Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, acredita que as pessoas estão superestimando vastamente as capacidades da IA generativa. Aqui está o porquê:

1. A IA generativa não é semelhante aos humanos: Brooks argumenta que os sistemas de IA generativa, como o ChatGPT, não são humanos e nem mesmo se assemelham a humanos. É equivocado tentar atribuir capacidades humanas a eles. As pessoas tendem a superestimar a competência desses sistemas com base no seu desempenho em tarefas específicas.

2. A IA generativa tem limitações: Embora a IA generativa seja capaz de realizar determinadas tarefas, ela não pode fazer tudo o que um ser humano pode. Brooks diz que as pessoas muitas vezes generalizam as capacidades desses sistemas além de sua competência real.

3. Aplicações práticas podem não fazer sentido: Brooks oferece o exemplo de usar um modelo de linguagem grande para controlar robôs de armazém. Em sua opinião, isso seria um uso ineficiente e impraticável da IA generativa, pois desaceleraria o sistema. Em vez disso, é muito mais simples conectar os robôs diretamente ao software de gerenciamento do armazém.

4. O crescimento exponencial não é garantido: Brooks desafia a crença de que a tecnologia sempre crescerá exponencialmente, como sugerido pela Lei de Moore. Ele usa o exemplo do iPod, em que a capacidade de armazenamento não continuou a dobrar indefinidamente.

5. Robôs humanoides enfrentam desafios significativos: Brooks tem ampla experiência na construção de robôs humanoides e acredita que a crença comum em seu potencial a curto prazo é equivocada. Ele prevê que levará pelo menos mais 25 anos antes que os robôs humanoides desempenhem um papel significativo, contrariando as afirmações de alguns empreendedores.

Em resumo, Rodney Brooks fornece uma perspectiva mais cautelosa e fundamentada sobre o estado atual e o potencial futuro da IA generativa e da robótica. Ele alerta contra o hype e a autoconfiança excessiva em torno dessas tecnologias, enfatizando a necessidade de uma avaliação mais realista de suas capacidades e limitações.

Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, acredita que as pessoas estão vastamente superestimando as capacidades da IA generativa. Embora ele reconheça a natureza impressionante dessas tecnologias, ele alerta contra a superestimação de suas habilidades.

Brooks explica que o problema com a IA generativa é que ela pode realizar um determinado conjunto de tarefas bem, mas não pode fazer tudo o que um ser humano pode. Os humanos tendem a generalizar as capacidades dos sistemas de IA com base em seu desempenho em tarefas específicas, muitas vezes sendo excessivamente otimistas sobre sua competência geral.

Ele enfatiza que a IA generativa não é humana e nem mesmo se assemelha a humanos, e é equivocado tentar atribuir capacidades humanas a ela. As pessoas a veem como tão capaz que querem usá-la para aplicações que não fazem sentido, como usar modelos de linguagem grandes para controlar robôs de armazém, o que na verdade desaceleraria as coisas.

Brooks também desafia a crença de que a tecnologia sempre crescerá exponencialmente, como visto com a Lei de Moore. Ele usa o exemplo do iPod, em que a capacidade de armazenamento não continuou a dobrar indefinidamente, como muitos esperavam. Da mesma forma, ele acredita que o crescimento exponencial nas capacidades dos modelos de linguagem pode não continuar indefinidamente.

Embora Brooks reconheça que os modelos de linguagem grandes possam potencialmente ajudar em tarefas específicas, como assistir robôs domésticos para uma população envelhecida, ele alerta que mesmo isso vem com seu próprio conjunto único de desafios. O problema, diz ele, não é sobre ser capaz de fazer as tarefas, mas sim sobre a teoria de controle subjacente e a otimização necessária.

Em resumo, Rodney Brooks, uma voz respeitada no campo da robótica e da IA, insta à cautela diante do hype em torno da IA generativa. Ele acredita que esses sistemas têm limitações e que é importante manter uma perspectiva realista sobre suas capacidades e potenciais aplicações.

Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, acredita que o hype em torno de robôs humanoides é vastamente superestimado. Ele aprendeu com suas décadas de experiência no campo que o fator de forma de robôs humanoides não é a solução mais eficaz para aplicações práticas.

Brooks explica que a chave é tornar a tecnologia acessível e com propósito específico, em vez de se concentrar em criar robôs semelhantes aos humanos. Ele usa o exemplo de sua empresa atual, a Robust.AI, onde os robôs se assemelham a carrinhos de compras com alças. Esse design permite uma intervenção humana fácil se houver algum problema com o robô.

