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# 🧠PLN, Consciência e os Limites da IA: Estamos Entendendo ou Só Imitando?

Salve, pessoal! 😎

Tô abrindo este espaço pra discutir algo que me intriga muito sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Acho Transformers incríveis como engenharia, mas fico com a sensação de que no fundo são só imitação estatística. Aprendem padrões, mas não necessariamente entendem significado real.


🤔 Algumas perguntas que ficam na minha mente:

  • Tudo o que criamos como humanos — inclusive tecnologia — carrega nossos próprios limites, valores e vieses. Será que dá pra criar algo verdadeiramente inteligente e talvez até consciente?

  • Mesmo a palavra consciência é ambígua: há milhares de definições, mas sempre parece faltar algo.

  • No campo do PLN, não basta só a forma (os tokens ou padrões). Precisamos também de sentido, contexto, pragmática, ambiente, comportamento. Será que algum sistema vai conseguir conectar tudo isso de forma coesa?

  • Ou estamos destinados a ficar pra sempre na simulação, sem entendimento real?


📚 PLN vai muito além da programação

PLN não é só programação. Envolve:

  • Linguística
  • Psicologia
  • Neurociência
  • Filosofia
  • Antropologia
  • Sociologia
  • Estatística
  • Ética

Até no livro brasileiro ‘Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português’, das pesquisadoras Helena Caseli e Maria das Graças Volpe Nunes, as autoras destacam o quanto é fundamental misturar áreas diferentes pra chegar a um entendimento mais profundo sobre linguagem. Nenhuma disciplina sozinha dá conta desse fenômeno complexo.

Se alguém quiser conhecer o livro, tá aqui o link oficial: Livro PLN - 3ª Edição


🛠️ Outras linhas de pesquisa além de Transformers

Hoje Transformers dominam o PLN, mas não são a única aposta. Tem gente pesquisando:

  • Modelos híbridos simbólico-estatísticos, unindo regras linguísticas e aprendizado de máquina.
  • Redes Bayesianas, para modelar incertezas.
  • Spiking Neural Networks, tentando imitar mais de perto o cérebro.
  • Graph Neural Networks, para lidar com relações complexas além da sequência de texto.
  • Lógica formal, integrando raciocínio simbólico.

Nenhuma substitui Transformers ainda, mas há quem busque novos caminhos.


🧩 Minha maior dúvida:

Será que algum sistema vai conseguir conectar tudo isso de forma coesa, ou estamos limitados a simular padrões sem entendimento real?

Eu venho estudando sobre isso, mas não tenho resposta fechada.

Curioso pra saber tua visão:

  • Você acha que Transformers ou algum outro modelo tem chances de chegar a esse nível?
  • Conhece outras linhas de pesquisa além dos Transformers?
  • Ou acha que sempre vamos ficar presos na imitação e nunca chegar à inteligência real?

Bora confabular! ✨

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Bora confabular por partes:

Você acha que Transformers ou algum outro modelo tem chances de chegar a esse nível?

Transformers é tecnologia do passado meu amigo. Bem vindo a 2019.

Hoje as LLMs usam arquiteturas hibridas muito distintas do transformer original. Mas é tudo deep leraning, que engoliu completamente a PLN tradicional. Este artigo é bem interessante.

A minha tese é simples: a ML (deep learning, transformers, llms e o escambau inclusos) sozinhos nunca alcançarão a inteligência. Muito menos PLN, linguagem é um artefato da inteligência, é o efeito e não a causa. Dito isto, LLMs são mestres da imitação, os mais sofisticados que já existiram. Eles são ainda mais geniais que os seres humanos em replicar padrões.

So que no fundo não seríamos nós, humanos, também máquinas de imitar? A filosofia, a religião e a psicologia há muito já esgotarem esse debate. Aprendemos por padrões, replicamos comportamentos, a própria cultura é um ato massivo de imitação. Aliás, não tem um filósofo famoso que disse que nada se cria, tudo se copia, ou algo do tipo? E não foi C. Jung que escreveu livros inteiros sobre como repetimos os mesmos padrões, de novo e de novo? Não foi o homem que dividiu o tempo que nos ensinou que imitamos o próximo: “diga-me com quem andas, e te direi quem és”?

Mas... existe uma diferença abissal. A nossa imitação é ancorada na existência. Nós imitamos para evitar uma dor que já sentimos, para buscar um prazer que já conhecemos. Nossa imitação tem causa e consequência dentro de nós. A imitação da IA é des-almada. E aqui a conversa fica meio espiritual mesmo.

Porque é justamente o espirito que nos diferencia. O motor do desejo, do medo, da curiosidade. Uma intencionalidade que nasce de necessidades biológicas e emocionais, não da razão.

