Yann LeCun , Meta (META) chefe A.I. cientista e conhecido em sua área como um dos “padrinhos” da aprendizagem profunda, acredita que o medo generalizado aquela IA poderosa modelos são perigosos é em grande parte imaginário, porque a IA atual. a tecnologia não está nem perto da inteligência de nível humano – nem mesmo da inteligência de nível felino. E embora ele tenha certeza de que A.I. chegará ao o chamado estágio de inteligência artificial geral (AGI) eventualmente, esse cronograma pode ser muito mais longo do que a maioria dos pesquisadores pensa.
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“Estamos realmente longe da inteligência de nível humano. Havia histórias sobre o fato de que você poderia usar um LLM (modelo de linguagem grande) para fornecer instruções sobre como fabricar armas químicas ou armas biológicas. Isso acaba por ser falso”, disse LeCun durante uma entrevista no palco da Cimeira Mundial do Governo, em Dubai, esta semana.
“Esses sistemas são treinados em dados públicos. Eles realmente não conseguem inventar nada, pelo menos hoje”, explicou. “Em algum momento no futuro, esses sistemas poderão ser inteligentes o suficiente para fornecer informações úteis, melhores do que as obtidas com um mecanismo de busca. Mas isso simplesmente não é verdade hoje.”
O cientista francês, que ganhou o Prêmio Turing 2018 junto com Geoffrey Hinton e Josué Bengio por sua contribuição à pesquisa de redes neurais artificiais, famosamente dito que mesmo a IA mais avançada. os sistemas hoje têm menos bom senso do que um gato doméstico.
“O cérebro de um gato doméstico tem cerca de 800 milhões de neurônios. Você tem que multiplicar isso por 2.000 para chegar ao número de sinapses, ou conexões entre neurônios, que é o equivalente ao número de parâmetros em um LLM”, disse LeCun, observando que os maiores LLMs têm aproximadamente o mesmo número de parâmetros. como o número de sinapses no cérebro de um gato. Por exemplo, o modelo GPT-3.5 da OpenAI, que alimenta a versão gratuita do ChatGPT, tem 175 bilhões de parâmetros . O mais avançado GPT-4, é Diz-se que é executado em oito modelos de linguagem , cada um com 220 bilhões de parâmetros.
“Então talvez estejamos do tamanho de um gato. Mas por que esses sistemas não são tão inteligentes quanto um gato?” LeCun perguntou. “Um gato pode lembrar, pode compreender o mundo físico, pode planejar ações complexas, pode fazer algum nível de raciocínio – na verdade, muito melhor do que os maiores LLMs. Isso indica que falta algo conceitualmente grande para tornar as máquinas tão inteligentes quanto os animais e os humanos.”
Para referência, o cérebro de um cão tem cerca de 2 bilhões de neurônios e um cérebro humano maduro tem cerca de 100 bilhões .
Antes de alcançarmos a IA de nível humano (HLAI), teremos que alcançar a IA de nível de gato e de cão.
Não estamos nem perto disso.
Ainda estamos perdendo algo grande.
Apesar das habilidades linguísticas do LLM.
Um gato doméstico tem muito mais bom senso e compreensão do mundo do que qualquer LLM.-Yann LeCun (@ylecun) 5 de fevereiro de 2023
Quando questionado quando A.I. irá realmente superar a inteligência humana, disse LeCun, “Provavelmente mais de 10 anos, talvez dentro de 20”. Em seguida, ele acrescentou rapidamente: “Quando digo isso, estou correndo um risco enorme, porque cada I.A. pesquisador da história da A.I. nos últimos 65 anos tem sido excessivamente otimista em relação a esse tipo de previsão... e eles estão errados, obviamente.”
LeCun ingressou na Meta em 2013 como diretor de IA da empresa. pesquisa antes de ser nomeado vice-presidente e chefe A.I. cientista. Ele é parte do A.I. Fundamental da Meta. Equipe de pesquisa (FAIR) , liderado pela cientista da computação canadense Joelle Pineau. LeCun também é professor cientista da computação na Universidade de Nova York, lecionando em tempo parcial no Centro de Ciência de Dados da NYU e no Instituto Courant de Ciências Matemáticas.
