Modelos de linguagem grandes (LLMs) podem raciocinar por analogia mesmo sem treinamento, aponta estudo

O raciocínio analógico é a capacidade de comparar duas coisas e identificar semelhanças entre elas. Esta é uma habilidade cognitiva essencial que os humanos usam para aprender e resolver problemas.

O estudo descobriu que os LLMs podem usar o raciocínio analógico para aprender novas tarefas, mesmo quando não são diretamente treinados para essas tarefas. Por exemplo, o estudo mostrou que um modelo de linguagem pode aprender a jogar o jogo de damas, mesmo que não tenha sido treinado especificamente para jogar damas. 

O LLM fez isso observando como os humanos jogam damas e identificando semelhanças entre o jogo de damas e outros jogos que o LLM já havia aprendido.

O estudo também descobriu que os LLMs podem usar o raciocínio analógico para resolver problemas que são novos ou desafiadores. Por exemplo, um modelo pode ser usado para diagnosticar doenças, mesmo que não tenha sido treinado especificamente para diagnosticar doenças. O modelo fez isso observando os sintomas de pacientes e identificando semelhanças entre os sintomas dos pacientes e os sintomas de doenças que o LLM já havia aprendido.

Este estudo é um marco importante no desenvolvimento da inteligência artificial. Ele sugere que os LLMs podem ser usados para automatizar tarefas que atualmente são realizadas por humanos e que eles podem ser usados para resolver problemas que são novos ou desafiadores. 

Além disso, o estudo também tem implicações importantes para o campo da inteligência artificial. Ele sugere que os LLMs podem ser usados para criar sistemas de IA que são capazes de aprender e resolver problemas de uma forma semelhante aos humanos. Isso pode levar ao desenvolvimento de sistemas de IA que podem ser usados para uma ampla gama de tarefas, desde a tomada de decisões até o diagnóstico médico. Para conferir detalhes levantados pelos pesquisadores, clique aqui.

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