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Avanços na IA podem acelerar chegada da superinteligência, diz executivo do Google

por jornalismo-analytica 10 de janeiro de 2025
escrito por jornalismo-analytica

A perspectiva de alcançar a superinteligência artificial (ASI) diretamente, sem etapas intermediárias, está se tornando mais plausível, segundo Logan Kilpatrick, gerente de produtos do AI Studio do Google. Ele afirmou na última segunda-feira, 30, que os avanços recentes na escalabilidade da computação durante o teste de modelos de IA indicam que um caminho direto para a ASI pode ser viável. As informações são da Business Insider.

A superinteligência artificial promete capacidades superiores às humanas em todas as áreas, sendo considerada por muitos como o próximo marco significativo no campo da inteligência artificial. Kilpatrick compartilhou sua visão na plataforma X, destacando que o sucesso no aumento da capacidade de processamento durante o momento de execução das tarefas pelos modelos é um “bom indicativo” de que uma abordagem direta para a ASI é possível.

A discussão sobre a chegada da inteligência geral artificial (AGI), em que modelos de IA se igualam ou superam os humanos em tarefas amplas, ainda domina o cenário. Kilpatrick acredita que o AGI será alcançado, mas de forma menos explosiva e mais parecida com o lançamento gradual de um produto. Essa visão contrasta com as expectativas de um momento transformador único.

Mudança de estratégia no desenvolvimento de IA
Com indícios de que os métodos tradicionais de pré-treinamento de IA estão se aproximando de um limite, empresas como Google e OpenAI estão explorando abordagens inovadoras. Entre elas, destaca-se o desenvolvimento de modelos com capacidades de raciocínio mais avançadas, permitindo que eles resolvam problemas de maneira mais semelhante à dos humanos.

A abordagem de Kilpatrick também ecoa as ideias de Ilya Sutskever, cofundador e ex-cientista-chefe da OpenAI, que deixou a empresa para fundar a startup Safe Superintelligence. Sutskever defende um foco único no desenvolvimento da superinteligência, argumentando que os avanços na computação escalável oferecem uma oportunidade promissora.

Kilpatrick admitiu que antes via o método de Sutskever como um equívoco, mas agora acredita que pode funcionar. Ele também sugeriu que Sutskever já identificou “sinais iniciais” do potencial dessa abordagem.

Interação versus caminho direto
Apesar de sua empolgação com a ideia de um caminho direto para a ASI, Kilpatrick reconheceu os méritos de uma abordagem mais iterativa. Ele comentou que continua otimista sobre os benefícios do desenvolvimento gradual, mas que a estratégia direta “pode funcionar”.

Kilpatrick, que já liderou o desenvolvimento de relações com desenvolvedores na OpenAI, é considerado uma figura chave na corrida pela liderança em inteligência artificial. Sua chegada ao Google foi vista como um reforço importante para a empresa, enquanto competidores como OpenAI e outras gigantes tecnológicas continuam avançando rapidamente.

Matéria – Exame, por Fernando Olivieri
Imagem – Logan Kilpatrick sugere que avanços na computação escalável podem acelerar o desenvolvimento da superinteligência artificial. (AFP)

10 de janeiro de 2025 0 comentários
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Notícias

Laboratório de IA da Google cria robô que joga tênis de mesa em nível intermediário

por jornalismo-analytica 16 de agosto de 2024
escrito por jornalismo-analytica

O laboratório DeepMind, que pertence ao Google e é focado em inteligência artificial (IA), revelou um novo projeto em desenvolvimento. A novidade é um braço robótico que é capaz de jogar tênis de mesa com uma habilidade surpreendente para uma máquina.

Os resultados do projeto foram publicados em um artigo científico da DeepMind, além de vídeos que demonstram o desempenho do robô contra jogadores humanos.

Como indicam os clipes, ele consegue manter algumas sequências e até marcar alguns pontos contra mesatenistas experientes. Ele venceu 55% das partidas contra adversários de nível intermediário, mas foi derrotado em todas quando encarou os mais avançados.

A DeepMind descreve o braço como “um jogador sólido a nível amador”, no que seria o primeiro equipamento robótico a atingir um nível aceitável de desempenho em um esporte contra humanos.

Se cuida, Hugo Calderano!
A plataforma da DeepMind foi criada inicialmente apenas no ambiente de simulações. Aos poucos, ela foi melhorando a habilidade em diferentes técnicas e rebatidas, incluindo backhands e jogadas de efeito.

Em seguida, com o braço robótico construído e alimentado com esses dados, o sistema foi melhorando o próprio desempenho na medida em que enfrentava adversários humanos. A IA até faz cálculos em tempo real sobre o estilo de cada jogador e certos padrões do atleta, como o lado favorito de devoluções de cada um.

Our robot first trains in a simulated environment, which can model the physics of table tennis matches accurately.

Once deployed to the real world, it collects data on its performance against humans to refine its skills back in simulation – creating a continuous feedback loop. pic.twitter.com/Yyz4KA09yp

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024
Apesar da conquista, o projeto ainda tem falhas reconhecidas pelos pesquisadores. O principal ponto negativo do braço robótico está em bolas rápidas, que ele dificilmente devolve corretamente por causa da latência entre a leitura do lance e o comando enviado ao braço.

A DeepMind agora vai se concentrar nesses pontos negativos, aprimorando os algoritmos de antecipação de ação para melhorar as respostas do jogador robótico. Anteriormente, o laboratório já desenvolveu um robô capaz de derrotar campeões em jogos de tabuleiro, mas transportar essa habilidade para atividades físicas é o novo desafio dos cientistas.

Matéria – Nilton Kleina – via nexperts
Imagem: Google DeepMind

16 de agosto de 2024 0 comentários
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