Nova IA se recusa a pensar como um humano e forma seu próprio entendimento
Um novo modelo de IA da OpenAI, que usa uma abordagem de tentativa e erro, começou a entregar resultados surpreendentes em desafios complexos.
Este método, visto anteriormente em IAs de jogos como AlphaGo, agora está sendo adaptado para uma gama mais ampla de tarefas, incluindo modelos de linguagem.
O AlphaGo da DeepMind foi a primeira IA a dominar um jogo sem depender de instruções humanas ou ler as regras. Em vez disso, ele usou aprendizado por reforço (RL) para desenvolver de forma independente sua compreensão do jogo Chinês Go.
Essa abordagem permitiu que o AlphaGo derrotasse o campeão europeu de Go por 5 a 0 e, mais tarde, superasse o melhor jogador humano do mundo.
O modelo mais recente da OpenAI, o1, está produzindo resultados notáveis em problemas complexos semelhantes. Assim como o AlphaGo, o o1 forma seu próprio entendimento de espaços de problemas por meio de tentativa e erro, sem depender de entrada humana. Isso o torna o primeiro grande modelo de linguagem (LLM) a criar sua própria interpretação altamente eficiente de resolução de problemas no estilo AlphaGo.
Este método permite que a IA enfrente desafios antes insolúveis aprendendo com interações do mundo real em vez de ficar limitada a entradas baseadas em linguagem. Como resultado, a IA será capaz de resolver problemas cada vez mais complexos que antes estavam além do seu alcance.
Embora o o1 compartilhe muitas semelhanças com modelos anteriores, sua principal diferença está na adição de “tempo de reflexão” antes de responder a uma consulta. Durante esta fase, o o1 gera uma “cadeia de pensamento”, considerando e justificando cuidadosamente seu raciocínio antes de chegar a uma solução.
Especialistas sugerem que essa nova abordagem de aprendizado resultará em IA exibindo comportamentos que podem parecer incomuns ou imprevisíveis, impulsionados por sua própria lógica única.
Ao fazer isso, a IA pode descobrir novos conhecimentos e métodos além da compreensão humana.
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