Apple questiona capacidades de modelos de raciocínio de IA em novo artigo de pesquisa

Investing.com - A Apple Inc divulgou no fim de semana um artigo de pesquisa afirmando que modelos de inteligência artificial voltados para o raciocínio têm capacidades limitadas e falham em gerar resultados precisos além de certo nível de complexidade.

Em um artigo intitulado "A Ilusão do Pensamento: Entendendo a Força e as Limitações dos Modelos de Raciocínio através da Lente da Complexidade do Problema", pesquisadores da Apple (NASDAQ:AAPL) afirmaram que modelos de raciocínio maiores (LRMs) apresentavam claras lacunas na qualidade de seu raciocínio e não conseguiam desenvolver capacidades gerais de resolução de problemas.

Os pesquisadores testaram LRMs como o O1/o3 da OpenAI, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking e Gemini Thinking através de problemas cada vez mais complexos que também se desviavam dos benchmarks padrão de testes de IA.

Os pesquisadores da Apple usaram "ambientes de quebra-cabeça controláveis" para testar os modelos e descobriram que o desempenho dos LRMs se deteriorava, eventualmente chegando a zero diante do aumento da complexidade.

"Mostramos que os LRMs de última geração (por exemplo, o3-mini, DeepSeek-R1, Claude-3.7-Sonnet-Thinking) ainda falham em desenvolver capacidades generalizáveis de resolução de problemas, com precisão finalmente colapsando para zero além de certas complexidades em diferentes ambientes", escreveram os pesquisadores da Apple no artigo.

Os pesquisadores afirmaram que os testes mostraram que os LRMs têm "ineficiências fundamentais" e limites claros em suas capacidades de escalonamento. Os pesquisadores também questionaram os métodos atuais de avaliação para LRMs baseados em benchmarks matemáticos estabelecidos e disseram que projetaram um método experimental mais controlado usando ambientes de quebra-cabeça algorítmicos.

Os pesquisadores da Apple questionaram afirmações de que os LRMs representam um passo significativo em direção à IA geral – uma forma teórica de IA que pode emular a ampla gama de habilidades cognitivas e de resolução de problemas demonstradas pelos humanos.

A IA geral tem sido há muito tempo apontada como um objetivo final por grandes desenvolvedores, embora ainda permaneça altamente teórica por natureza. Os modelos de IA atuais, especificamente os grandes modelos de linguagem, usam reconhecimento de padrões para prever a próxima palavra em uma sequência para gerar novo texto, o que ainda os deixa propensos a uma alta margem de erros e limita suas capacidades de raciocínio.

O artigo da Apple surge apenas dias antes da Conferência Mundial de Desenvolvedores da empresa em 9 de junho, com expectativas baixas depois que os esforços de IA da empresa ficaram amplamente atrás de seus concorrentes.

A Apple tem enfrentado dificuldades para lançar recursos prometidos em sua oferta de IA – Apple Intelligence – apesar de ter se associado à OpenAI para habilitar recursos de IA em seus dispositivos principais.

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