De acordo com Brooks, o problema com os robôs humanoides é que eles não são humanos e nem mesmo se assemelham a humanos. Tentar atribuir capacidades humanas a eles é uma abordagem equivocada. Ele descobriu que é muito mais eficaz projetar robôs que possam trabalhar ao lado dos humanos, em vez de tentar replicar a forma e a função humanas.

Brooks também alerta contra o equívoco de que a tecnologia sempre crescerá exponencialmente, como sugerido pela Lei de Moore. Ele usa o exemplo do iPod para ilustrar que a tecnologia nem sempre segue uma trajetória linear. O mesmo princípio se aplica ao desenvolvimento de modelos de linguagem grandes (LLMs) e sistemas de IA.

Embora Brooks reconheça que os LLMs possam potencialmente ajudar em tarefas específicas, como no contexto de uma população envelhecida, ele enfatiza que os verdadeiros desafios estão na teoria de controle e outras otimizações matemáticas fundamentais, e não simplesmente na replicação de capacidades humanas.

Em resumo, a perspectiva de Rodney Brooks desafia o hype predominante em torno de robôs humanoides e sugere uma abordagem mais pragmática, focada no design de soluções robóticas com propósito específico e acessíveis, que possam colaborar efetivamente com os humanos.

Brooks reconhece que existe uma crença equivocada, principalmente graças à Lei de Moore, de que sempre haverá crescimento exponencial quando se trata de tecnologia. A ideia de que se o ChatGPT 4 é tão bom, imagine o que o ChatGPT 5, 6 e 7 serão.

Ele diz que essa é uma lógica falha e que a tecnologia nem sempre cresce exponencialmente, apesar da Lei de Moore. Ele usa o exemplo do iPod - para as primeiras iterações, de fato dobrou o tamanho do armazenamento de 10 para 160 GB. Se tivesse continuado nessa trajetória, ele calculou que teríamos um iPod com 160 TB em 2017. Mas, claro, isso não aconteceu. Os modelos vendidos em 2017 tinham na verdade 256 GB ou 160 GB porque, como ele apontou, ninguém realmente precisava de mais do que isso.

Embora esse seja um ponto válido de que a Lei de Moore nem sempre se aplica a cada análise da tecnologia, o exemplo do iPod de Brooks pode não ser a comparação mais aplicável. Uma comparação mais relevante seria olhar para a velocidade do processador, pois isso é mais semelhante ao poder de computação e às capacidades dos modelos de linguagem como o ChatGPT.

Nevertheless, o argumento principal de Brooks é que devemos ter cautela ao extrapolar o crescimento exponencial indefinidamente quando se trata de tecnologia. Apenas porque um sistema demonstra capacidades impressionantes hoje, não significa necessariamente que essas capacidades continuarão a crescer na mesma taxa no futuro. Restrições do mundo real e necessidades práticas muitas vezes moderam o ritmo do avanço tecnológico.

Rodney Brooks reconhece que os modelos de linguagem grandes (LLMs) poderiam potencialmente ajudar com robôs domésticos, especialmente no auxílio a uma população envelhecida onde não há pessoas suficientes para fornecer cuidados. No entanto, ele alerta que isso poderia vir com seu próprio conjunto único de desafios.

Brooks explica que o problema não é sobre ser capaz de fazer as tarefas, mas sim sobre a teoria de controle e outras otimizações matemáticas fundamentais necessárias. Ele afirma que "as pessoas dizem oh, os modelos de linguagem grandes vão fazer os robôs fazerem coisas que eles não poderiam fazer, mas não é aí que está o problema".

Embora os LLMs possam ajudar em tarefas específicas para robôs domésticos, Brooks acredita que ainda existem obstáculos técnicos significativos a serem superados. Ele enfatiza que as principais descobertas de pesquisa necessárias para robôs domésticos práticos não são triviais, apesar do otimismo de alguns empreendedores ingênuos.

Em geral, Brooks adota uma abordagem medida e cautelosa em relação às possíveis aplicações da IA generativa em robôs domésticos. Ele reconhece os possíveis benefícios, mas também destaca os desafios substanciais que devem ser abordados antes que tais sistemas possam ser amplamente implantados e eficazes.

Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, oferece um alerta sobre o estado atual da IA e do ecossistema de startups. Ele enfatiza a necessidade de um pensamento racional em meio ao hype e à superestimação que cercam a IA generativa.

