Cientistas desenvolvem nova IA modelada no cérebro humano
Novo sistema de inteligência artificial modelado no cérebro humano superou outras tecnologias semelhantes, e pode representar grande avanço para a área
Recentemente, cientistas desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial que chamou atenção por raciocinar de maneira diferente da maioria dos modelos de grande linguagem (LLMs) já conhecidos, como o ChatGPT, o que rende um desempenho muito melhor.
A nova IA, chamada de modelo de raciocínio hierárquico (HRM), se baseia no processamento hierárquico e em múltiplas escalas de tempo que existe no cérebro humano — quando diferentes regiões do cérebro integram informações em períodos variados.
Segundo cientistas da Sapient, uma empresa de inteligência artificial localizada em Singapura, o modelo de raciocínio em questão pode apresentar um desempenho ainda melhor, e funcionar com mais eficiência, por exigir menos parâmetros e exemplos de treinamento.
Conforme descrevem os cientistas em estudo publicado no arXiv (mas ainda não revisado por pares), o modelo HRM possui 27 milhões de parâmetros, e utiliza 1.000 amostras de treinamento. Como comparação, a maioria dos LLMs avançados conta com bilhões ou até trilhões de parâmetros.
Grandes avanços
Quando o HRM foi testado no benchmark ARC-AGI, um exame que busca testar quão próximos os modelos estão da inteligência artificial geral (AGI), o sistema obteve resultados impressionantes, com uma pontuação superior a modelos como os da OpenAI ou Deepseek.
Conforme repercute o Live Science, a maioria dos LLMs avançados utiliza o raciocínio por cadeia de pensamento (CoT), que decompõe um problema complexo em várias etapas intermediárias e mais simples, de maneira semelhante a como o pensamento humano processa. No entanto, os cientistas da Sapient argumentam no estudo que o CoT ainda tem deficiências importantes, como a “decomposição frágil de tarefas, requisitos extensos de dados e alta latência”.
Mas, em vez disso, o HRM realiza tarefas de raciocínio sequencial em uma única etapa, sem uma supervisão explícita das etapas intermediárias, através de dois módulos. Em um módulo de alto nível, ocorre o planejamento lento e abstrato, enquanto um de baixo nível lida com cálculos rápidos e detalhados. Isso se assemelha a como o cérebro humano processa informações em diferentes regiões.
Com isso, ele opera a partir da aplicação do refinamento iterativo (técnica que melhora a precisão de uma solução ao refinar repetidamente uma aproximação inicial) ao longo de vários períodos curtos de “pensamento”. Cada um desses períodos considera se o processo deve continuar ou ser submetido a uma resposta “final” ao problema inicial.
Segundo o estudo, o HRM apresentou desempenho quase perfeito em tarefas desafiadoras, como quebra-cabeças complexos de Sudoku — que outros LLMs convencionais não foram capazes de realizar —, além de se destacar na busca dos melhores caminhos em labirintos.
Agora, o novo modelo de inteligência artificial é estudado mais profundamente, em busca de entender melhor sobre seu funcionamento e as diferenças de desempenho que possui com relação a outros.
