Google<\/a>, apelidada de LaMDA (sigla em ingl\u00eas para Modelo de Linguagem para Aplica\u00e7\u00f5es de Di\u00e1logo) \u00e9 apenas a vers\u00e3o mais sofisticada de modelos para gera\u00e7\u00e3o de linguagem, que existem desde os anos de 1950.<\/p>\nEsses modelos (chamados de “n-gram”) contam a ocorr\u00eancia de determinadas frases e as utilizam para tentar adivinhar, por meios estat\u00edsticos e de probabilidade, quais palavras devem ser usadas em cada contexto. Ent\u00e3o, por exemplo, a constru\u00e7\u00e3o “queijo com goiabada” \u00e9 mais comum do que “queijo com abacaxi”. Logo, a m\u00e1quina provavelmente utilizar\u00e1 a primeira em vez de empregar a segunda. Mas n\u00e3o quer dizer que ela saiba sentir o sabor do queijo com goiabada, ou com abacaxi – apenas que ela \u00e9 capaz de conversar sobre isso.<\/p>\n
Evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica<\/h2>\n
\u00c9 claro que a LaMDA e os modelos atuais s\u00e3o muito mais avan\u00e7ados do que os “n-gram” antigos. De acordo com os pesquisadores, o fato de serem treinados na internet d\u00e1 a eles um contexto muito maior de frases, palavras e express\u00f5es para que aprendam como utiliz\u00e1-las. Al\u00e9m disso, eles s\u00e3o capazes de entender a rela\u00e7\u00e3o entre palavras distantes umas das outras, e n\u00e3o apenas as palavras que v\u00eam diretamente antes ou depois delas.<\/p>\n
Por fim, eles s\u00e3o ajustados por um grande n\u00famero de “bot\u00f5es” internos – tantos que \u00e9 dif\u00edcil at\u00e9 mesmo para os engenheiros que os projetam entender por que eles geram uma sequ\u00eancia de palavras em vez de outra.<\/p>\n
Por\u00e9m, o objetivo das IAs conversacionais, garantem os linguistas, continua igual: prever qual palavra \u00e9 a mais prov\u00e1vel de ser a pr\u00f3xima numa constru\u00e7\u00e3o de frase. Assim, elas articulam frases que, de t\u00e3o articuladas e t\u00e3o “humanas”, nos enganam e nos levam a crer que s\u00e3o pessoas reais do outro lado da conversa.<\/p>\n
Pegando a IA no pulo<\/h2>\n
Usando um modelo lingu\u00edstico similar ao do Google, o GPT-3, os pesquisadores pediram \u00e0 IA que completasse a frase “manteiga de amendoim e abacaxi”. A resposta dela foi, em tradu\u00e7\u00e3o para o portugu\u00eas: “manteiga de amendoim e abacaxi s\u00e3o uma \u00f3tima combina\u00e7\u00e3o. O gosto doce e saboroso da manteiga de amendoim e do abacaxi complementam um ao outro perfeitamente”.<\/p>\n
Mas a IA nunca experimentou nem manteiga de amendoim nem abacaxi para expressar esse pensamento. Ela apenas processou todos os textos que existem na internet sobre esses ingredientes e criou um novo texto a partir disso.<\/p>\n
Assim, os pesquisadores resolveram pedir para que a IA completasse outra frase: “manteiga de amendoim e penas s\u00e3o gostosos juntos porque?”, ao que o modelo respondeu “…porque ambos t\u00eam sabores de noz. A manteiga de amendoim \u00e9 cremosa e macia, o que ajuda a compensar a textura das penas”.<\/p>\n
Novamente, a IA n\u00e3o foi at\u00e9 o galinheiro e passou manteiga de amendoim numa galinha para comer, para ent\u00e3o ser capaz de emitir essa opini\u00e3o. Isso \u00e9 o que uma pessoa faria. A m\u00e1quina apenas seguiu a l\u00f3gica da constru\u00e7\u00e3o de uma frase, que pode faz\u00ea-la soar exatamente como um humano. Claro, nesse caso, um contexto t\u00e3o absurdo nos ajuda a ver mais claramente que ela n\u00e3o est\u00e1 pensando e sentindo, apenas respondendo a um est\u00edmulo para conversa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Por fim, os linguistas dizem que a discuss\u00e3o sobre se intelig\u00eancias artificiais podem ou n\u00e3o adquirir consci\u00eancia continua, independentemente do artigo que assinam. No entanto, como especialistas, eles afirmam que modelos conversacionais n\u00e3o t\u00eam sentimentos reais: “falar fluentemente n\u00e3o significa pensar fluentemente”.<\/p>\n
*Com informa\u00e7\u00f5es do The Conversation<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\n
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