Brooks reconhece as impressionantes capacidades dos modelos de linguagem grandes (LLMs) como o ChatGPT, mas alerta contra a superestimação de suas habilidades. Ele explica que, embora esses sistemas possam realizar determinadas tarefas bem, eles não são humanos e carecem da gama completa de capacidades humanas. Essa tendência de generalizar o desempenho de um sistema de IA em uma tarefa específica para uma competência mais ampla é uma armadilha comum.

Em relação aos robôs humanoides, Brooks tem uma perspectiva única. Apesar de ter construído e entregue mais robôs humanoides do que qualquer outra pessoa, ele acredita que a abordagem atual é equivocada. Ele defende robôs práticos e com propósito específico que priorizem a acessibilidade e a facilidade de uso, em vez de formas humanoides.

Brooks também aborda a tendência preocupante de fraude em startups e reivindicações inflacionadas no setor de tecnologia. Ele cita exemplos de CEOs no Vale do Silício que enfrentaram consequências legais por enganar investidores e o público. Esse padrão, argumenta ele, é resultado da mentalidade de "fingir até conseguir" que se tornou prevalente na cultura das startups.

O blog do autor, onde ele mantém um placar de suas previsões, fornece insights valiosos sobre sua abordagem racional aos avanços tecnológicos. Suas previsões, que têm sido em grande parte precisas, sugerem uma perspectiva medida e baseada em evidências sobre o futuro da IA e da robótica.

Em conclusão, as perspectivas de Rodney Brooks servem como um lembrete para abordar o hype em torno da IA e das startups com um espírito crítico e racional. À medida que o cenário tecnológico continua a evoluir, é essencial separar os fatos da ficção e manter uma compreensão equilibrada das capacidades e limitações dessas tecnologias emergentes.

Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, acredita que as pessoas estão vastamente superestimando as capacidades da IA generativa. Embora ele reconheça a natureza impressionante dos modelos de linguagem grandes (LLMs) como o ChatGPT, ele alerta contra a autoconfiança excessiva em suas habilidades.

Brooks explica que o problema com a IA generativa é que, embora ela possa realizar determinadas tarefas bem, ela não pode fazer tudo o que um ser humano pode. Os humanos tendem a superestimar a competência dos sistemas de IA, generalizando seu desempenho em tarefas específicas para uma gama mais ampla de capacidades. No entanto, Brooks enfatiza que a IA generativa não é humana e nem mesmo se assemelha a humanos, e é equivocado tentar atribuir habilidades semelhantes aos humanos a ela.

Ele oferece o exemplo de sua própria empresa, a Robust.ai, onde alguém sugeriu usar um LLM para controlar os robôs de armazém. Brooks acredita que isso não seria um caso de uso razoável para a IA generativa e na verdade desaceleraria as coisas. Em vez disso, ele prefere conectar os robôs diretamente ao software de gerenciamento do armazém, o que é uma solução mais simples e eficaz.

Brooks também desafia a crença comum de que a tecnologia sempre crescerá exponencialmente, como sugerido pela Lei de Moore. Ele usa o exemplo do iPod, em que a capacidade de armazenamento não continuou a dobrar indefinidamente, como muitos esperavam. Da mesma forma, ele acredita que o crescimento exponencial nas capacidades dos LLMs pode não ser um preditor confiável do progresso futuro.

Embora Brooks reconheça que os LLMs possam potencialmente ajudar com robôs domésticos, especialmente no cuidado de uma população envelhecida, ele alerta que isso também poderia vir com seus próprios desafios únicos. Ele enfatiza que o problema não é apenas sobre ser capaz de fazer tarefas, mas também sobre teoria de controle e outras otimizações matemáticas complexas.

Em geral, a perspectiva de Brooks fornece uma visão mais nuançada e cautelosa sobre o estado atual e o potencial futuro da IA generativa. Suas décadas de experiência no campo da robótica e pesquisa em IA dão a suas perspectivas um peso significativo, e suas previsões sobre o surgimento do "próximo grande avanço" na IA, que ele acredita ser a IA neuro-simbólica, merecem consideração à medida que o campo continua a evoluir.

Rodney Brooks, um renomado robótico do MIT e pioneiro, fez várias previsões sobre o futuro da robótica e da IA. Aqui estão algumas de suas principais perspectivas:

Hype da IA Generativa

Brooks acredita que as pessoas estão vastamente superestimando as capacidades da IA generativa. Embora impressionantes, esses sistemas têm limitações e não podem fazer tudo o que um ser humano pode. Ele alerta contra a atribuição de capacidades semelhantes aos humanos a eles.

Robôs Humanoides

Brooks é cético quanto ao potencial a curto prazo dos robôs humanoides. Com base em sua extensa experiência, ele prev