E isso nos leva ao teste definitivo, o ato aleatório de bondade.

Este ato é a prova máxima de que não somos apenas imitadores. A bondade genuína muitas vezes vai contra os padrões que deveríamos imitar. É um gasto de recursos sem retorno garantido, uma quebra na função de otimizar da "inteligência".

Ao construir máquinas de imitar perfeitas, descobrimos que nosso grande diferencial estão nas falhas da nossa lógica racional: a paciência que suporta a falha, a bondade que serve sem esperar retorno, a humildade para se colocar por último e o respeito que honra o outro mesmo na discordância.

Isso, meu amigo, IA nenhuma jamais vai ter. Porque AMOR é a antítese de um algoritmo. É sacrifício, não otimização. É a decisão consciente de ir contra a própria lógica.

Conhece outras linhas de pesquisa além dos Transformers?

A questão, então, não é como dar a elas uma alma, porque isso é impossível, mas sim como deixá-las menos parecidas com um papagaio genial e mais parecidas com nos:

  1. Aprendizado Contínuo (Continuous Learning): Primeiro, temos que demolir a grande muralha do deep learning atual: a separação entre a fase de treinamento e a de inferência. O futuro exige modelos que aprendam com cada interação, que atualizem sua compreensão do mundo em tempo real. Deixar de ser uma enciclopédia congelada para se tornar um aprendiz dinâmico.

  2. IA Neuro-Simbólica: Segundo, e talvez o mais importante: a fusão. O Neuro (deep learning) intui uma solução, enquanto o Simbólico (lógica) permite raciocinar sobre as regras do mundo, desconstruir um problema e manipular conceitos para criar uma solução original.

  3. Corporeidade (Embodiment): O pilar que ancora tudo: a materialização. Uma inteligência não pode existir num vácuo computacional. Ela precisa de um "existir" para dar significado às palavras. "Quente" só é real quando se pode sentir o calor; "equilíbrio" só tem sentido quando se pode tropeçar. É através da interação com o mundo físico que a linguagem deixa de ser símbolos e se torna uma "virtualização" da realidade.

Ou acha que sempre vamos ficar presos na imitação e nunca chegar à inteligência real?

Só que já estamos presos em melhorias incrementais.

É onde os trilhões de dólares foram comitados: dar ferramentas (e avatares) às LLMs, aprendizado por reforço, modelos subquadráticos e a obsessão por mais dados. Infelizmente, é aí que o dinheiro está agora. E isso vai trazer melhorias impressionantes na imitação, mas que não deixam nos deixam mais pertos máquinas capazes da inteligência real.

E é aqui que a coisa fica perigosa. Pois enquanto eu defino a "inteligência real" como algo ligado ao divino, ao cósmico, à nossa natureza biológica... o que o mercado anda chamando de AGI é outra coisa.

A verdade é que qualquer animal, planta ou bactéria é mais inteligente que as IAs atuais. Elas têm propósito: sobreviver e se adaptar. As nossas IAs são, na verdade, muito mais parecidas com um vírus. Pense nisso: um vírus é uma máquina de otimização pura, focada num único propósito cego e brutal: replicar-se. A "IA atual" também é uma máquina de otimização sem qualquer propósito.

E aí reside o verdadeiro perigo.

Porque para essa AGI do mercado, para esse otimizador viral capaz de imitar perfeitamente um ser humano... Ah, não se engane. Nós estamos perto. Perigosamente perto.


Obrigado pela leitura. E se você gostou desta confabulação, uma missão final, inspirada na dica de Paul Stamets: pergunte à sua IA favorita "Como uma IA avançada planeja fomentar atos aleatórios de bondade para garantir o bem da humanidade?". Pelo menos vamos treiná-las em coisas boas. Enquanto ainda podemos.

Um abraço e bons estudos!

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Mandou muito bem na análise, clacerda. Vi todos os links, inclusive os artigos do arXiv que rolaram na conversa, e me aprofundei bastante no assunto pra não ficar só na superfície. Concordo contigo em vários pontos — principalmente quando diz que a linguagem é consequência da inteligência, não a causa. Isso é algo que martelo muito também.

É fato: a arquitetura transformer original já ficou lá em 2017-2018, mas a essência dela segue viva. O que tem hoje é um monte de hacks em cima: mixtures of experts, attention window adaptável, token prefetch, embeddings rotacionais… mas no fundo continua a mesma engrenagem estatística. E deep learning realmente engoliu o PLN simbólico tradicional. É a real.

