Inteligência Artificial e seus cinco níveis: onde estamos?

Muito se tem falado sobre o desenvolvimento corporativo da Super Inteligência Artificial (ASI). Seria a categoria final da Inteligência Artificial Geral (AGI), uma espécie de IA que teria a capacidade hipotética de aprender toda tarefa intelectual que pode ser desempenhada por um ser humano. Há várias pesquisas acadêmicas atuais sobre o assunto.

Mas ainda estamos relativamente distantes de uma ASI. E para o mercado, o mais importante no momento não é imaginar uma Inteligência Artificial sobre humana, mas entender o estado do desenvolvimento dos agentes atuais de IA, definidos como ferramentas capazes de perceber seu ambiente e executar ações de modo independente, tomar decisões e realizar ações sem intervenção humana constante.
 

A maioria dos agentes atualmente é virtual e acessada via voz ou texto, e é baseada em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Mas onde estamos atualmente em relação ao desenvolvimento desses agentes?
 

“De acordo com a startup LangChain, criadora de um framework de código aberto para o desenvolvimento de agentes, em uma escala de 1 a 5, estamos no nível 2,5. Interessantemente, a empresa faz uma comparação entre o poder das IAs e o nível de habilidades de adultos”, explica Fred Andrade, CEO da Indigo Hive, desenvolvedora de IA baseada em São Paulo.

Segundo a LangChain, o nível zero corresponde a aplicações computacionais sem nenhum tipo de automação baseada em Inteligência Artificial. Os outros níveis são:

1 – AGI “emergente”: Os agentes executam tarefas seguindo comandos exatos dos usuários ou desenvolvedores. Aqui, estão incluídas ferramentas como ChatGPT, Gemini, Lama2, etc.

2- AGI “competente”: agentes que realizam tarefas automaticamente com base em instruções determinísticas do usuário. Trata-se de nível de competência de 50% em comparação àquele de adultos especializados. Há aplicações “estreitas”, como IA conversacional simples, mas ainda não há aplicações gerais e amplas. Um exemplo: um aplicativo que responda a uma consulta simples e que não necessite de interpretação, como “qual é o clima atual em São Paulo?”.

3- AGI “expert”: Baseada em LLMs, funciona com instruções definidas pelo usuário, planejando e executando tarefas por meio de ferramentas. As solicitações podem ser ajustadas por feedbacks, até que sejam finalizadas. Tem nível de competência de 90% daquele de adultos especializados. Ainda não têm aplicações gerais e amplas. Um exemplo seria um app que respondesse a uma consulta como “faça uma chamada de vídeo para a Alice”.

4 – AGI “virtuosa”: Também são agentes baseados em LLMs, mas que são capazes de raciocínio, tomada de decisão, aprendizagem autônoma, e memória & reflexão. São capazes de executar proativamente serviços personalizados. Em um espectro de aplicações muito estreito, programas como o Deep Blue, que joga xadrez com humanos, e AlphaGo, que joga o tabuleiro Go, podem ser incluídos nessa categoria. Aplicações gerais e de variedade ampla, no entanto, ainda não existem. Uma AGI do tipo teria 99% do nível de competência de adultos especializados. Exemplo: um app que respondesse a um comando como “peça ao aspirador-robô para limpar a casa amanhã de manhã”.

5- Super Inteligência Artificial (ASI): Aqui, entramos no campo da ficção científica. Essa categoria tem todas as funções da AGI “virtuosa”, mas conta também com personalidade e comportamento colaborativo. Uma ASI superaria o nível de competência de adultos especializados. Exemplo: app que responde a um comando como “descubra que cidades são adequadas no momento para uma viagem de férias”.
 

“Portanto, ainda estamos em um cenário que mescla IAs que têm de 50% a 90% da capacidade de adultos treinados. São ferramentas que têm uma característica comum, a enorme capacidade de automatizar processos, mas que ainda são muito distintas em suas aplicações e características”, explica Andrade. Assim, as empresas que desejem trilhar o caminho da transformação digital devem saber exatamente que tipo de agente de IA estão contratando, e em que áreas eles podem ser implementados. Fazer essa análise irá garantir enorme vantagem competitiva, especialmente em um mercado em que muitos procuram usar a IA sem realizar estudos mais sérios sobre sua aplicação.