A maioria dos pesquisadores de IA é cética quanto à obtenção de AGI por modelos de linguagem
Um novo estudo indica que os pesquisadores em inteligência artificial duvidam que as abordagens atuais levarão à inteligência geral artificial (AGI), mesmo com os contínuos avanços tecnológicos. Segundo o estudo da AAAI sobre o futuro da pesquisa em IA, mais de três quartos dos especialistas acreditam que aumentar a escala dos sistemas existentes dificilmente produzirá AGI, com 76% dos entrevistados classificando essa possibilidade como “improvável” ou “muito improvável”.
O levantamento destaca um forte consenso quanto ao papel da inteligência simbólica: mais de 60% dos pesquisadores acreditam que qualquer sistema com raciocínio próximo ao humano precisaria ser composto por, pelo menos, 50% de métodos simbólicos. Contudo, o campo ainda carece de definições formais e critérios de teste consensuais para AGI.
Apesar dessas dúvidas, os especialistas defendem fortemente a continuidade do desenvolvimento em IA. Enquanto 70% se posicionam contra a interrupção das pesquisas até que mecanismos de segurança estejam implementados, 82% acreditam que os sistemas potenciais de AGI, desenvolvidos por empresas privadas, deveriam estar sujeitos a controle público.
Os cientistas reconhecem o grande potencial dos sistemas de IA especializados. Um exemplo citado é o Alphafold, desenvolvido pela DeepMind do Google, que ilustra como a inteligência artificial pode acelerar o avanço científico ao atuar como um sistema especialista em um campo específico – representando uma vantagem significativa na busca pelo AGI.
Modelos de raciocínio mostram limites apesar dos avanços recentes
Mesmo com os progressos recentes em algoritmos para tempo de teste em modelos de raciocínio, os pesquisadores identificam deficiências fundamentais nas arquiteturas atuais de IA. Os sistemas enfrentam dificuldades no planejamento a longo prazo, não conseguem aprender de forma contínua e carecem da função de memória episódica estruturada que os humanos possuem.
Além disso, os especialistas apontam lacunas significativas no raciocínio causal e na interação com o mundo real. Embora os campos de processamento de fala e imagem tenham alcançado avanços impressionantes, as máquinas ainda demonstram uma compreensão superficial da realidade física.
Esses resultados foram apresentados no “Painel Presidencial AAAI 2025 sobre o Futuro da Pesquisa em IA”, coordenado pela presidente da AAAI, Francesca Rossi. O estudo reuniu 24 pesquisadores experientes durante o período entre o verão de 2024 e a primavera de 2025, analisando 17 tópicos diferentes da pesquisa em IA, incluindo a descoberta científica e a AGI. Uma pesquisa complementar com 475 participantes, predominantemente do meio acadêmico (67%) e da América do Norte (53%), forneceu uma perspectiva adicional sobre a direção do campo.
- Uma pesquisa recente entre especialistas em IA revelou que mais de três quartos acreditam que ampliar os métodos atuais não levará, por si só, à inteligência geral artificial (AGI).
- A maioria dos entrevistados (60%) prevê que alcançar capacidades de pensamento semelhantes ao humano exigirá que pelo menos metade dos métodos seja de natureza simbólica.
- Embora a IA tenha registrado avanços significativos em áreas como processamento de linguagem e imagens, os sistemas atuais ainda enfrentam desafios essenciais, como o planejamento a longo prazo, o aprendizado contínuo e uma compreensão profunda do mundo real.
