AGI e GenAI: qual a diferença entre essas tecnologias?

AGI e GenAI: qual a diferença entre essas tecnologias?

*Por Thaís Lino, Data Solutions Architect Lead, da dataRain

O ano de 2023 presenciou um aumento notável na utilização da Inteligência Artificial Generativa, ou GenAI, em diversas áreas. Desde a implementação de chatbots até a criação de aplicativos e sites capazes de gerar conteúdo, imagens, código e muito mais. No entanto, como acontece com todas as tecnologias, os próximos anos prometem trazer ainda mais inovações. Já ouviu falar da AGI, ou Inteligência Artificial Geral?

A terminologia na área de inteligência artificial pode ser confusa, mas aqui está uma distinção clara: a GenAI se encontra no estágio atual em que as máquinas são altamente especializadas em tarefas específicas, como reconhecimento de voz ou de imagem. Por outro lado, a AGI, ou Inteligência Artificial Geral, representa um avanço revolucionário, pois é capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode executar. A AGI permite que as máquinas aprendam de forma autônoma e se adaptem a diversas situações.

Para ilustrar essa diferença, podemos pensar na GenAI como uma orquestra, na qual cada músico é um especialista em tocar um instrumento específico, como violino, piano ou bateria. Quando solicitamos à GenAI que crie uma música, ela combina as habilidades individuais desses músicos especializados em suas tarefas específicas. No entanto, se pedirmos algo que requer um instrumento fora da orquestra, a GenAI não terá as habilidades necessárias para executar a tarefa.

Em contraste, a AGI é como uma banda eclética, na qual cada membro possui habilidades versáteis e pode tocar diversos instrumentos. Essa banda diversificada é capaz de colaborar de forma eficaz em várias composições musicais, independentemente dos instrumentos envolvidos. Eles têm conhecimento abrangente e podem se adaptar a qualquer tarefa musical que surja.

No mundo real, quando alguém é um músico multi-instrumentista, é fácil aprender a tocar um novo instrumento de maneira rápida e eficiente. Da mesma forma, a AGI possui conhecimentos diversos que podem ser aplicados em uma ampla variedade de tarefas, até mesmo aquelas que não fazem parte de sua formação original.

No entanto, é importante lembrar que, junto com os avanços emocionantes da AGI, surgem desafios éticos e sociais significativos. É crucial considerar questões de segurança, privacidade e equidade ao desenvolver e implantar sistemas de AGI. Devemos garantir que essa tecnologia beneficie a sociedade como um todo, evitando usos inadequados e a concentração de poder indevida.

Acreditamos que a AWS desempenhará um papel fundamental no avanço dessa tecnologia, fornecendo não apenas as habilidades necessárias para sua evolução, mas também a capacidade computacional e os dados necessários para dar esse grande passo.

*Thaís Lino é Arquiteta de Soluções AWS especializada em Data Analytics, com certificações que incluem AWS Data Analytics – Specialty e AWS Solutions Architect – Professional. Líder na dataRain Consulting, é responsável pela equipe de engenheiros de dados e cientistas de dados. É instrutora certificada pela AWS e ministra cursos em diversas áreas. Conta ainda com as certificações AWS Solutions Architect – Professional e AWS Machine Learning – Specialty.