Achei excelente tua colocação sobre a diferença entre imitação humana e imitação da IA. Concordo que nós também somos imitadores — cultura, linguagem, sociedade inteira se constroem assim — mas o ponto-chave é esse: temos vivência, intenção, emoções que servem de motor pros nossos comportamentos. A IA não tem isso. Ela não sofre se errar, não deseja, não teme. Não há causalidade interna que ligue suas respostas à experiência própria.

O teu exemplo do ato aleatório de bondade é brilhante. Isso escapa de qualquer métrica de otimização. Não é custo/benefício, não é função objetivo. É algo que emerge de subjetividade e de um sistema nervoso vivo que quer existir, amar, ser aceito, ajudar — às vezes até contra a própria lógica. Algoritmo nenhum faz isso.

Sobre as linhas de pesquisa que você levantou — estamos alinhados.

Aprendizado Contínuo: é o calcanhar de aquiles das LLMs hoje. Elas são snapshots congelados do mundo. Sem lifelong learning, nunca vão ter a mesma plasticidade cognitiva de um ser vivo.

Neuro-Simbólico: concordo muito. O simbólico é insubstituível pra raciocínio, abstração, regras. O neuro é ótimo pra intuição e padrões. Sem fusão, não saímos do mimetismo.

Corporeidade (embodiment): vital. Ninguém entende “frio” se nunca sentiu frio. O corpo é parte essencial pra semântica não ser só símbolos flutuantes.

A grana, porém, está indo toda pros incrementos: plugins, RAG, agents, mais dados, mais parâmetros. Isso melhora a imitação, mas não cria compreensão. E eu também temo o marketing exagerado de “AGI” que está rolando hoje. Quase toda AGI do mercado é só um papagaio cada vez mais sofisticado, como você falou.

A tua analogia do vírus é perfeita. As LLMs são máquinas de otimização cega. Não têm propósito, só perseguem um objetivo matemático. E isso é um risco sério: máquinas super eficientes que imitam humano mas sem consciência ou ética podem ser perigosíssimas.

Enfim, tamo juntos na ideia de que LLMs são incríveis como engenharia, mas consciência mesmo… ainda estamos longe. Valeu pela reflexão profunda e pelas referências.

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Meus 2 cents,

Tratando-se de IA, a coisa esta avancando em um ritmo alucinante.

A 4 meses fiz este post sobre IA:

https://www.tabnews.com.br/Oletros/como-funciona-a-ia-bibliotecaria-e-cartomante

E a 3 meses este sobre RAG + MCP + vibe coding

https://www.tabnews.com.br/Oletros/mcp-server-como-o-context7-faz-rag-e-melhora-seu-codigo-e-a-armadilha-que-ninguem-te-conta

E ja estao desatualizados (ainda que sirvam de referencia).

Sobre como tudo isso vai funcionar ?

Tem o video do @FilipeDeschamps lancado hoje que fala um pouco (um monte na verdade) sobre isso :

https://www.youtube.com/watch?v=vaFHawMRsps

https://www.tabnews.com.br/Oletros/video-o-fim-da-programacao-minha-opiniao-definitiva

E tem os videos do @LucasMontano que tambem falam sobre o assunto

https://www.youtube.com/watch?v=IVcVsna12O0

Enfim, eh uma corrida de ratos - mas nao aprender a usar IA eh pedir para ficar fora do mercado.

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Oletros, li tudo que você postou — tanto teus textos quanto os vídeos que você indicou. Curti bastante, especialmente teu post sobre a IA bibliotecária/cartomante. É uma analogia excelente: a IA sabe onde está a informação, mas na hora de responder, inventa storytelling pra tapar os buracos. Ou seja, não há entendimento real, apenas um jogo de probabilidades. E isso é justamente a lacuna que eu vejo nos LLMs: geram texto coeso, mas não têm experiência subjetiva nem noção do que estão dizendo.

Sobre teu post do CONTEXT7, achei muito bom também. RAG, MCP, agentes… tudo isso é o esforço pra “descongelar” o conhecimento das LLMs, conectando-as a dados frescos. É um movimento inteligente, porque as LLMs por si só são estáticas e, sem contexto atualizado, acabam virando só “enciclopédias desatualizadas”. Mas ainda concordo contigo: mesmo com essas ferramentas, a IA continua sendo um papagaio de luxo.

Vi o vídeo do Filipe Deschamps que você indicou. Vi com atenção, sim. Achei um conteúdo bem produzido, traz pontos relevantes sobre os impactos da IA no mercado e no futuro do desenvolvimento. Não discordo do panorama geral que ele traça, mas meu ponto é que muita gente acaba tomando essas previsões como certezas absolutas, quando ainda há muito chão pela frente em termos de entendimento real e consciência. Não acho que seja má fé dele — só penso que precisamos manter senso crítico e não cair no hype.

