AGI? Um dia, mas ainda não. A única IA que funciona bem agora é a que está atrás da tela [12-17]. Mas passar no Teste de Turing [9] atrás de uma tela é fácil em comparação com a IA real para robôs reais no mundo real. Nenhum robô atual acionado por IA poderia ser certificado como encanador [13-17]. Portanto, o Teste de Turing não é uma boa medida de inteligência (e nem o QI). E AGI sem domínio do mundo físico não é AGI. É por isso que criei o TUM CogBotLab para robôs de aprendizagem em 2004 [5], cofundei uma empresa de IA no mundo físico em 2014 [6] e tive equipes na TUM, IDSIA e agora KAUST trabalhando em robôs bebês [4,10-11,18]. Esses robôs macios não apenas imitam os humanos servilmente e não funcionam apenas baixando a web como LLMs / VLMs. Não. Em vez disso, eles exploram os princípios da Curiosidade Artificial para melhorar seus Modelos de Mundo neurais (dois termos que usei em 1990 [1-4]). Esses robôs trabalham com muitos sensores, mas apenas atuadores fracos, de modo que não podem se machucar facilmente [18] quando coletam dados úteis ao criar e executar seus próprios experimentos auto-inventados. Notavelmente, desde a década de 1970, muitos zombaram do meu antigo objetivo de construir uma AGI auto-aperfeiçoada mais inteligente do que eu e depois me aposentar. Recentemente, no entanto, muitos finalmente começaram a levar isso a sério, e agora alguns deles estão repentinamente otimistas demais. Essas pessoas muitas vezes desconhecem os desafios restantes que temos que resolver para alcançar a IA real. Minha palestra no TED de 2024 [15] resume um pouco disso. REFERÊNCIAS (fáceis de encontrar na web): [1] J. Schmidhuber. Tornando o mundo diferenciável: Sobre o uso de redes neurais auto-supervisionadas (NNs) totalmente recorrentes para aprendizado e planejamento de reforço dinâmico em ambientes não estacionários. TR FKI-126-90, TUM, fevereiro de 1990, revisado em novembro de 1990. Este artigo também introduziu a curiosidade artificial e a motivação intrínseca por meio de redes adversárias generativas, onde um NN gerador está lutando contra um NN preditor em um jogo minimax. [2] J. S. Uma possibilidade de implementar curiosidade e tédio em controladores neurais de construção de modelos. Em J. A. Meyer e S. W. Wilson, editores, Proc. da Conferência Internacional sobre Simulação de Comportamento Adaptativo: De Animais a Animados, páginas 222-227. MIT Press / Bradford Books, 1991. Com base em [1]. [3] Blog JS AI (2020). 1990: Planejamento e Aprendizagem por Reforço com Modelos de Mundo Recorrentes e Curiosidade Artificial. Resumindo aspectos de [1][2] e muitos artigos posteriores, incluindo [7][8]. [4] J.S. AI Blog (2021): Curiosidade e criatividade artificiais desde 1990. Resumindo aspectos de [1][2] e muitos artigos posteriores, incluindo [7][8]. [5] J.S. TU Munich CogBotLab para robôs de aprendizagem (2004-2009) [6] NNAISENSE, fundada em 2014, para IA no mundo físico [7] J.S. (2015). Sobre Aprender a Pensar: Teoria da Informação Algorítmica para Novas Combinações de Controladores de Aprendizado por Reforço (RL) e Modelos de Mundo Neural Recorrente. arXiv 1210.0118. A Seção 5.3 descreve um engenheiro de prompt de RL que aprende a consultar seu modelo para raciocínio abstrato, planejamento e tomada de decisão. Hoje isso é chamado de "cadeia de pensamento". [8] J.S. (2018). Uma grande rede para tudo. arXiv 1802.08864. Veja também US11853886B2 de patentes e meu tweet do DeepSeek: O DeepSeek usa elementos do engenheiro de prompt de aprendizado por reforço de 2015 [7] e seu refinamento de 2018 [8] que colapsa a máquina RL e o modelo de mundo de [7] em uma única rede. Isso usa meu procedimento de destilação de rede neural de 1991: um sistema de cadeia de pensamento destilado. [9] J.S. Turing sobrevendido. Não é culpa de Turing, no entanto. AI Blog (2021, foi #1 no Hacker News) [10] J.S. Intelligente Roboter werden vom Leben fasziniert sein. (Robôs inteligentes ficarão fascinados com a vida.) F.A.Z., 2015 [11] J.S. em Falling Walls: O Passado, Presente e Futuro da Inteligência Artificial. Scientific American, Observações, 2017. [12] J.S. KI ist eine Riesenchance für Deutschland. (A IA é uma grande chance para a Alemanha.) F.A.Z., 2018 [13] H. Jones. J.S. diz que o trabalho de sua vida não levará à distopia. Revista Forbes, 2023. [14] Entrevista com J.S. Jazzyear, Xangai, 2024. [15] J.S. TED talk no TED AI Vienna (2024): Por que 2042 será um grande ano para a IA. Veja o videoclipe em anexo. [16] J.S. Baut den KI-gesteuerten Allzweckroboter! (Construa o robô multiuso controlado por IA!) F.A.Z., 2024 [17] J.S. 1995-2025: O Declínio da Alemanha e Japão vs EUA e China. Os robôs multifuncionais podem alimentar um retorno? AI Blog, janeiro de 2025, baseado em [16]. [18] M. Alhakami, D. R. Ashley, J. Dunham, Y. Dai, F. Faccio, E. Feron, J. Schmidhuber. Rumo a um robô bebê extremamente robusto com rica capacidade de interação para algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Pré-impressão arxiv 2404.08093, 2024.