Bora confabular por partes: Você acha que Transformers ou algum outro modelo... · clacerda

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:

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.
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.
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!

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.