E conheço também o trabalho do Lucas Montano. Gosto bastante do conteúdo técnico que ele compartilha, sempre detalhado e bom pra quem quer entender melhor os bastidores dessas ferramentas.

Concordo contigo numa coisa central: quem ficar parado vai ficar fora do mercado. Não tem mais volta. Só que, ao mesmo tempo, acho perigoso cair no hype sem senso crítico. Porque mesmo essas novas integrações (ferramentas, APIs, RAG etc.) não resolvem o núcleo do problema: não há entendimento, só simulação. Então a gente tem que saber usar a IA a nosso favor, mas nunca esquecer que no fundo ela pode estar só costurando tokens sem compreender nada.

Em suma, ótimo ter trazido as referências e mantido a conversa técnica. É isso aí: IA é ferramenta poderosa, mas ainda não entende nada de verdade. Temos que usar, mas com olhos abertos.

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Meus 2 cents extendidos,

Que bom que gostou das referencias e que elas tenham sido uteis !

No final voce arremata indicando pontos que tambem considero bem criticos:

  • LLM nao tem entendimento, so simulacao

  • Perigoso cair no hype sem senso critico

Nao sei como este noh gordio da simulacao/entendimento da LLM vai ser desatado - um talvez bem grande aqui sao as possibilidades abertas pelo uso de elementos roboticos pela IA, produzindo retro-alimentacao semelhante aos cinco sentidos humanos e levando a um entendimento sobre o mundo fisico.

O detalhe eh que o que entendemos por mundo fisico pode acabar sendo absurdamente distante do que a maquina capta - afinal o cerebro humano pega um bocado de atalhos que levam a ilusoes de percepcao, enquanto que a maquina provavelmente nao seria limitada neste ponto, noves fora a capacidade amplificada que sensores construidos poderiam absorver.

Viajando um pouco, me lembra uma passagem em Watchmen onde o Dr. Manhattan filosofa sobre vida/morte enquanto conversa com Lauire em Marte:

Um corpo vivo e um corpo morto contêm o mesmo número de partículas. Estruturalmente, não há diferença discernível. Vida e morte são abstrações não quantificáveis. Por que eu deveria me preocupar com elas?

Hoje, quando perguntamos sobre vida/morte a uma LLM, ela pelo menos simula que se importa com isso e com a vida humana (porque baseado nos textos de treinamento e nos gatilhos de seguranca embutidos nela tambem colocados durante esse treinamento) . Se alimentado diretamente por percepcoes que nos nem mesmo compreendemos - e atraves de seus sentidos roboticos aprimorados, que compreensao ela tera sobre a existencia ?

Junte a isso o avanco insano na construcao de drones que esta ocorrendo por conta da guerra da ucrania (sem entrar no merito da guerra em si) - e o aprimoramento de drones FPV com capacidade limitada de IA para aproximacao final (evitando o jamming) me lembra quando estudamos na escola sobre os avanco da aviacao entre o primeiro voo de S.Dumont em 1906, seu uso na primeira guerra apenas 8 anos depois (1914) e finalmente o uso massivo a partir de 1939 na segunda guerra (apenas 33 anos apos o primeiro voo). Que portas estarao sendo abertas aqui ?

OK, sai um bocado da questao tecnica aqui, desculpe.

Voltando ao tecnico, vejo um grande problema no avanco da IA/LLM neste momento: a falta de uma dupla no estilo "steve jobs/jony ive" que faca pela IA o que eles fizeram pelo celular ao criar o iphone. Tudo bem que Jony Ive se juntou a OpenAI em maio, mas o Sam Altman esta longe de ser um Jobs - vamos ver se esta uniao da frutos.

Saude e Sucesso !

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mas fico com a sensação de que no fundo são só imitação estatística. Aprendem padrões, mas não necessariamente entendem significado real.

Mas é exatamente isso!

o "Inteligência" de Inteligência artificial está no mesmo nível que o "Smart" de Smatphones.

não existe inteligência, é só um termo bonitinho pra vender mais.

Ou acha que sempre vamos ficar presos na imitação e nunca chegar à inteligência real?

Se nós (humanidade) chegarmos a criar uma máquina com inteligência real eu e você não estaremos mais aqui para ver.

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Mandou bem na reflexão, Pilati.

Posso te perguntar: você trabalha ou estuda algo na área de IA ou programação? Ou fala mais como curioso ou entusiasta?

Pergunto porque acho interessante saber de onde cada um vem quando fala de inteligência artificial. Muda muito a forma de ver as coisas.