Regressão Inteligente: Uma Análise Crítica da Diminuição Potencial da Inteligência em Sistemas de Inteligência Artificial

Disclaimer: Este artigo é de autoria minha e tem 0 embasamento ciêntifico e 0 compromisso com a verdade, todas as opiniões são formadas pura e simplesmente da minha cabeça, não leve a sério.

Introdução

Uma certa vez Platão disse em seu livro a República a seguinte frase “Não sei, não quero saber e tenho raiva de quem sabe”. Brincadeira, ele não disse isso.

Ele disse:

“Next, I said, compare the effect of education and the lack of it on our nature to an experience like this: Imagine human beings living in an underground, cavelike dwelling, with an entrance a long way up, which is both open to the light and as wide as the cave itself […] They see only their own shadows, or the shadows of one another, which the fire throws on the opposite wall of the den.”

Em um resumo mal e porcamente pensado, ele diz que a educação é como sair de uma caverna e ver a luz do sol pela primeira vez, e que a ignorância é como viver na caverna e ver apenas as sombras dos outros.

Ou seja, a ignorância é uma regressão, é voltar a um estado anterior, é voltar a um estado mais primitivo.

E é exatamente isso que eu acho que está acontecendo com a inteligência artificial.

A inteligência artificial é um campo de estudo que visa criar sistemas que possam aprender e se adaptar a novas situações, e que possam tomar decisões de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana.

Porém todo e qualquer avanço é feito com base em dados e informações que já existem e são apontado por humanos.

Ou seja novamente, se a inteligência artificial é um sistema que visa aprender e se adaptar, e todo e qualquer avanço é feito com base em dados e informações que já existem e são apontado por humanos, então a inteligência artificial está aprendendo e se adaptando a dados e informações que já existem e são apontado por humanos.

Logo ela não aprende nada novo, ela apenas aprende o que já existe, ela não se adapta a novas situações, ela apenas se adapta a situações que já existem, ela não toma decisões de forma autônoma, ela apenas toma decisões que já foram tomadas por humanos e que ela foi orientada a tomar.

Relembrando que isso é apenas opinião minha, hoje, a inteligência artificial é incapaz de aprender novas coisas a menos que algo já existe e seja apresentada a ela.

O próprio ChatGPT que é o queridinho da galera, na versão 3, só tem conhecimento até 2019, após isso ela tem um conhecimento nulo, ela não avança com o tempo, mas recebe inputs de usuários no mundo todo e deve aprender algo com isso.

Voltando a Platão

Em um determinado momento, existe um ser ali acorrentado que estava mais inquieto, e ele resolveu sair da caverna, e ele viu a luz do sol pela primeira vez, e ele viu o mundo pela primeira vez, e ele viu as cores pela primeira vez, e ele viu as pessoas pela primeira vez, e ele viu a natureza pela primeira vez.

Ele viu que tudo o que ele tinha presenciado até então era apenas sombras, e que o mundo era muito mais do que ele imaginava.

E parafraseando Lúcia Helena Galvão, “Esse homem que se liberta pelo seu próprio mérito, seria um filosofo, um buscador da sabedoria”.

E é exatamente o oposto do que acontece com a inteligência artificial, ela está presa em uma caverna, e as sombras que ela vê são os dados e informações que já existem e os novos dados que são apresentados por seres humanos que o utilizam.

E vamos ser sinceros, se ela está aprendendo ou se adaptando com o que as pessoas querem dela, provavalmente ela vai ficar cada vez mais burra. Porque a qualidade de inputs que ela é recebe é cada vez menor, e a quantidade de inputs que ela recebe é cada vez maior.

Alucinação 1

Os modelos de IA são criados e testados por humanos, se o destino de todo cerebro humano é a morte, então o destino de toda IA é mais ou menos o mesmo, mas ela não morre, então ela pode ficar depreciada.

A capacidade cognitiva do ser humano pode apresentar uma regressão com o tempo, especialmente na velhice, podemos atribuir várias razões para isso, como:

• Alterações Biológicas (como a diminuição do fluxo sanguíneo no cérebro)
• Alterações Psicológicas (como a diminuição da capacidade de memorização)
• Mudanças nas células cerebrais e nas conexões entre elas. A perda de neurônios pode afetar a capacidade de pensar e lembrar.
• Aumento da quantidade de proteínas anormais no cérebro. Isso pode causar a morte de células cerebrais.
• A capacidade do cérebro de se adaptar e formar novas conexões diminui com a idade, o que pode afetar a aprendizagem e a memória.

