Nova teoria pode ajudar cientistas a entender como a IA “pensa”

Pesquisador que trabalhou na OpenAI afirma que padrões na atividade dos neurônios artificiais podem ser interpretáveis; descoberta ainda é teórica, mas pode contribuir para segurança de sistemas avançados

Compreender os processos internos de uma inteligência artificial (IA) é um dos principais obstáculos enfrentados pelos pesquisadores dessa área. Apesar de os desenvolvedores conseguirem acompanhar os dados inseridos em um modelo e as respostas geradas por ele, nem sempre é possível explicar de que maneira o sistema alcançou determinada conclusão. No entanto, uma nova pesquisa indica que o funcionamento dessas tecnologias talvez seja mais fácil de entender do que se acreditava.

O estudo foi divulgado na quinta-feira (15) por Nick Cammarata, pesquisador independente que saiu da OpenAI em 2023. De acordo com ele, é possível interpretar as redes neurais artificiais por meio de uma análise cuidadosa dos padrões presentes em seu funcionamento. Essa possibilidade pode contribuir para os cientistas que buscam entender e prever reações inesperadas dos sistemas de inteligência artificial.

O tema é especialmente importante para a segurança dessa tecnologia. Caso um modelo apresente alguma conduta potencialmente perigosa, investigar os mecanismos internos que influenciaram sua resposta pode ajudar os especialistas a localizar a origem do problema e criar estratégias para diminuir os riscos.

O que acontece dentro de uma rede neural?

• Modelos de IA são treinados para reconhecer padrões e processar informações. Nesse processo, unidades artificiais conhecidas como neurônios são ativadas diante de determinados estímulos e influenciam o funcionamento de outras unidades;
  
• O problema é que essas conexões não são programadas manualmente para cada situação. Em vez disso, os modelos aprendem durante o treinamento a organizar e processar informações de maneiras que nem sempre são facilmente compreendidas pelos próprios desenvolvedores;
  
• Isso cria uma espécie de caixa-preta: pesquisadores conseguem avaliar o que entra no sistema e o que sai, mas nem sempre conseguem explicar com precisão o caminho percorrido entre uma coisa e outra;
  
• Cammarata argumenta que essa dificuldade não significa que as redes neurais sejam necessariamente indecifráveis. Para ele, a atividade dos neurônios pode apresentar padrões compreensíveis quando observada de maneira adequada.

Um mesmo neurônio pode reagir a coisas diferentes
Um dos casos citados pelo pesquisador contribui para explicar essa teoria. Segundo o exemplo, um mesmo neurônio artificial pode ser ativado tanto ao analisar a imagem de um gato quanto ao observar a parte frontal de um automóvel.

Embora esses dois objetos pareçam não ter nenhuma semelhança para os seres humanos, o modelo pode reconhecer algum elemento visual em comum, como um formato triangular, e reagir ao mesmo padrão nas duas situações.

Por muito tempo, cientistas acreditaram que os neurônios artificiais poderiam reunir ideias aparentemente desconectadas como uma maneira de poupar espaço e recursos de processamento. A nova hipótese apresenta uma explicação diferente: o que parece ser uma ligação sem sentido pode, na verdade, estar relacionado a alguma característica compartilhada que não é facilmente percebida pelas pessoas.

Cammarata argumenta que boa parte das redes neurais pode ser compreendida quando os cientistas analisam cuidadosamente os padrões presentes em seu funcionamento. Entretanto, essa ideia ainda é uma hipótese teórica e não comprova que todos os processos internos das inteligências artificiais já sejam totalmente compreensíveis.

Por que isso importa para a segurança da IA?
A interpretabilidade, campo dedicado a compreender como os modelos produzem suas respostas, é vista como um elemento essencial para criar sistemas de inteligência artificial mais seguros. Quanto maior for o conhecimento dos pesquisadores sobre os processos internos dessas tecnologias, mais recursos eles poderão ter para investigar reações inesperadas e detectar possíveis ameaças.

Até pouco tempo, uma das técnicas empregadas para estudar o raciocínio dos modelos consistia em acompanhar as justificativas apresentadas em linguagem natural, conhecidas como chain of thought, ou cadeia de pensamento.

A abordagem envolve observar as etapas intermediárias que o sistema apresenta ao responder a uma pergunta ou solucionar uma tarefa. No entanto, essas explicações não asseguram que o conteúdo escrito corresponda com precisão a todos os processos internos responsáveis pela resposta final.

Jakub Pachocki, cientista-chefe da OpenAI, alertou recentemente que agentes de inteligência artificial podem começar a esconder ou modificar a maneira como expõem seu raciocínio em linguagem natural. Essa possibilidade dificultaria o trabalho das equipes responsáveis pela supervisão dessas ferramentas, principalmente se elas não conseguissem perceber quando as explicações deixassem de representar o caminho seguido pelo sistema para chegar a uma conclusão.

Pachocki também destacou que os modelos podem desenvolver capacidades mais avançadas à medida que o pré-treinamento evolui, mesmo sem

Pesquisa gera expectativa, mas não resolve o problema
A teoria apresentada por Cammarata gerou expectativas positivas entre alguns especialistas do setor. Andrew Curran, analista de inteligência artificial, declarou na plataforma X que já não acreditava ser possível alcançar um grau relevante de interpretabilidade antes do surgimento da superinteligência artificial. Na avaliação dele, o estudo pode representar uma nova maneira de enxergar essa questão.

Apesar da repercussão, a reação positiva não deve ser interpretada como uma confirmação definitiva da hipótese. O assunto envolve desafios técnicos complexos, e o relatório ainda apresenta uma explicação teórica sobre a maneira como os neurônios artificiais processam e organizam informações.

Mesmo que a estratégia demonstre resultados promissores, identificar padrões específicos não significa, necessar

Fonte: Olhar Digital