Inteligência elevada! Google turbina Bard com método inovador

O Bard, chatbot do Google, segue em constante evolução. A companhia divulgou, recentemente, que melhorou a capacidade do sistema de executar tarefas que requerem lógica e raciocínio, ou seja, ele está ainda mais inteligente.

Com isso, a ferramenta passou a ter uma eficiência maior na resolução de questões de matemática e codificação, por exemplo. Essa notícia é boa para quem costuma demandar respostas nessas duas áreas.  

O Google informou que a versão atualizada do Bard conseguiu melhorar em 30% os problemas matemáticos e de palavras (baseados em computação), em relação à versão anterior.

Modelos de linguagem são insuficientes, diz Google

A empresa explica que os grandes modelos de linguagem (LLMs) que são utilizados para treinar chatbots, como o ChatGPT e o próprio Bard, não são suficientes para que a ferramenta consiga resolver problemas avançados de lógica e raciocínio. É preciso ir além disso.  

Esses modelos são mecanismos de previsão, ou seja, ao receberem um comando (prompt), eles conseguem gerar respostas para antecipar quais palavras seguirão. Eles garantem uma escrita coerente e criativa, mas são limitados quando se exige certo raciocínio.

A empresa decidiu, então, criar um novo método para ampliar a capacidade lógica do Bard. Trata-se de um código implícito que identifica comandos que podem ser utilizados para resolver problemas ou perguntas que exigem pensamento lógico.

Como funciona?

A partir dessa etapa, o Bard cria um código Python que auxilia na resolução do problema e exibe o código ao usuário junto da resposta.  

A abordagem desse método, segundo o Google, vem do entendimento de inteligência artificial presente no livro “Thinking, Fast and Slow”, escrito pelo psicólogo Daniel Kahneman, que divide o pensamento humano em dois sistemas.  

No caso do Bard, o sistema 1 é feito para produzir respostas rápidas, mas sem aprofundar no assunto, e o sistema 2, que é similar à computação tradicional, consegue formular sequências corretas de etapas a serem seguidas e, com isso, produzir resultados que impressionam.  

O vice-presidente de engenharia do Bard, Jack Krawczyk, explica que a atualização do sistema combinou recursos dos LLMs e do código tradicional para aumentar a precisão das respostas.