ChatGPT e Bing AI podem já estar obsoletos de acordo com um novo estudo
Uma corrida pelo seu dinheiro alimentados por chatbots de IA
À medida que as empresas continuam a colocar mais esforços na IA para melhorar a tecnologia, os cientistas aparentemente criaram uma nova tecnologia que pode substituir as capacidades da IA generativa.
De acordo com o relatório da Nature, os cientistas referem-se à tecnologia emergente como uma rede neural. Indicaram ainda que tem a capacidade de fazer generalizações sobre a linguagem. Além disso, os cientistas afirmam que pode ser tão bom quanto os humanos, especialmente ao dobrar novas palavras e aplicá-las em diferentes ambientes e contextos, apresentando, em última análise, uma experiência semelhante à vida.
Quando testados e comparados ao ChatGPT, os cientistas concluíram que a rede neural e os humanos tiveram melhor desempenho. Isso ocorre apesar do fato de chatbots como ChatGPT e Bing Chat serem capazes de interagir de maneira humana e servir como assistentes com tecnologia de IA.
De acordo com o relatório da Nature, há uma enorme possibilidade de que a rede neural possa superar os chatbots alimentados por IA a longo prazo, uma vez que pode interagir com as pessoas de forma mais natural em comparação com os sistemas existentes. Olhando para trás, o Bing Chat da Microsoft foi flagrado tendo alucinações durante os primeiros dias de seu lançamento, embora o problema tenha sido corrigido.
Paul Smolensky, cientista especializado em linguagem da Universidade Johns Hopkins em Baltimore, Maryland, afirmou que a tecnologia de redes neurais é um “avanço na capacidade de treinar redes para serem sistemáticas”.
Como funciona a rede neural?
Conforme destacado acima, uma rede neural pode dobrar novas palavras e usá-las em diferentes ambientes, como os humanos. A única diferença é que a tecnologia deve primeiro passar por um treinamento vigoroso para dominar a palavra e como usá-la em diferentes ambientes.
Para determinar a capacidade da tecnologia, os cientistas realizaram vários testes em humanos, expondo-os a novas palavras e avaliando a sua compreensão de quão bem eram capazes de usar as palavras em diferentes contextos. Eles também testaram a capacidade de vincular as palavras recém-aprendidas a cores específicas. De acordo com o benchmark compartilhado, 80% das pessoas que participaram do exercício se destacaram e conseguiram relacionar as palavras com as cores.
O cientista usou a mesma premissa para treinar uma rede neural. No entanto, eles o configuraram para aprender com os próprios erros. O objetivo era permitir que o sistema aprendesse com cada tarefa concluída, em vez de usar dados estáticos. Para garantir que a rede neural retratasse características humanas, os cientistas treinaram o modelo para reproduzir erros semelhantes aos cometidos por quem fez um teste semelhante. Em última análise, isso permitiu que a rede neural respondesse a um novo lote de perguntas quase (se não perfeitamente) como os humanos.
O GPT-4, por outro lado, demorou bastante para entender as tarefas que lhe foram apresentadas. Mesmo assim, os resultados foram desanimadores em comparação com os humanos e a rede neural, onde a média foi entre 42 e 86 por cento, dependendo das tarefas apresentadas. Dito de forma incrivelmente simples, o problema com o GPT e outros sistemas semelhantes é que eles simplesmente imitam uma sintaxe intensamente complexa, em vez de demonstrar uma verdadeira compreensão do contexto. Isto é o que leva o GPT e modelos semelhantes a tocas de coelho alucinógenas – os humanos são mais capazes de autocorrigir anomalias como esta, e as redes neurais também podem ser mais capazes de o fazer.
Embora isso possa provar que uma rede neural pode ser a segunda melhor opção depois da IA generativa, muitos testes e estudos precisam ser feitos para afirmar isso completamente. Será interessante ver como isto se desenrola e como remodela a generalização sistemática.
O que o futuro reserva para ChatGPT e Bing Chat?
Não há dúvidas sobre o poder e o potencial da IA generativa, especialmente se as suas vastas capacidades forem totalmente exploradas e bem utilizadas. Isso não quer dizer que a tecnologia já não esteja realizando feitos surpreendentes. Recentemente, um grupo de pesquisadores provou que é possível administrar com sucesso uma empresa de software usando ChatGPT e até gerar código em menos de sete minutos por menos de um dólar .
Embora impressionante, a IA generativa enfrenta muitos contratempos. Por exemplo, os custos exorbitantes necessários para mantê-lo funcionando, sem esquecer a quantidade de água de resfriamento e de energia que consome. Também houve relatos de que o chatbot baseado em IA da OpenAI, ChatGPT, perdeu precisão e sua base de usuários diminuiu por três meses consecutivos . A participação de mercado do Bing Chat também estagnou , apesar do pesado investimento da Microsoft na tecnologia.
Você acha que a rede neural acabará por ofuscar chatbots com tecnologia de IA, como ChatGPT e Bing AI?
Fonte: windowscentral