A pesquisa sobre inteligência tem oscilado historicamente entre dois modelos: o computacional, baseado em lógica e símbolos, e o conexionista, centrado em redes neurais. Tom Griffiths, em The Laws of Thought, propõe que uma teoria completa requer integrar três pilares matemáticos: as regras simbólicas, as redes neurais e o cálculo probabilístico. Essa visão híbrida se enfrenta a posturas como a de The Emergent Mind, que defende a inteligência puramente emergente de redes complexas.
Rumo a uma arquitetura híbrida para superar os limites dos LLMs ⚙️
Os grandes modelos de linguagem atuais são predominantemente conexionistas, o que explica sua capacidade para linguagem natural e sua falta de raciocínio lógico robusto. A integração proposta adicionaria um módulo de regras simbólicas para tarefas de inferência precisa e planejamento, e um marco probabilístico bayesiano para gerenciar a incerteza e o aprendizado com poucos dados. Essa arquitetura poderia abordar falhas como a inconsistência lógica ou a dificuldade em raciocínio matemático.
Sua IA é bipolar? Talvez falte dois marcos matemáticos 🤔
É compreensível. Um dia seu assistente escreve um soneto impecável e no seguinte não sabe somar 2+2 sem inventar um número primo. Não é que esteja louca, é que sua mente conexionista está sobrecarregada de padrões e órfã de lógica. Segundo Griffiths, precisa de terapia integradora: um psicanalista simbólico e um terapeuta probabilista. Talvez assim pare de afirmar com segurança que as galinhas têm três patas se você sugerir com convicção suficiente.