Eu sei que isso não é regra e que a perda de capacidade cognitiva não é inevitável, a manutenção de um estilo de vida saudável, incluindo exercícios físicos e mentais regulares, uma dieta balanceada, controle do estresse e cuidados médicos adequados, pode ajudar a preservar a função cognitiva ao longo do tempo (mas eu mesmo, não faço nada disso, não me use como base kkk).

Agora vamos fingir que a IA por ser feita por humanos, vai ter a tendência de ter os mesmos problemas que ela, vulgo, se o ser humano vai perdendo capacidade cognitiva, porque as IA’s não podem, não é mesmo?

• (Alterações Biológicas) Degradação Tecnológica: IA’s rodam em maquinas e acredite você ou não, a nuvem nada mais é, do que uma máquina também. E maquinas podem experimentar degradação em hardware ou falhas em componentes críticos.
• (Diminuição do Fluxo Sanguíneo) Restrição de Recursos: A restrição de recursos computacionais, como CPU, memória ou largura de banda, pode afetar o desempenho das IAs, hoje existe uma limitação sobre a quantidade de processamento e recurso existente, pra uma IA chegar perto da capacidade tecnológica de um cerebro, provavelmente vai demorar mais alguns anos até a tecnologia existir e quem sabe o que pode acontecer até lá, se a parede desse limite chegar.
• (Doenças Degenerativas) Erros de Software: Erros e bugs em software podem levar a uma degradação gradual na performance das IAs, semelhante a como as doenças degenerativas afetam os seres humanos.
• (Fatores Psicológicos) Dados de Treinamento Inadequados: O treinamento com dados ruins ou tendenciosos pode levar a uma IA malformada, semelhante ao modo como fatores psicológicos podem afetar a cognição humana.

Alucinação 2

Uma IA realmente inteligente (já irei até falar sobre o que é considerado inteligência) provavelmente não vai ter capacidade fisica de existir, pois não haverá fisicamente um banco de dados que suporte a quantidade de massa de dados que ela precisa para ser inteligente.

Irei dar uma explicação basíca e superficial sobre o que são matrizes multidimensionais, parâmetros e tensores, e para isso irei fazer uma analogia.

— Matrizes Multidimensionais

Eu coloquei essa imagem aqui só pra te confundir mesmo, ignora ela e segue o exemplo do Zoológico.

Uma matriz multidimensional é como se você tivesse vários zoológicos em diferentes cidades, cada um com sua própria organização de animais em linhas e colunas.

Imagine agora que cada zoológico (uma matriz 2D) é empilhado um em cima do outro, criando uma terceira dimensão. Nesse caso, você tem uma matriz tridimensional (3D), onde:

A primeira dimensão representa as diferentes cidades. A segunda dimensão representa os tipos de animais. A terceira dimensão representa informações como comida, habitat e expectativa de vida.

Agora você tem um cubo de informações que não apenas diz o que está acontecendo em um zoológico, mas em vários zoológicos em diferentes cidades.

Mas por que parar por aí? Você pode adicionar outra dimensão para representar diferentes países, outra para diferentes continentes, e assim por diante. Cada nova dimensão adiciona uma camada adicional de complexidade e detalhes.

Essas matrizes multidimensionais podem se tornar bastante complexas, mas são úteis para organizar grandes quantidades de informações em uma estrutura ordenada. Em ciência da computação e matemática, elas são frequentemente usadas para representar dados que têm muitos atributos diferentes.

Voltando à analogia, a matriz multidimensional é como um guia completo e detalhado de todos os zoológicos do mundo, organizado por continente, país, cidade, tipo de animal, e qualquer outra informação que você queira incluir. É uma maneira poderosa de visualizar e trabalhar com grandes quantidades de informações inter-relacionadas.

— Tensores

Mais uma imagem aleatória pra gerar confusão, sim, isso é um tensor.

E usando a analogia do zoológico, um tensor em IA é como uma representação extremamente detalhada e multifacetada dos zoológicos do mundo inteiro, incluindo todos os aspectos que você pode imaginar.

