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  • há 7 meses
Transcrição
00:00E a Apple ainda não decolou quando o assunto é inteligência...
00:05Seus criadores afirmam, segundo o trabalho, IAs atuais possuem limitações fundamentais
00:11que se tornam evidentes quando lidam com tarefas complexas.
00:15Nesses casos, os sistemas sofrem um colapso completo de precisão.
00:19O que mais preocupa é, mesmo quando as IAs recebem instruções detalhadas
00:24sobre como abordar problemas, elas não conseguem seguir as orientações fornecidas.
00:29O processo de entrega de resultados se assemelha mais a uma rede emaranhada de associações
00:35do que linhas de raciocínio.
00:37Além disso, os modelos mais recentes não têm avançado no mesmo ritmo acelerado
00:41observado anteriormente, especialmente em áreas fora de programação e matemática.
00:46Isso já era esperado.
00:48O que chama a atenção é que, em certos quesitos, as IAs têm piorado.
00:53Isso porque, paradoxalmente, os novos modelos de raciocínio
00:57apresentam mais alucinações do que as versões anteriores.
01:01A complexidade adicional pode trazer novos problemas e novas limitações.
01:07Por isso, os críticos alertam para os perigos de superestimar as capacidades das IAs,
01:12principalmente ao basear decisões empresariais e políticas públicas.
01:17No entanto, mesmo quem se diz crítico das IAs de hoje em dia
01:20ressalta que a marcha em direção a uma tecnologia mais capaz continua.
01:24Novos métodos de treinamento, por exemplo, poderiam ajudar a inteligência artificial
01:29a solucionar problemas maiores.
01:32Entre essas táticas estaria dar feedback passo a passo sobre o desempenho dos modelos,
01:37adicionando recursos quando eles encontrassem problemas mais difíceis.
01:42Resumindo, esse messias digital pode estar distante,
01:46mas a sua aparição não deve ser desconsiderada.
01:50Legenda por Sônia Ruberti
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