Estudo revela a maior falha das Inteligências Artificiais
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Enquanto o GPT 4.5 já consegue se passar como um humano, um estudo da Universidade Johns Hopkins, nos EUA, revelou que a maioria dos modelos de IA (inteligência artificial) ainda falha em prever interações sociais com precisão. Ou seja, os humanos superam os modelos atuais de IA na descrição e interpretação de nuances da dinâmica social em cenários dinâmicos.
A descoberta sugere que essa limitação pode vir da arquitetura e infraestrutura dos modelos IA atuais. De acordo com Leyla Isik, autora principal do estudo, isso é um problema porque diversas tecnologias dependem da IA para funcionar.
“A IA para um carro autônomo, por exemplo, precisaria reconhecer as intenções, objetivos e ações de motoristas e pedestres”, exemplifica. “Seria interessante que ela soubesse em que direção um pedestre está prestes a começar a andar, ou se duas pessoas estão conversando ou prestes a atravessar a rua. Sempre que você quiser que uma IA interaja com humanos, você quer que ela seja capaz de reconhecer o que as pessoas estão fazendo.”
IA falha em compreender cenas de interação social
Para chegar a essa conclusão, os pesquisadores usaram clipes cursos de três segundos. Eles pediram a pessoas que classificassem recursos importantes para a compreensão das interações nos vídeos em uma escala de um a cinco.
Além disso, eles solicitaram a mais de 350 modelos de linguagem, vídeo e imagem de IA que previssem como os humanos julgariam e reagiriam aos vídeos. Os modelos de linguagem mais amplos também avaliaram legendas curtas escritas por humanos.
A maioria dos participantes concordou entre si em todas as perguntas, enquanto os modelos de IA, não. Os modelos de vídeo não conseguiram descrever precisamente o que as pessoas estavam fazendo.
Já os modelos de imagem não conseguiram analisar se as pessoas estavam se comunicando em uma série de quadros estáticos. Os modelos de linguagem foram melhores em prever o comportamento humano, enquanto os de vídeo, a atividade neural no cérebro.
Os pesquisadores sugerem que isso ocorre porque as redes neurais da IA foram inspiradas pela infraestrutura da parte do cérebro que processa imagens estáticas. E essa parte é diferente da área que processa cenas sociais dinâmicas.
“Compreender as relações, o contexto e a dinâmica das interações sociais é o próximo passo, e esta pesquisa sugere que pode haver um ponto cego no desenvolvimento de modelos de IA”, completou a coautora Kathy Garcia.
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