A Inteligência Artificial Geral (AGI) é uma forma teórica de IA capaz de executar qualquer tarefa intelectual que um humano consiga realizar. Ao contrário dos sistemas de IA atuais, concebidos para funções específicas como detetar fraude, recomendar filmes ou gerar texto, uma AGI raciocinaria de forma abrangente, transferindo aprendizagem entre domínios e resolvendo problemas desconhecidos sem necessitar de retreino explícito para cada um. O conceito é frequentemente usado como sinónimo de "IA forte" ou "IA de nível humano".
Como funciona a Inteligência Artificial Geral (AGI)
A AGI ainda não foi alcançada, pelo que descrever como "funciona" passa por descrever as abordagens de investigação que visam construí-la. A maioria dos esforços centra-se em dimensionar arquiteturas de aprendizagem profunda existentes, treinar modelos de fundação em conjuntos de dados muito maiores e mais diversificados e melhorar as capacidades de raciocínio e planeamento dos grandes modelos de linguagem. Uma linha de investigação complementar procura dotar os sistemas de IA de memória, modelos do mundo e capacidade de agir em ambientes (através da robótica ou do uso de ferramentas), para que possam aprender pela experiência como as pessoas.
Imagine mostrar a um sistema deste tipo um vídeo curto de alguém a andar de bicicleta. Uma IA restrita treinada apenas com dados de ciclismo poderia classificar o vídeo, mas só um sistema verdadeiramente inteligente conseguiria inferir o equilíbrio, prever o que acontece numa subida, redigir uma lição de segurança para uma criança e escrever um poema sobre o passeio. Alcançar esse tipo de transferência fluida entre domínios é o desafio definidor que a investigação em AGI procura resolver.
Porque é relevante
Fala-se de AGI porque os riscos económicos e sociais seriam enormes se fosse alcançada. Um sistema que igualasse o raciocínio humano em toda a gama de trabalho profissional poderia, em princípio, acelerar a investigação científica, automatizar decisões complexas e redesenhar o mercado de trabalho. Essas mesmas capacidades levantam questões sérias sobre segurança, alinhamento, responsabilidade e concentração de poder, razão pela qual organizações como o Center for AI Safety e grupos académicos em todo o mundo publicaram enquadramentos e recomendações políticas destinados a preparar a chegada de sistemas de IA avançados.
Conceitos-chave relacionados com a AGI
- IA restrita: o padrão atual, sistemas que executam uma única tarefa bem definida, como filtragem de spam ou reconhecimento de fala.
- Modelos de fundação: grandes modelos de uso geral (por exemplo, grandes modelos de linguagem) que podem ser adaptados a muitas tarefas e que alguns investigadores consideram um passo rumo à AGI.
- Superinteligência: um sistema cujas capacidades em todos os domínios superariam o melhor desempenho humano; amplamente vista como uma possível consequência, e não sinónimo, da AGI.
- Alinhamento de IA: campo de investigação focado em garantir que sistemas de IA cada vez mais capazes atuem em conformidade com os objetivos e valores humanos.
- IA de nível humano: sinónimo próximo de AGI, por vezes usado para salientar a paridade com a cognição humana e não uma arquitetura específica.
Se a AGI está a anos, décadas ou séculos de distância continua a ser uma questão em aberto e intensamente debatida entre investigadores, mas o termo tornou-se uma abreviação útil para a aspiração de longo prazo que impulsiona uma parte significativa da investigação em IA e do trabalho político atual. Para uma visão mais aprofundada de como os investigadores enquadram o desafio, consulte o artigo "Levels of AGI" de Morris et al. (2023) no arXiv.