Executivo da Google DeepMind afirma que investimento em IA aposta na autoaperfeiçoamento recursivo

O diretor de estratégia da Google DeepMind, Jasjeet Sekhon, afirmou que uma das lógicas de investimento por trás do capital investido na indústria de IA é a aposta na realização de autoaperfeiçoamento recursivo (RSI) pelos sistemas de IA. Durante a cúpula Agentic AI na Universidade da Califórnia, Berkeley, Sekhon destacou que o investimento na indústria de IA precisa demonstrar seu valor por meio de capacidades mais avançadas, ou seja, a capacidade da IA de melhorar automaticamente a si mesma e criar sistemas de próxima geração mais poderosos. O RSI tornou-se uma parte importante da lógica de investimento em IA, diferenciando-se do modelo tradicional que depende de pesquisa e treinamento humano. O conceito de autoaperfeiçoamento recursivo sugere que os sistemas de IA podem otimizar algoritmos, melhorar arquiteturas de modelos e aumentar continuamente suas capacidades de forma autônoma. Sekhon acredita que o RSI está substituindo a AGI (Inteligência Geral Artificial) como a nova narrativa central no campo da IA. À medida que empresas como OpenAI, Google e Anthropic, além de gigantes da computação em nuvem, continuam a investir grandes quantias na construção de infraestrutura de computação, o mercado aposta que o futuro da IA pode passar da fase de expansão de escala para a fase de autoaperfeiçoamento. No entanto, ainda há controvérsias sobre se o RSI pode ser alcançado; atualmente, embora os modelos de IA possuam capacidades de geração de código, chamada de ferramentas e otimização automática, ainda enfrentam desafios técnicos, de segurança e de controle para alcançar um verdadeiro autoaperfeiçoamento recursivo.

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