A AGI reúne todos os pontos de contato em uma plataforma com propósito de funcionar com inteligência de nível humano em uma ampla variedade de tarefas.

A Inteligência Artificial Geral (AGI) é o termo conhecido como o ramo da Inteligência Artificial (I.A.) que reúne todos os pontos de contato em uma plataforma com propósito de funcionar com inteligência de nível humano em uma ampla variedade de tarefas. O objetivo da AGI é criar uma plataforma que simula o raciocínio humano e generaliza em uma ampla gama de circunstâncias as diversas possibilidades e resultados do seu uso.

Este termo ainda é considerado recente, e poucos conteúdos são encontrados sobre ele na mídia. Fato é que grandes startups e empresas de tecnologia têm reconhecido a importância da abrangência deste termo e investido suas energias na compreensão do assunto.

Até então, podíamos “categorizar” a inteligência artificial de quatro modos diferentes e em dois grupos:

Strong AI x Weak AI

– Strong AI (Inteligência Artificial Forte): trabalha com soluções genuinamente simulando o raciocínio humano.

– Weak AI (Inteligência Artificial Fraca): constrói sistemas que se comportam como seres humanos, pragmaticamente apenas fazendo o sistema funcionar.

Narrow AI x Broad AI

– Narrow AI (Inteligência Artificial Limitada): permite muitos exemplos limitados ou estreitamente definidos, incluindo fora do aprendizado profundo.

– Broad AI (Inteligência Artificial Ampla): é um sistema que pode ser aplicado a muitas situações sensíveis ao contexto, nas quais ele pode imitar a atividade humana ou a tomada de decisões.

E COMO A AGI ENTRA NESTA HISTÓRIA ?

Uma maneira de entender isso é ver os elementos de aprendizagem profunda e robótica e os braços e pernas da AGI, ou mais corretamente os olhos (processamento de imagens), as orelhas e a boca (processamento de texto e linguagem natural) e o corpo (robótica, especialmente novos desenvolvimentos hápticos). Agora, como o espantalho no Mágico de Oz, se eu tivesse apenas um cérebro.

William Vorhies, um dos autores entusiastas do assunto traz um exemplo prático da AGI aplicado da seguinte forma: “Você não precisa procurar muito por exemplos das limitações dos sistemas mais inteligentes atuais. Tome esta troca com Siri. Siri, quem foi o primeiro presidente dos Estados Unidos? Siri: George Washington. Siri, quantos anos ele tinha? Siri: 234 anos. Esta resposta porque Siri não podia reconhecer o contexto que eu estava perguntando sobre George e não sobre os Estados Unidos. É antecipar o contexto em que nossos sistemas de inteligência artificial se desfazem.”

Este conceito tem sido o centro de grandes conferências do tema e as respostas são tão numerosas quanto as disciplinas acadêmicas que a estudam. Mas, Vorhies diz que podemos pegar um atalho e falar sobre estilos de raciocínio (categorias) novos: dedutivo, indutivo e abdutivo.

O raciocínio dedutivo começa com uma afirmação geral ou hipótese e examina as possibilidades de chegar a uma conclusão lógica e específica. O método científico usa dedução para testar hipóteses e teorias. Na inferência dedutiva, mantemos uma teoria e, com base nela, fazemos uma previsão de suas consequências.

O raciocínio indutivo é o oposto do raciocínio dedutivo. O raciocínio indutivo faz amplas generalizações a partir de observações específicas. Na inferência indutiva, passamos do específico para o geral. Fazemos muitas observações, discernimos um padrão, fazemos uma generalização e inferimos uma explicação ou uma teoria.

O raciocínio abdutivo, que é a ferramenta mais frequentemente de I.A., geralmente começa com um conjunto incompleto de observações e prossegue para a explicação mais provável possível para o grupo de observações. Baseia-se em fazer e testar hipóteses usando as melhores informações disponíveis.

​Ainda assim, cresce lentamente a árvore do conhecimento sobre a inteligência artificial e esta será uma jornada incremental impulsionada pelos estudos sobre o tema, pequenas startups e, especialmente, por nossas maiores empresas de tecnologia. Aos poucos, poderemos evoluir e aplicar continuamente os preceitos de AGI em novas soluções de tecnologia para então termos o tão sonhado “cérebro humano” desenvolvido por um robô.

Fonte: Tech SC/Henrique Bilbao