“Serão dois sistemas ajustando um ao outro”, diz Dileep George, co-fundador da Vicarious AI, estudioso da interseção da Neurociência e Inteligência Artificial
Nossos cérebros “pensam” por meio da eletricidade – vastas redes de minúsculos interruptores que enviam sinais para frente e para trás em uma dança entrelaçada. Se os pensamentos, sentimentos e outras atividades mentais nada mais são do que sinais eletroquímicos fluindo em torno de uma vasta rede de células cerebrais, será que a conexão desses sinais com a eletrônica digital nos permitirá aprimorar as habilidades de nossos cérebros?
Desde os primeiros trabalhos sobre a Memória Temporal Hierárquica para as Redes Corticais Recursivas até hoje, Dileep George, co-fundador da Vicarious AI, estudioso da interseção da Neurociência e Inteligência Artificial, sempre buscou criar uma inteligência intimamente inspirada pelo cérebro humano. Nesse momento, por exemplo, se dedica a saber como os robôs poderão ajudar empresas essenciais a continuar operando com distanciamento social.
Nessa conversa divertida com Lex Fridman, Dileep abordou desde a codificação de informações no cérebro até os mais recentes avanços em suas áreas de interesse, como a linguagem GPT-3, da OpenAI e o chip cerebral da Neuralink (trecho acima).
Deixando o hype futurista em torno das BCIs (Brain-Computer Interfaces) um pouco de lado, ele aponta aplicações práticas que serão capazes de ajudar as pessoas a superar limitações físicas, como controlar próteses biônicas ou serem capazes de se comunicar. Isso, claro, desde que o cérebro humano consiga se adaptar a elas, parte na qual tem maior interesse. “Serão dois sistemas ajustando um ao outro”, diz, lembrando que sabemos muito pouco sobre um deles: o cérebro humano.
Atualmente, a abordagem predominante em IA é usar dados ilimitados para resolver problemas estreitamente definidos. Para progredir em direção à inteligência humana, os benchmarks de IA precisarão ser estendidos para se concentrar mais na eficiência dos dados, flexibilidade de raciocínio e transferência de conhecimento entre tarefas.
Vale ler também:
Na opinião da indústria, a tarefa é do setor privado. Mas se ele não der conta do recado, então o melhor é que a responsabilidade seja igualmente dividida entre as empresas e os reguladores
As empresa estão aumentando os orçamentos de aprendizado de máquina, apesar de ainda não terem conseguido traduzir os investimentos crescentes em eficiência e escala
Redes neurais que imitam o cérebro biológico ficam instáveis após longos períodos de trabalho; ondas lentas ajudam o sistema a se estabilizar
Modelos de processamento da OpenAI são capazes de criar imagens a partir de textos e classificar imagens de um jeito que nunca se viu
Patente da empresa norte-americana revela plano para desenvolver sistemas de IA que imitem indivíduos específicos; uso final não foi especificado
Dra Clarissa Véliz, pesquisadora de ética em IA da Universidade de Oxford, defende que indústria adote padrões como os da medicina