Em meio à corrida tecnológica pela chamada Inteligência Artificial Geral, uma voz dissonante surge do universo das startups de IA. Alexandre LeBrun, executivo-chefe da AMI Labs — empresa fundada pelo vencedor do Prêmio Turing Yann LeCun após sua saída da Meta — opta por manter distância dos termos que dominam o vocabulário do setor.
Em entrevista durante sua passagem por Seul, na Coreia do Sul, Lebrun revelou que sua empresa nunca utilizou a expressão Inteligência Artificial Geral. "Percebemos que ninguém mais usa esse termo agora; eles migraram para superinteligência", observou. O executivo completou com um toque de ironia: "Da próxima vez, vão mudar para outro termo qualquer."
O fundador não se mostra convencido nem pelo novo rótulo. "Não existe uma definição satisfatória. O que é exatamente superinteligência? Não sei. Não é um termo útil", criticou.
A AMI Labs, que levantou 1,03 bilhão de dólares em março último com uma avaliação pré-money de 3,5 bilhões de dólares, ainda não possui um produto comercial. Contudo, a startup já busca ativamente parcerias nos setores de robótica, manufatura e eletrônica. Lebrun participou da Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina em Seul para identificar potenciais colaboradores industriais, empresas globais e pesquisadores.
O conceito de modelo de mundo, que incorpora princípios físicos para prever e interagir com o ambiente real, precisa demonstrar sua eficácia além dos laboratórios, explicou o executivo. Uma das áreas onde essa tecnologia deve causar maior impacto é a robótica. Atualmente, os robôs executam rotinas fixas e são "completamente estáticos", enquanto a inteligência artificial permanece "realmente limitada no mundo físico".
Segundo Lebrun, mesmo a capacidade de tornar robôs "conscientes do contexto" representaria "uma diferença muito significativa para o mundo". Ele exemplificou com um incidente real: um robô que dançava e praticava kunguê em um evento público chegou a chutar uma criança. "O hardware é muito avançado; o progresso nos últimos meses foi incrível, mas não há cérebro", lamentou.
O executivo esclareceu a diferença entre as tecnologias. Enquanto um modelo de linguagem grande prevê a próxima palavra ou texto, um modelo de mundo prevê o próximo estado das coisas. Empurrar um copo de uma mesa, e você já sabe que ele vai tombar e derramar — essa é a intuição que um modelo de mundo busca capturar.
Lebrun não afirma que modelos de mundo são superiores aos modelos de linguagem. Para ele, são "complementares, não substituíveis" quando se trata de sistemas de IA que compreendem o mundo físico. Fazendo uma analogia com o cérebro humano, que possui funções distintas de linguagem e raciocínio, ele acredita que os modelos de linguagem permanecerão como as ferramentas mais eficientes para processar texto, enquanto os modelos de mundo oferecerão contexto e compreensão da realidade.
Quase todas as indústrias que "tangem o mundo real" podem eventualmente utilizar robótica baseada em modelos de mundo, defendeu Lebrun. Os ambientes físicos continuam sendo onde os modelos de linguagem são mais fracos. Um robô de fábrica que repete o mesmo movimento funciona bem hoje, mas o desafio surge "quando você tira o robô para um ambiente mais aberto, na sua casa ou na rua", onde precisa compreender seu entorno e operar com segurança.
"Os robôs não são seguros atualmente. Não existe solução para isso hoje", admitiu.
A área da saúde oferece um exemplo mais pessoal para Lebrun, cuja empresa anterior foi a Nabla, startup de inteligência artificial para saúde. Ele comparou os sistemas de IA atuais a um médico treinado apenas com livros didáticos e sem residência médica. Modelos de linguagem podem ser úteis na medicina, mas cobrem "apenas 1% dos cuidados de saúde". O restante depende da experiência no mundo real.
Contudo, um modelo de mundo não pode ser construído dentro de um laboratório, segundo Lebrun. Para treinar com a realidade, a AMI Labs precisa de ambientes reais e parceiros próximos. "Precisamos de acesso ao mundo real, e é mais fácil fazer isso com parceiros."
Essa é parte do que atrai a empresa para a Ásia, onde robôs, chips e fábricas de fato existem. O executivo não revelou uma estratégia completa para a região. "É cedo demais", disse. Mas a atração pela Coreia do Sul se divide em dois fatores: o país possui indústrias avançadas em robótica, semicondutores e manufatura — setores intensivos em hardware que a primeira onda de inteligência artificial mal tocou. O segundo atrativo é a velocidade. Lebrun destacou o plano nacional sul-coreano de investir em IA e seu histórico como adotante precoce. "A Coreia foi a adoção mais rápida da internet há 25 anos."
Essa combinação — base industrial profunda mais disposição para abraçar a inteligência artificial rapidamente — é o que ele considera "única", e a razão para "querer estar aqui desde o primeiro dia".
"Eu tenho dito ao Alex e à equipe para vir à Coreia", declarou JP Lee, executivo-chefe da SBVA e um dos investidores da AMI na Ásia. O governo sul-coreano fez "um trabalho extraordinário" ao financiar modelos locais de linguagem, segundo Lee, que já funcionam "bem o suficiente" para tarefas de propósito geral, mas ele defende que o país continue investindo em IA física. O plano de Seul, anunciado em junho, mobiliza cerca de 880 bilhões de dólares para chips, centros de dados de IA e IA física, como um de seus três pilares declarados.
O valor da Coreia para empresas estrangeiras não está apenas no hardware, argumentou Lee. Desenvolvedores locais são rápidos para adotar e adaptar novas ferramentas, padrão que gerou players de internet nacionais como Naver e Kakao.
Apesar de todo o prestígio e o cheque de bilhões, a AMI Labs ainda não tem nada para vender. "Vamos fazer uma surpresa quando estivermos prontos", antecipou Lebrun.
Fonte: TechCrunch
