{"id":97360,"date":"2025-04-09T18:07:45","date_gmt":"2025-04-09T21:07:45","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/04\/09\/avancos-em-modelos-de-mundo-a-chave-para-a-inteligencia-artificial-de-nivel-humano\/"},"modified":"2025-04-09T18:07:45","modified_gmt":"2025-04-09T21:07:45","slug":"avancos-em-modelos-de-mundo-a-chave-para-a-inteligencia-artificial-de-nivel-humano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2025\/04\/09\/avancos-em-modelos-de-mundo-a-chave-para-a-inteligencia-artificial-de-nivel-humano\/","title":{"rendered":"Avan\u00e7os em modelos de mundo: a chave para a intelig\u00eancia artificial de n\u00edvel humano"},"content":{"rendered":"<p>O conceito de <strong>modelos de mundo<\/strong> em intelig\u00eancia artificial (IA) tem ra\u00edzes em pesquisas anteriores, como o algoritmo Dyna de Richard S. Sutton, que combina aprendizado e planejamento. Atualmente, inova\u00e7\u00f5es como <strong>DreamerV3<\/strong> e <strong>Genie 2<\/strong>, desenvolvidas pela Google DeepMind, est\u00e3o em fase de aprimoramento, prometendo melhorias significativas na efici\u00eancia do aprendizado em ambientes complexos.<\/p>\n<p>Os modelos de mundo permitem que agentes de IA simulem a\u00e7\u00f5es em um ambiente virtual, em vez de depender exclusivamente de tentativas e erros no mundo real. Essa abordagem \u00e9 similar ao funcionamento do c\u00e9rebro humano, que utiliza representa\u00e7\u00f5es abstratas baseadas em experi\u00eancias passadas para prever resultados. <strong>Yann LeCun<\/strong> destacou a import\u00e2ncia desses modelos para alcan\u00e7ar uma IA em n\u00edvel humano, embora a plena realiza\u00e7\u00e3o desse potencial possa levar cerca de uma d\u00e9cada.<\/p>\n<p>A pesquisa sobre modelos de mundo come\u00e7ou a ganhar destaque com o trabalho de David Ha e J\u00fcrgen Schmidhuber em dois mil e dezoito, que desenvolveram um sistema capaz de aprender a din\u00e2mica de jogos simples por meio de uma rede neural recorrente generativa. Este sistema demonstrou que \u00e9 poss\u00edvel treinar pol\u00edticas de a\u00e7\u00e3o dentro de um modelo simulado e transferi-las para o ambiente real, um avan\u00e7o que despertou interesse em abordagens baseadas em modelos.<\/p>\n<p>Hoje, a constru\u00e7\u00e3o de modelos de mundo requer uma compreens\u00e3o aprofundada de suas mec\u00e2nicas e capacidades. Com o desenvolvimento cont\u00ednuo de modelos como DreamerV3 e Genie 2, a expectativa \u00e9 que esses avan\u00e7os contribuam para a cria\u00e7\u00e3o de agentes de IA mais inteligentes e eficientes, capazes de prever e planejar a\u00e7\u00f5es de maneira mais semelhante aos humanos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Modelos de mundo em intelig\u00eancia artificial ajudam m\u00e1quinas a aprender e planejar a\u00e7\u00f5es sem precisar experimentar tudo no mundo real. Eles funcionam como uma simula\u00e7\u00e3o, permitindo que a IA imagine o que pode acontecer antes de agir, assim como os humanos fazem com base em experi\u00eancias passadas. Pesquisadores como Richard S. Sutton, em 1990, foram pioneiros nesse conceito com o algoritmo Dyna, que combina aprendizado e planejamento. Mais recentemente, em 2018, David Ha e J\u00fcrgen Schmidhuber desenvolveram um sistema que consegue aprender a jogar jogos simples, mostrando que \u00e9 poss\u00edvel treinar a IA em um ambiente simulado e depois aplicar esse aprendizado no mundo real. Hoje, inova\u00e7\u00f5es como DreamerV3 e Genie 2, da Google DeepMind, est\u00e3o sendo aprimoradas para tornar a IA ainda mais eficiente e inteligente, ajudando-a a prever e planejar a\u00e7\u00f5es de forma mais semelhante aos humanos.<\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"summary":"Modelos de mundo em IA, como DreamerV3 e Genie 2, prometem revolucionar o aprendizado e a simula\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es. 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