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Hanson e eu conversamos sobre a ideia de adicionar inteligência real a essas máquinas evocativas. Ben Goertzel, um conhecido pesquisador de IA e CEO da SingularityNET, lidera um esforço para aplicar avanços em aprendizado de máquina ao software dentro dos robôs de Hanson que permite que eles respondam à fala humana.
A IA por trás do Sophia às vezes pode fornecer respostas aceitáveis, mas a tecnologia não é tão avançada quanto um sistema como o GPT-4, que alimenta a versão mais avançada do ChatGPT e custou mais de US$ 100 milhões para ser criado. E, claro, mesmo o ChatGPT e outros programas de IA de ponta não podem responder de forma sensata a perguntas sobre o futuro da IA. Pode ser melhor pensar neles como mímicos sobrenaturalmente conhecedores e talentosos que, embora capazes de um raciocínio surpreendentemente sofisticado, são profundamente falhos e têm apenas um “conhecimento” limitado do mundo.
As “entrevistas” enganosas de Sophia e da empresa em Genebra são um lembrete de como a antropomorfização dos sistemas de IA pode nos desviar do caminho. A história da IA está repleta de exemplos de humanos superextrapolando a partir de novos avanços no campo.
Em 1958, no alvorecer da inteligência artificial, O jornal New York Times escreveu sobre um dos primeiros sistemas de aprendizado de máquina, uma rede neural artificial bruta desenvolvida para a Marinha dos Estados Unidos por Frank Rosenblatt, um psicólogo de Cornell. “A Marinha revelou hoje o embrião de um computador eletrônico que espera poder andar, falar, ver, escrever, reproduzir-se e ter consciência de sua existência”, disse o Horários relatado – uma declaração ousada sobre um circuito capaz de aprender a detectar padrões em 400 pixels.
Se você olhar para trás, para a cobertura do Deep Blue, jogador de xadrez da IBM, do AlphaGo, campeão do DeepMind, e de muitos dos saltos da década passada no aprendizado profundo – que são descendentes diretos da máquina de Rosenblatt –, você verá muito do mesmo: pessoas encarando cada avanço como se fosse um sinal de alguma inteligência mais profunda e humana.
Isso não quer dizer que esses projetos – ou mesmo a criação de Sophia – não tenham sido feitos notáveis, ou potencialmente passos em direção a máquinas mais inteligentes. Mas ter clareza sobre os recursos dos sistemas de IA é importante quando se trata de avaliar o progresso dessa poderosa tecnologia. Para entender os avanços da IA, o mínimo que podemos fazer é parar de fazer perguntas bobas aos fantoches animatrônicos.
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Matéria ORIGINAL wired