Challenges Persist in Developing Artificial General Intelligence, Apple Researchers Reveal

Binance News · 2025-06-09T04:33:40.000Z

According to Cointelegraph, the pursuit of artificial general intelligence (AGI) remains a complex challenge, as highlighted by Apple researchers who have identified significant reasoning difficulties in leading AI models. Despite recent advancements in large language models (LLMs) like OpenAI's ChatGPT and Anthropic's Claude, the fundamental capabilities and limitations of these models are not fully understood, as detailed in a June paper titled "The Illusion of Thinking." The researchers emphasize that current evaluations focus heavily on mathematical and coding benchmarks, prioritizing final answer accuracy without adequately assessing the reasoning abilities of AI models. Apple's research contrasts with the widespread belief that AGI is imminent. To explore the reasoning capabilities of AI, the researchers designed various puzzle games to test both "thinking" and "non-thinking" versions of models such as Claude Sonnet, OpenAI's o3-mini and o1, and DeepSeek-R1 and V3 chatbots. Their findings reveal that frontier large reasoning models (LRMs) experience a significant drop in accuracy when faced with complex tasks, failing to generalize reasoning effectively. This contradicts expectations for AGI, as these models struggle with exact computation, inconsistent reasoning, and an inability to apply explicit algorithms across different puzzles. The study also highlights that AI chatbots often exhibit overthinking, generating correct answers initially but then deviating into incorrect reasoning. The researchers conclude that LRMs mimic reasoning patterns without truly internalizing or generalizing them, falling short of AGI-level reasoning. These insights challenge prevailing assumptions about LRM capabilities and suggest that current approaches may be encountering fundamental barriers to achieving generalizable reasoning. AGI is considered the ultimate goal of AI development, representing a state where machines can think and reason on par with human intelligence. In January, OpenAI CEO Sam Altman expressed confidence in the company's progress toward building AGI, stating that they are closer than ever before. Similarly, Anthropic CEO Dario Amodei predicted that AGI could surpass human capabilities within the next few years, potentially by 2026 or 2027. Despite these optimistic projections, the findings from Apple researchers underscore the ongoing challenges in the race to develop AGI.

De acordo com o Cointelegraph, a busca pela inteligência geral artificial (AGI) continua sendo um desafio complexo, conforme destacado pelos pesquisadores da Apple, que identificaram dificuldades significativas de raciocínio em modelos de IA líderes. Apesar dos recentes avanços em grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic, as capacidades e limitações fundamentais desses modelos não são totalmente compreendidas, conforme detalhado em um artigo de junho intitulado "A Ilusão do Pensamento". Os pesquisadores enfatizam que as avaliações atuais se concentram fortemente em benchmarks matemáticos e de codificação, priorizando a precisão da resposta final sem avaliar adequadamente as habilidades de raciocínio dos modelos de IA.
A pesquisa da Apple contrasta com a crença generalizada de que a AGI é iminente. Para explorar as capacidades de raciocínio da IA, os pesquisadores projetaram vários jogos de quebra-cabeça para testar tanto versões "pensantes" quanto "não pensantes" de modelos como Claude Sonnet, o o3-mini e o o1 da OpenAI, e os chatbots DeepSeek-R1 e V3. Suas descobertas revelam que os grandes modelos de raciocínio de fronteira (LRMs) experimentam uma queda significativa na precisão quando enfrentam tarefas complexas, falhando em generalizar o raciocínio de forma eficaz. Isso contradiz as expectativas para a AGI, uma vez que esses modelos lutam com cálculos exatos, raciocínio inconsistente e uma incapacidade de aplicar algoritmos explícitos em diferentes quebra-cabeças.
O estudo também destaca que os chatbots de IA frequentemente exibem pensamento excessivo, gerando respostas corretas inicialmente, mas depois se desviando para raciocínios incorretos. Os pesquisadores concluem que os LRMs imitam padrões de raciocínio sem realmente internalizá-los ou generalizá-los, ficando aquém do raciocínio em nível de AGI. Essas percepções desafiam as suposições predominantes sobre as capacidades dos LRMs e sugerem que as abordagens atuais podem estar enfrentando barreiras fundamentais para alcançar um raciocínio generalizável.
A AGI é considerada o objetivo final do desenvolvimento da IA, representando um estado onde as máquinas podem pensar e raciocinar em paridade com a inteligência humana. Em janeiro, o CEO da OpenAI, Sam Altman, expressou confiança no progresso da empresa em direção à construção da AGI, afirmando que eles estão mais perto do que nunca. Da mesma forma, o CEO da Anthropic, Dario Amodei, previu que a AGI poderia superar as capacidades humanas nos próximos anos, potencialmente até 2026 ou 2027. Apesar dessas projeções otimistas, as descobertas dos pesquisadores da Apple ressaltam os desafios contínuos na corrida para desenvolver a AGI.

Desafios Persistem no Desenvolvimento da Inteligência Geral Artificial, Revelam Pesquisadores da Apple

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