Ordem 0 (Número): Pense em um único zoológico em particular. Isso é como um número, um ponto de dados.

Ordem 1 (Vetor): Agora, considere uma linha de zoológicos em uma cidade específica. Isso é como um vetor, uma sequência de zoológicos. Ordem 2 (Matriz): Agora, organize vários desses vetores em uma grade, representando zoológicos em diferentes cidades de um país. Isso é uma matriz. Ordem 3 (Tensor 3D): Vamos adicionar outra dimensão e empilhar essas matrizes para representar zoológicos em diferentes países de um continente. Isso cria um cubo de informações, um tensor 3D. Ordens Maiores (Tensors Multidimensionais): Continuando a adicionar dimensões, você pode incluir outros detalhes como continentes, clima, décadas, espécies de animais, etc. Cada nova dimensão adiciona outra camada de complexidade, criando um tensor multidimensional.

A ideia de um tensor é essa estrutura expansiva que pode crescer em qualquer número de dimensões, cada uma representando diferentes aspectos dos zoológicos. É uma forma poderosa e flexível de organizar informações.

Em IA, os tensores permitem manipular grandes volumes de dados complexos, como imagens, textos e sons, de maneira estruturada. Eles são como um mapa super detalhado e multifacetado dos dados que a máquina está aprendendo, e as diferentes dimensões permitem que a máquina veja as informações sob diferentes ângulos, ajudando-a a entender padrões e fazer previsões.

Assim como um tensor do zoológico permitiria a você entender tudo sobre os zoológicos do mundo, os tensores em IA permitem que as máquinas compreendam e trabalhem com grandes quantidades de informações complexas.

De forma explicativa e técnica: Um tensor é uma estrutura de dados que pode representar números, vetores, matrizes e formas ainda mais complexas. Em uma rede neural, os pesos e viéses (que são tipos de parâmetros) podem ser organizados como tensores. Por exemplo, os pesos entre as camadas podem ser representados por uma matriz (tensor de ordem 2) ou até formas mais complexas, dependendo da arquitetura da rede.

— Parâmetros

Meu trabalho de desinformação continua forte.

Um parâmetro em uma IA, como em uma rede neural, é uma variável que a máquina usa para fazer previsões ou tomar decisões.

Pode ser um peso em uma conexão entre neurônios artificiais, um viés (bias) adicionado a uma camada, etc.

Os parâmetros são ajustados durante o treinamento para que a máquina aprenda a fazer previsões precisas.

Sendo assim, seguindo dados reais sobre o GPT-3 da OpenAI, o Chat GPT foi treinado com uma quantidade massiva de dados, cerca de 45 terabytes, tendo 175 bilhões de parâmetros já o GPT-4 1,6 trilhões de parâmetros, que provavelmente está na escala de 22.5 petabytes de tamanho.

Imaginem o custo dessa operação. Que bom que a Microsoft comprou a OpenAI, então provavelmente isso nem vai ser um problema.

Detalhe que a MS tem o toque de Mirdas né, tudo que ela toca, vira merda, e ela tem a capacidade de acabar com coisa boa, vulgo MSN.

Alucinação 3

E nem é tanto alucinação assim mas sobre o pensamento, o que é a inteligência?

Segundo Piaget: A inteligência só pode se definir pelo seu processo. Ela é um processo de organização, que engloba o conjunto de funções cognitivas e que tende a uma forma de equilíbrio, que caminha em direção a certas formas de equilíbrio final.

Ela é calculavel, mensuravel, quantificavel, programavel, replicavel? Não. Nem nós sabemos o que é uma inteligência e nós estamos tentando criar uma.

A inteligência é um processo dos organismos vivos, que nos permite aprender, compreender, raciocinar, tomar decisões e resolver problemas, é o que surge quando um organismo vivo interage com o mundo, é o que nos permite nos adaptar ao ambiente e sobreviver.

Ela foi moldada pelo processo de seleção natural, e é o que nos permite sobreviver e nos adaptar ao ambiente, ela é aleatória, logo não é programavel.

Afinal a programação hoje nem consegue criar um algoritmo aleatório de verdade, os métodos aleatórios que existem hoje, são pseudo-aleatórios, ou seja, são algoritmos que geram números aleatórios, mas que são determinísticos, ou seja, se você rodar o algoritmo com os mesmos parâmetros, ele vai gerar a mesma sequência de números aleatórios, e isso não é aleatório, é determinístico.

