Rodney Brooks, professor emérito de robótica no MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) e cofundador de empresas renomadas como Rethink Robotics, iRobot e Robust.ai, sugere cautela ao avaliar o hype em torno da IA generativa.
Embora reconheça a importância dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), ele enfatiza que suas capacidades são frequentemente superestimadas.
Em entrevista ao TechCrunch, Brooks fez apontamentos interessantes sobre o assunto.
“Não estou dizendo que os LLMs não sejam importantes, mas temos que ter cuidado com a forma como os avaliamos”, disse.
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Para Brooks, IA Generativa também é limitada e pode ser superestimada
Brooks destaca que a IA generativa, apesar de impressionante em certas tarefas, não pode replicar a competência humana de forma abrangente.
Ele explica que os humanos tendem a generalizar a partir de uma demonstração de IA, assumindo que a tecnologia pode realizar tarefas complexas de forma semelhante.
Ele exemplifica com sua empresa atual, Robust.ai, onde sugeriram o uso de LLMs para dirigir robôs de armazém. Brooks argumenta que isso não seria eficiente, preferindo métodos mais diretos e otimizados para gestão de pedidos.
“Os humanos geralmente são muito otimistas, usando um modelo do desempenho de uma pessoa em uma tarefa para estimar a competência da IA.”
Brooks também aprendeu que a chave para a integração bem-sucedida de robôs está em focar em problemas solucionáveis onde a automação pode ser implementada de forma eficaz.
Ele explica que ambientes como armazéns, com condições controladas e previsíveis, são ideais para robôs, e aponta que a simplicidade e a praticidade são cruciais no design dos robôs de Robust.ai, que mais se assemelham a carrinhos de compras do que a humanóides complexos.
Brooks enfatiza que a tecnologia deve ser desenvolvida com um propósito específico e ser acessível para implantação em escala.
Ele ressalta a importância do retorno sobre o investimento e a necessidade de uma análise cuidadosa ao implementar sistemas de IA, para evitar uma longa cauda de casos especiais que podem levar décadas para serem resolvidos.
Brooks também alerta contra a crença no crescimento exponencial contínuo da tecnologia, destacando que esse não é sempre o caso, como exemplificado pelo desenvolvimento do iPod.
Apesar de reconhecer que LLMs podem ter utilidade em certas aplicações, como robôs domésticos para cuidar de idosos, Brooks permanece cético quanto à sua aplicação generalizada em todas as áreas.
Ele sugere que o verdadeiro potencial da IA ainda depende de avanços significativos nesses campos.
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