doi.org/10.1016/j.tics.2024.07.007
Credibilidade: 989
#Inteligência Artificial
Desde os experimentos de pensamento de Einstein até os recursos de autocorreção dos modelos de IA, o aprendizado baseado no pensamento transcende a mente humana para influenciar a inteligência artificial.
Novas pesquisas destacam como a IA, assim como os seres humanos, aprende por meio de explicação, simulação, analogia e raciocínio sem entradas externas.
Esse aprendizado sob demanda, benéfico para a adaptação do conhecimento a novos contextos, ilustra as semelhanças e as diferenças fundamentais entre a cognição natural e a artificial, oferecendo uma lente única para estudar os processos de pensamento humano e o potencial e as limitações da IA.
Learning Through Thinking: Humans and AI: Algumas das maiores descobertas não vêm meramente das observações, mas do pensamento.
Einstein desenvolveu teorias sobre a relatividade por meio de experimentos de pensamento e Galileu obteve insights sobre a gravidade por meio de simulações mentais.
Uma revisão publicada em 18 de setembro no Journal Trends in Cognitive Sciences mostra que esse processo de pensamento não é exclusivo dos seres humanos.
A inteligência artificial também é capaz de se autocorrigir e chegar a novas conclusões por meio do “aprendizado pelo pensamento”.”
Há algumas demonstrações recentes do que se parece com o aprendizado pelo pensamento na IA, especialmente em modelos de linguagem de grande porte”, diz a autora Tania Lombrozo, professora de psicologia e codiretora da Iniciativa de Mentes Naturais e Artificiais da Universidade de Princeton.
“Às vezes, o ChatGPT se corrige sozinho sem ser explicitamente informado.
Isso é semelhante ao que acontece quando as pessoas estão envolvidas no aprendizado por meio do pensamento.”
Modos de Aprendizagem
De Microondas a Milemas MoraisLombrozo identificou quatro exemplos de aprendizagem pelo pensamento em humanos e IA: os aprendizes podem adquirir novas informações sem insumos externos por explicação, simulação, analogia e raciocínio.
Nos seres humanos, explicar como um micro-ondas funciona para uma criança pode revelar as lacunas em nossa compreensão.
A reorganização de móveis na sala de estar geralmente envolve a criação de uma imagem mental para simular diferentes layouts antes de fazer qualquer mudança física.
O download de software pirateado pode, a princípio, parecer moralmente aceitável até que se faça uma analogia com o roubo de bens físicos.
Se você sabe que o aniversário de um amigo é em um dia bissexto e que amanhã é um dia bissexto, você pode argumentar que o aniversário do seu amigo é amanhã.
A IA demonstra processos de aprendizagem semelhantes.
Quando solicitada a elaborar sobre um tema complexo, a IA pode corrigir ou refinar sua resposta inicial com base na explicação que ela fornece.
O setor de jogos usa motores de simulação para se aproximar dos resultados do mundo real e os modelos podem usar os resultados das simulações como entradas para o aprendizado.
Pedir a um modelo de linguagem para desenhar analogias pode fazer com que ele responda a perguntas com mais precisão do que faria com perguntas simples.
Solicitar que a IA se envolva em um raciocínio passo a passo pode fazer com que ele responda a perguntas que não conseguiria alcançar com uma consulta direta.
Exploring the Function and Value of Thought-Based Learning “Isso coloca a questão de por que as mentes natural e artificial têm essas características.
Qual é a função do aprendizado por meio do pensamento? Por que ele é valioso””, diz Lombrozo.
“Eu defendo que o aprendizado por meio do pensamento é um tipo de ‘aprendizado sob demanda’.”
Quando você aprende algo novo, não sabe como a informação pode lhe servir no futuro.
Lombrozo diz que as pessoas podem guardar o conhecimento para mais tarde, até que o contexto o torne relevante e valha a pena despender o esforço cognitivo para pensar e aprender.
Direções futuras nas ciências cognitivas e na IA: Lombrozo reconhece os desafios de definir os limites entre raciocínio, aprendizado e outras funções cognitivas de alto nível, o que é uma área de debate no campo das ciências cognitivas.
A resenha também levanta outras questões, algumas das quais Lombrozo planeja explorar mais a fundo, como, por exemplo, se os sistemas de IA estão de fato “pensando” ou simplesmente imitando os resultados desses processos.”
A IA chegou a um ponto em que é tão sofisticada em alguns aspectos, mas limitada em outros, que temos essa oportunidade de estudar as semelhanças e diferenças entre a inteligência humana e a artificial”, diz Lombrozo.”
Podemos aprender coisas importantes sobre a cognição humana por meio da IA e aprimorar a IA comparando-a com as mentes naturais.
É um momento crucial em que estamos nessa nova posição para fazer essas perguntas interessantes e comparativas”.
Publicado em 21/09/2024 14h38
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