20 de jan 2025
Program synthesis pode ser a chave para desbloquear a inteligência geral artificial
François Chollet introduziu o Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) em 2019. Em 2025, o ARC AGI se tornou um benchmark crucial para modelos de AGI. O laboratório Ndea, lançado por Chollet, foca em aprendizado profundo e síntese de programas. A síntese de programas permite que a IA crie soluções dinâmicas e adaptáveis. Essa abordagem pode aumentar a eficiência da IA em resolver problemas complexos.
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Recentemente, diversas ideias têm ressurgido com potencial para impulsionar a busca por computadores superinteligentes e robôs racionais. Um conceito que se destaca é o de sintetização de programas, considerado uma peça-chave na construção da Inteligência Geral Artificial (AGI). O interesse por essa abordagem foi despertado em 2019, quando François Chollet publicou o artigo "On the Measure of Intelligence", introduzindo o Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), um benchmark para avaliar a inteligência geral semelhante à humana. Chollet destacou as limitações do aprendizado profundo em termos de raciocínio e generalização, sugerindo que a sintetização de programas poderia ser crucial para o desenvolvimento de sistemas verdadeiramente inteligentes.
A sintetização de programas permite que a inteligência artificial (IA) crie soluções de forma dinâmica, gerando pequenos programas adaptados a tarefas específicas. Essa abordagem muda o foco de um desempenho estático para uma maior adaptabilidade e capacidade de raciocínio. Em 2025, o ARC-AGI se consolidou como um dos principais benchmarks para modelos que aspiram à AGI. Chollet está expandindo suas ideias com o lançamento do Ndea, um laboratório voltado para o avanço da AGI, explorando a combinação entre aprendizado profundo e sintetização de programas.
Essa fusão, segundo Chollet, pode desbloquear novas eficiências, permitindo que a IA raciocine de forma abstrata, aprenda com dados mínimos e resolva uma gama mais ampla de problemas. A sintetização de programas, portanto, não apenas complementa o aprendizado profundo, mas também oferece um caminho promissor para a criação de sistemas de IA mais robustos e versáteis. A combinação dessas tecnologias pode ser fundamental para superar os desafios atuais na busca por uma inteligência artificial verdadeiramente geral.
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