Inteligência artificial: Cientista cria um sistema de IA mais flexível e inteligente

O principal pesquisador de inteligência artificial Yann LeCun fundou uma nova empresa para desenvolver um sistema de IA mais flexível, que entende o mundo real melhor do que os robôs atuais, que são tão 'inteligentes' quanto um rato.

Não temos robôs que sejam tão bons em entender o mundo físico quanto um rato, diz Yann LeCun, uma das principais figuras do mundo da inteligência artificial (IA).

Ele trabalhou por dez anos na Meta, empresa dona do Facebook, onde era o principal cientista de IA, mas saiu em 2025 e fundou a Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs).

O objetivo dele é levar a IA para além dos sistemas atuais como ChatGPT, Claude e Gemini. Esses sistemas têm suas utilidades, mas nunca serão capazes de lidar com situações complicadas do mundo real, como fazer um robô realizar tarefas domésticas.

• Resuminho rápido: A IA atual, como o ChatGPT, é boa em tarefas previsíveis, mas não entende o mundo real, sendo incapaz, por exemplo, de fazer um robô lavar a louça.
• Resuminho rápido: Yann LeCun, ex-cientista-chefe de IA do Facebook, fundou uma nova empresa, a AMI Labs, para criar uma IA mais esperta, que aprende como um animal.
• Resuminho rápido: A AMI Labs já recebeu mais de 1 bilhão de dólares (cerca de 760 milhões de libras) de investidores como a Nvidia e o fundo do fundador da Amazon, Jeff Bezos.
• Resuminho rápido: O novo sistema, chamado JEPA, cria 'abstrações' do mundo, ignorando informações inúteis e focando no que realmente importa para tomar decisões.
• Resuminho rápido: A corrida por uma IA mais flexível é crucial para a robótica, pois os modelos atuais são considerados 'inúteis' para tarefas como dirigir um carro ou organizar uma casa.

Eles [os grandes modelos de linguagem] basicamente só acumulam conhecimento... Eles podem regurgitar algo, você os treina para regurgitar, mas não são particularmente inteligentes. Eles não têm uma compreensão real do que estão fazendo, diz ele.

No mundo real, existe uma variedade confusa de resultados para qualquer ação, o que exige um tipo de IA mais flexível.

LeCun segura uma caneta na vertical pela ponta. O que acontece quando você a solta, ele pergunta. Até uma criança saberia que a caneta vai cair. Mas nenhum humano perderia tempo tentando adivinhar para qual direção a caneta cairia, pois não há como saber. Um grande modelo de linguagem, no entanto, tentaria gerar uma previsão sobre o próximo movimento da caneta com base em padrões estatísticos dos dados de treinamento. A previsão quase certamente estaria errada, porque o sistema não está raciocinando sobre a realidade física da situação.

O que é o novo sistema JEPA

LeCun diz que o sistema que sua empresa está desenvolvendo, chamado de Arquitetura Preditiva de Incorporação Conjunta (JEPA, na sigla em inglês), foi criado para lidar com problemas como esse. Ele cria abstrações do mundo real que permitem avaliar os resultados das ações.

Criar essas abstrações envolve matemática difícil, mas, basicamente, elas filtram informações inúteis, deixando apenas imagens úteis do mundo para a IA. No caso da caneta, a IA saberia que não adianta tentar prever para qual lado ela cairia.

Construir uma inteligência artificial mais flexível é uma prioridade para a indústria de robótica. Bilhões de dólares foram investidos na construção de robôs humanoides, e suas façanhas ficam mais impressionantes a cada ano. Mas treiná-los para realizar tarefas domésticas com segurança, como passar roupa ou organizar a louça na máquina, está se mostrando difícil e caro. E, para LeCun, os modelos de IA atuais provavelmente nunca serão bons nesse ambiente. Os grandes modelos de linguagem são, em grande parte, inúteis para a robótica, diz ele. As afirmações de que, simplesmente aumentando a escala desses modelos, vamos alcançar a superinteligência humana, isso simplesmente não vai acontecer.

Muitos na indústria de IA concordam com LeCun. Ingmar Posner é um deles. Ele é professor de Inteligência Artificial Aplicada na Universidade de Oxford e dirige o Laboratório de IA Aplicada. Minha visão é que a próxima década será realmente sobre sistemas que possam explicar... Você precisa de modelos que possam responder perguntas como: O que importa O que causa o quê O que aconteceria se eu fizesse algo diferente, diz Posner.

O futuro dos 'Modelos de Mundo'

Posner e sua equipe de cerca de 10 pesquisadores trabalham há quatro anos em uma forma alternativa de IA, que se enquadra em uma categoria chamada Modelos de Mundo. A ideia central é que, com os avanços no aprendizado de máquina e no poder de computação, uma IA pode aprender a fazer algo apenas a partir de uma simulação mental e aprendida de como o mundo se parece. Desde 2018, essa ideia catalisou uma quantidade significativa de pesquisas.

Posner espera que o sistema de IA em que sua equipe está trabalhando seja mais um passo adiante. Ele o chama de modelo de mundo mecanicista, que organizará o conhecimento de uma forma que a IA possa usar de forma eficiente. Você precisa de sistemas que sejam capazes de compartimentar e organizar o conhecimento de tal forma que ele possa ser lembrado, combinado e modificado quando for importante, diz Posner.

É muito difícil dizer quanto tempo levará para desenvolver esses novos modelos, ele acrescenta. Se você perguntasse a alguém em 2017 ou 2018 quanto tempo levaria até você ter algo como o ChatGPT, eles diriam: 'Décadas, décadas de trabalho'. A versão original do ChatGPT foi lançada em novembro de 2022.

LeCun diz que a AMI Labs passará o resto deste ano refinando seu modelo de IA e, no ano que vem, espera que ele seja colocado em uso, primeiro em ambientes industriais. Se for bem-sucedido, será hora de pensar grande. Eventualmente, teremos sistemas de inteligência genérica geral que podem ser aplicados a praticamente qualquer coisa no mundo com treinamento ou ajuste mínimo.

O que acontecerá com os humanos em um mundo onde os robôs podem operar de forma independente Ainda vamos precisar de humanos para descobrir quais perguntas fazer, o que construir, o que criar, que é realmente o aspecto propriamente humano, diz ele. A IA trabalhará para nós, ele acrescenta. Nossa interação com os futuros sistemas de IA, mesmo que eles sejam mais inteligentes do que nós, será como a interação entre um capitão da indústria ou um líder político e sua equipe de assistentes, muitos dos quais são mais inteligentes do que eles.