Prevendo o ecossistema de IA do futuro: perspectivas e princípios

O que o futuro da inteligência artificial (IA) abrangerá? Como podemos obter uma visão abrangente do cenário em evolução da IA? O artigo de pesquisa “Projetando Ecossistemas de Inteligência a partir dos Primeiros Princípios” de Friston et al. (2024) contornos uma visão prospectiva para o campo da inteligência artificial (IA) durante a próxima década e além. Esta visão centra-se no desenvolvimento de um ecossistema ciberfísico que compreende elementos naturais e sintéticos que contribuem colectivamente para o que é denominado “inteligência partilhada”. Este conceito sublinha o papel integral dos seres humanos nestes ecossistemas. O artigo enfatiza uma abordagem específica à IA conhecida como “inferência ativa”, que é vista como uma abordagem baseada na física para compreender e projetar agentes inteligentes. Esta abordagem compartilha princípios fundamentais com a mecânica quântica, clássica e estatística.

A inferência ativa é aplicada ao design de IA, sugerindo que os sistemas de IA da próxima geração devem ser equipados com crenças explícitas sobre o mundo, incorporando uma perspectiva específica sob um modelo generativo. Isto contrasta com as abordagens tradicionais de IA, como a aprendizagem por reforço, que se concentra principalmente na seleção de ações para maximizar as recompensas. Na inferência ativa, a exploração e a curiosidade são vistas como igualmente fundamentais para a inteligência, impulsionando ações que se espera que reduzam a incerteza.

A arquitetura multiescala da inferência ativa é outro aspecto crucial. Ele reconhece diferentes escalas temporais na aprendizagem e na seleção de modelos, operando de maneira semelhante em escalas de tempo aninhadas para maximizar a evidência do modelo. A inteligência, neste contexto, é inerentemente perspectiva, envolvendo envolvimento ativo com o mundo a partir de um conjunto específico de crenças.

A comunicação dentro destes sistemas inteligentes também é um tema chave. O artigo argumenta que a inteligência em qualquer escala requer um modelo generativo compartilhado e um terreno comum, que pode ser alcançado através de vários métodos, como aprendizagem em conjunto, misturas de especialistas e média do modelo Bayesiano. Um aspecto importante da inferência ativa neste contexto é a seleção de mensagens ou pontos de vista que proporcionem o maior ganho de informação esperado.

Finalmente, o artigo aborda considerações éticas, enfatizando a importância de valorizar e salvaguardar a individualidade no desenvolvimento de sistemas de inteligência colectiva em grande escala. Esta abordagem contrasta com modelos como os insetos eussociais, onde os indivíduos são amplamente substituíveis. Os autores defendem uma rede ciberfísica de inteligência emergente que respeite a individualidade de todos os participantes, humanos ou não.

Em resumo, o documento técnico de Friston et al. apresenta uma abordagem visionária para o desenvolvimento da IA, centrada na inferência ativa e na criação de ecossistemas inteligentes que incorporam e respeitam a individualidade de agentes humanos e não humanos. Esta abordagem sugere uma mudança significativa de paradigma na forma como a IA é conceptualizada e desenvolvida, com implicações para o futuro da tecnologia e da sociedade.

Fonte da imagem: Shutterstock

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• Fonte: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles