Existem opiniões divergentes sobre a capacidade da IA de pensar como um ser humano. Resta encontrar evidências sólidas em favor de uma ou outra opinião, o que cientistas chineses conseguiram fazer. Recentemente, eles publicaram um artigo na revista Nature Machine Intelligence, que, pela primeira vez, com fatos em mãos, comprovou a identidade básica do pensamento da inteligência artificial e dos humanos.
Fonte da imagem: AI generation Grok 3/3DNews
«Compreender como os humanos conceituam e categorizam objetos naturais fornece insights cruciais sobre a percepção e as habilidades cognitivas, afirmou a equipe em um artigo publicado terça-feira na revista Nature Machine Intelligence, com revisão por pares. “Com o advento dos grandes modelos de linguagem (LLMs), surge uma questão fundamental: esses modelos podem criar representações humanas de objetos com base em dados linguísticos e multimodais?”
O estudo foi conduzido por cientistas da Academia Chinesa de Ciências (CAS) e da Universidade de Tecnologia do Sul da China. Eles utilizaram os modelos de linguagem ChatGPT-3.5 e Gemini Pro Vision 1.0. O primeiro modelo trabalhou apenas com texto, e o segundo também utilizou imagens (dados multimodais).
Em seu estudo, os cientistas se basearam em modelos comportamentais clássicos comumente usados em psiquiatria para avaliar as funções cognitivas dos pacientes. Em particular, eles utilizaram o método de avaliação tripla, em que aquele que claramente não corresponde aos outros dois itens deve ser removido de três itens.
Durante o trabalho, os participantes foram submetidos a neuroimagem (ressonância magnética e estudos semelhantes) para descobrir como e onde se formam no cérebro os padrões associados ao pensamento durante as tarefas. Grandes modelos de linguagem também foram estudados para verificar como e onde eles “agrupam” dados ao realizar as mesmas tarefas que os humanos.
Em geral, pessoas e grandes modelos de linguagem estudavam os “objetos naturais” apresentados a eles pelos cientistas, classificando-os de acordo com dezenas de parâmetros e organizando-os (classificando) em suas cabeças ou na base de aprendizagem em uma ordem que correspondesse à imagem do mundo.
No processo, os cientistas coletaram dados sobre 4,7 milhões de avaliações triplas de 1.854 objetos existentes no mundo real, como animais, plantas, alimentos, móveis, roupas e veículos. No processo, foram identificados 66 parâmetros que poderiam ser usados para julgar a similaridade básica da cognição cognitiva de objetos por pessoas e máquinas. Os parâmetros escolhidos pelos cientistas foram mais amplos do que conceitos simples como se um objeto é um alimento ou uma peça de roupa. Textura, temperatura, diferenças ambientais e até mesmo a percepção de adultos e crianças foram levadas em consideração.
Descobriu-se que, em um nível básico, a IA classifica dados sobre objetos de maneira semelhante às áreas correspondentes do cérebro humano. Ao mesmo tempo, o modelo de texto revelou-se mais “humano” do que o multimodal. Mas ambos demonstraram, embora não humano, mas similar em sua base, um esquema para analisar e classificar objetos.
Cientistas concluem que há mais em comum entre a IA e o Homo sapiens do que se pensava anteriormente. O novo trabalho nos ajudará a entender melhor a lógica que norteia a IA, o que a tornará ainda melhor.