Limites de IAs como ChatGPT: Eles não podem fazer isso (ainda)

ChatGPT e outras inteligências artificiais têm sido a conversa da cidade ultimamente. Eles escrevem textos, manipulam imagens e recolhem ideias. Mas os sistemas ainda não são perfeitos. Mostramos-lhe o que os AIs ainda não podem fazer.

Isto é o que os IA não podem fazer: uma visão geral das limitações dos sistemas

A inteligência artificial pode escrever textos convincentes. Mas também continuam a ter numerosas fraquezas.

• Compreensão: Inteligências artificiais como o Chat GPT que realizam a génese do texto não compreendem o conteúdo das suas afirmações. Apenas determinam, com base numa função de probabilidade, a próxima palavra ou fonema que é a continuação mais plausível.

• Corretidão: A maioria das inteligências artificiais que não se limitam a uma só tarefa específica funcionam com funções de probabilidade. Uma inteligência artificial não pode testar as suas afirmações logicamente ou por conhecimento semântico do mundo, nem pode dizer ao certo se estão correctas. Por exemplo, o Chat GPT falha em tarefas aritméticas simples como a multiplicação de dois números se o resultado não estiver nos dados de entrada.

• Criatividade: Os IA actuais apenas reproduzem e combinam ideias e estruturas que também estavam contidas nos seus dados de entrada. Não podem produzir as suas próprias ideias, que são baseadas em considerações reais e que ainda não existiram nesta forma modificada.

• Atualidade: O conhecimento de uma inteligência artificial é limitado aos seus dados de entrada. Por exemplo, o Chat GPT ainda não sabe que Olaf Scholz é o Chanceler da Alemanha porque a base de dados utilizada é de Setembro de 2021.

• Universalidade: as inteligências artificiais só funcionam de forma fiável dentro das áreas de tarefas para as quais foram formadas. Até agora, as inteligências artificiais têm confiado no feedback externo para melhorar. Uma IA forte é indistinguível da mente humana.

• Design estrutural: Alguns peritos acreditam que as inteligências artificiais não podem ficar mais espertas pelo simples aumento da quantidade de dados de formação. É preciso pensar muito mais na estruturação dos dados e no trabalho de compreensão lógica para alcançar uma inteligência semelhante à humana, dizem.