuar no ritmo atual, não haverá muito tempo para desenvolver salvaguardas. “Eu consigo ver o tipo de coisas que estamos incorporando na série Gemini, e não temos motivos para acreditar que elas não funcionarão”, diz ele.

 

 

Autor: Will Knight
Fonte: Wired
Artigo original: https://bit.ly/44mUOLo

Fernando Giannini

Pesquisador de tecnologia aplicada à educação, arquiteto de objetos virtuais de aprendizagem, fissurado em livros de grandes educadores e viciado em games de todos os tipos. Conhecimentos aprimorados em cursos de grandes empresas de tecnologia, principalmente no Google Business Educational Center e Microsoft. Sócio-proprietário da Streamer, empresa que alia tecnologia e educação. Experiência de 18 anos produzindo e criando objetos de aprendizagem, cursos a distância, design educacional, interfaces para sistemas de aprendizagem. Gestor de equipe para projetos educacionais, no Ensino Básico, Médio e Ensino Superior. Nesse período de trabalho gerenciou equipes e desenvolveu as habilidades de liderança e gestão. Acredita na integração e aplicação prática dos conhecimentos para a realização de projetos inovadores, sólidos e sustentáveis a longo prazo. Um dos grandes sonhos realizados foi o lançamento do curso gratuito Mande Bem no ENEM que atingiu mais de 500 mil estudantes em todo o Brasil contribuindo para a Educação Brasileira.

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