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Os avanços no raciocínio da AI que surpreenderam a Bridgewater

Modelos de inteligência artificial do Google e da OpenAI superam expectativas ao conquistar medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática, revelando avanços significativos em raciocínio lógico e resolução de problemas complexos. Essa conquista não apenas marca um avanço técnico inédito, mas também levanta discussões sobre o futuro das aplicações da AI em diversas áreas, incluindo finanças e políticas públicas.

Pela primeira vez, modelos do Google e da OpenAI conquistaram medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO).

Esse feito, relatado pela Bridgewater Associates, marca um avanço inédito na inteligência artificial (IA). A prova da IMO exige raciocínio estruturado, o que a torna um verdadeiro teste de capacidade de pensamento lógico.

O co-CIO da Bridgewater, Greg Jensen, e o chief scientist, Jas Sekhon, ficaram surpresos. Pesquisadores estimavam que levaria até 18 anos para uma IA alcançar esse nível; levaram apenas 4 anos.

Esse progresso sugere que a IA está se aproximando dos métodos gerais de raciocínio, o que abre novas oportunidades em finanças, macroeconomia e políticas públicas.

No entanto, Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta, é cético. Ele argumenta que os Large Language Models (LLMs) acumulam erros ao prever a próxima palavra, comprometendo o raciocínio complexo.

Segundo a Bridgewater, dois avanços técnicos foram decisivos:

  • Aprendizado por reforço com recompensas verificáveis (RLVR).
  • Test-time compute, que permite maior tempo de processamento ao modelo.

Os três estágios principais do desenvolvimento de um modelo de IA são:

  • Pre-training: exposição a grandes volumes de texto.
  • Post-training: refinamento para maior utilidade e segurança.
  • Test-time compute: quando o modelo responde.

Esta combinação permitiu que modelos de RLVR de alta qualidade mantivessem respostas coerentes na IMO, superando desafios até então restritos a poucos humanos.

A vitória na IMO reposiciona o valor dos reasoning traces, dados detalhados de processos de decisão, ativos disputados por laboratórios de IA.

Empresas com décadas de investimentos podem estar bem-posicionadas para aproveitar essa nova dinâmica, utilizando o histórico de raciocínios como ativo estratégico.

Para o mercado, isso indica que a evolução da IA é mais acelerada do que se pensava. Se essas capacidades de raciocínio se difundirem, poderão redefinir a competitividade entre empresas e países.

Jensen afirma: "O que parecia distante já está acontecendo." Compreender e explorar essas capacidades será crucial na economia da inteligência artificial.

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