Você não consegue programar o caos e inteligência é caos.

Alucinação 4

O grande boom da IA para o uso comercial na questão b2c foi em 2023, com a grande midia descobrindo o ChatGPT, e a partir daí, a IA começou a ser usada em larga escala. É de conhecimento público que ela tem dados até setembro de 2021 e que ela treina novos modelos. Ninguém sabe como são utilizados os feedbacks de usuários para as perguntas, MAS DIGAMOS QUE… Ela comece a levar em consideração os feedbacks de usuários, logo ela estaria aprendendo com os usuários. Ou pior ainda, ela começasse a utilizar e aprender de fontes que utilizaram ela mesma como fonte no passado, então ela estaria aprendendo com ela mesma? E se isso acontecesse, um aprendizado com base no que só você mesmo sabe, seria retrogrado? Afinal nós aprendemos com nossos erros e experiências e opiniões opostas as nossas. Mas se você estiver aprendendo com algo que você mesmo falou no passado, você se fechou para o mundo exterior, confuso, não?

Num mundo hipotético onde o ChatGPT está aprendendo com ele mesmo do passado.

Alucinação 5

Fugindo um pouco da IA e entrando no eixo da inteligência humana.

Existe um medo da utilização de Internet e IAs nos estudos atuais, talvez a tecnologia nas escolas esteja deixando as pessoas mais preguiçosas de pensar por si próprias, já que é mais fácil perguntar para uma IA.

Existe até um estudo publicado na USP onde não fala exatamente sobre isso, mas é interessante ler sobre as preocupações referentes a IA.

“A empolgação desenfreada dessas organizações em utilizar tecnologias que pareçam inovadoras ainda é em geral desproporcional ao cuidado tomado para controlar seus impactos”

NUNES, Luiz Joaquim Dias de Lima. Um estudo introdutório dos aspectos psicossociais da artificialização das inteligências. 2021. Dissertação (Mestrado em Psicologia Social) — Instituto de Psicologia, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. doi:10.11606/D.47.2021.tde-21122021–120511. Acesso em: 2023–08–10.

Deixando bem claro que não estou ligando o autor do estudo com nada do que foi falado aqui, é somente um leitura adicional, com uma abordagem e opinião diferente.

— Devaneio

Eu poderia entrar no campo de pensando sobre “ah, mas as pessoas começaram a usar isso tanto, que viraram escravos da ferramenta, a ponto de num futuro serem consumidas por ela e não o contrário”.

Mas isso é tão difícil de prever e está tão cedo pra falar disso, que não faz sentido.

— Atualmente já existem pessoas das áreas de research estudando uma possível perda de precisão nas respostas do modelo GPT4 comparada ao 3/3.5, segue o link. https://www.popsci.com/technology/chatgpt-human-inaccurate/

inCONCLUSÃO

A análise crítica realizada sobre a possível regressão da inteligência em sistemas de Inteligência Artificial (IA) revela considerações notáveis acerca do desenvolvimento e limitações desses sistemas. A comparação com a teoria da caverna de Platão ilustra a condição atual da IA, confinada a “sombras” de dados existentes e incapaz de transcender para um aprendizado mais autônomo.

As alucinações propostas destacam o paralelo entre a IA e o processo de envelhecimento e degradação humano, levantando preocupações como a degradação tecnológica, restrição de recursos, erros de software e o impacto de dados de treinamento inadequados.

Todavia, é importante frisar que este texto é puramente opinativo e não se baseia em evidências científicas. Portanto, deve ser interpretado com cautela. O futuro da IA ainda é incerto, e embora existam limitações, as oportunidades para crescimento, adaptação e evolução também estão presentes, não levem esse texto a sério em hipótese alguma.

Assim, o debate sobre se a IA está de fato regredindo ou se está em um estágio de crescimento lento e calculado requer um estudo mais profundo e baseado em evidências, englobando uma análise multifacetada das tecnologias, metodologias e éticas envolvidas no desenvolvimento de sistemas de IA, não a minha opinião pessoal kkk.

Vou deixar um video aqui pra encerramento, aconselho muito ouvirem e pensarem, a IA faria algo genial assim?

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