Pesquisadores da Universidade Jiao Tong de Xangai desenvolveram um modelo de inteligência artificial chamado ASI-Evolve que consegue se aprimorar de forma autônoma, criando versões melhores de si mesmo através de ciclos analíticos contínuos.
O sistema funciona executando um loop que espelha como humanos testariam tecnologias de IA, gerando variações de modelos, alterando métodos de treinamento e ajustando dados de entrada.
O ASI-Evolve incorpora dois componentes principais que o diferenciam de outros agentes evolutivos: uma base cognitiva que injeta experiências humanas acumuladas em cada rodada de exploração e um analisador dedicado que transforma resultados experimentais complexos em insights reutilizáveis para futuras iterações.
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Segundo os pesquisadores, este é o primeiro framework unificado a demonstrar descobertas orientadas por IA em três componentes centrais do desenvolvimento de inteligência artificial: dados, arquiteturas e algoritmos de aprendizado.
Performance superior em testes controlados
Em experimentos controlados, o ASI-Evolve conseguiu melhorar uma função específica — seu mecanismo de atenção — em 0,97 pontos em um teste de benchmark padrão, comparado aos 0,34 pontos alcançados por pesquisadores humanos.
As pontuações referem-se a scores neste teste, onde mesmo pequenos aumentos são considerados significativos, tornando o desempenho da IA quase três vezes superior ao humano nesta tarefa específica.
O sistema também demonstrou eficácia além da pesquisa em IA quando usado como modelo de descoberta de medicamentos, superando sistemas existentes. Os pesquisadores destacam que o modelo pode ser aplicado por analistas financeiros, engenheiros biomédicos, cientistas climáticos ou desenvolvedores de jogos para encontrar soluções melhores do que humanos conseguiriam explorar manualmente.
Colaboração entre humanos e máquinas
O pesquisador Xu Weixian explicou à publicação chinesa 36Kr que “em ASI-Evolve, introduzimos uma grande quantidade de experiência humana prévia. Não buscamos ‘evolução cega’ sem orientação humana porque o propósito experimental inicial e as ideias centrais são sempre propostas por humanos. O valor real do sistema está em usar a forte capacidade exploratória da IA para iterar rapidamente na direção orientada por humanos.”
Weixian enfatizou que o sistema funciona mais como um sistema colaborativo extremamente eficiente do que um substituto frio, promovendo uma mudança no papel humano da resolução e reparo de problemas para a definição de problemas. O sistema ainda requer supervisão humana em sua evolução, não representando uma ameaça a empregos.
Os pesquisadores não detalharam os custos energéticos de operação do ASI-Evolve, mas sua velocidade, eficiência e aprendizado em loop fechado sugerem um consumo de energia significativamente menor comparado aos principais modelos treinados em enormes conjuntos de dados. Agentes de IA são esperados para impulsionar a próxima etapa de desenvolvimento da China, onde novos data centers também são obrigatórios a usar tecnologia verde.
A pesquisa foi publicada no arXiv e está disponível no GitHub da Universidade Jiao Tong de Xangai.
Fonte: newatlas.com
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