A IA está passando por sua fase adolescente. É forte, ambicioso e capaz de coisas notáveis, mas cada vez mais, está sofrendo algumas dores de crescimento. Alguns analistas sugerem que a IA parou devido à “escassez de dados”, baixa conectividade ou limitações de potência.
No entanto, a verdadeira razão pode ser mais simples: ai, como a conhecemos, carece da capacidade fundamental de nos entender verdadeiramente, o usuário. Ele pode processar informações em velocidades notáveis, criar imagens fotorrealistas e elaborar texto fluente, mas luta com a inteligência emocional.
Não sabe quando um usuário está frustrado, entediado, ansioso ou exausto. Não pode sentir o momento de pausar, esclarecer ou mudar de curso. À medida que as ferramentas de IA são cada vez mais implantadas em domínios emocionalmente sensíveis, como educação, assistência médica, bem -estar e mídia, esse ponto cego emocional está se tornando uma limitação significativa.
Diretor de Estratégia e Operações da Neurologyca.
Talvez o próximo salto na IA não venha de mais dados ou processamento mais rápido, mas do ensino da IA para perceber o que os humanos fazem quando algo não está aterrissando. A IA emocionalmente adaptativa fará mais do que ler instruções; vai ler a sala.
Ao combinar pistas faciais, rastreamento do olhar, padrões comportamentais e sinais fisiológicos, a próxima geração de IA será capaz de inferir como alguém se sente e ajustar sua saída de acordo. O resultado será uma IA que entende quando empurrar e quando recuar – quando alguém estiver pronto para aprender, quando estiver mentalmente sobrecarregado ou quando não está se conectando.
Essa mudança, da lógica reativa para a consciência emocional, pode ser o que finalmente tira a IA da adolescência e a maturidade.
Ai mais rápido não significa melhor ai
Estamos acostumados a medir a IA em superlativos: modelos maiores, inferência mais rápida, respostas mais inteligentes. Mas, na pressa de aumentar, ignoramos algo mais fundamental: contexto humano. Um modelo dez vezes maior não necessariamente dará melhores respostas se não puder dizer quando isso não entendeu a pergunta ou quando um usuário está perdendo a paciência e precisa de um ouvido empático.
A precisão baseada em lógica não equivale necessariamente à utilidade no momento. Quando a IA é implantada em ambientes onde as nuances emocionais são importantes – como salas de aula, clínicas e durante conversas profundas – a inteligência bruta não é suficiente. Um algoritmo pode fazer recomendações rápidas de filmes com base na história da visualização, mas não sabe o que você está com vontade de assistir agora.
Esses ambientes não confiam apenas na entrega de informações; Eles confiam no tempo, tom e contexto emocional. Em uma sala de aula, a diferença entre um aluno prosperando e desengating não é sobre quantos fatos o sistema pode apresentar; É sobre saber quando o aluno está sobrecarregado.
Em um ambiente de saúde mental, oferecer a estratégia de enfrentamento certa é boa, mas e se o usuário estiver muito esgotado para ouvi -lo? Os sistemas tradicionais de IA não foram construídos para isso. Eles otimizam para a conclusão, não a conexão, e é aí que suas limitações se tornam aparentes.
Humanizando ai
A próxima atualização de marco da IA não será modelos mais rápidos ou algoritmos mais inteligentes. Será adaptividade emocional e consciência contextual. Isso significa duas coisas para o futuro da IA. Primeiro, a IA poderá ler suas pistas pessoais em tempo real, quando você optar por permitir.
Muito parecido com a maneira como os usuários do Apple Watch veem valor significativo na freqüência cardíaca, padrão de sono ou análise de níveis de atividade para fornecer insights de saúde personalizados, o contexto humano a IA capta os sinais silenciosos que enviamos o tempo todo: a taxa de piscar que sugere fadiga cognitiva, a micro-expressão que pisca quando a confusão se ajusta ou o movimento ocular sutil que ocorre na distração.
Com a fusão certa de sensores e modelos, a IA agora pode combinar emoção e humor com sinais biométricos em uma compreensão holística de como você está se sentindo e por quê.
Compreendendo padrões emocionais humanos
Segundo, e talvez ainda mais amplo, esse entendimento dos padrões emocionais e comportamentais humanos pode ser anonimamente “crowdsourcing”. Esse vasto conjunto de dados aumentará de nível de nível de grandes modelos de idiomas (LLMS) como o ChatGPT, tornando-os inerentemente mais centrados no ser humano em suas respostas e decisões.
Isso significa que a IA pode lidar com mais eficácia com uma gama mais ampla de situações, mesmo em ambientes onde sinais pessoais em tempo real não estão sendo interpretados. Trata -se de construir uma inteligência emocional fundamental na IA, tornando todas as interações mais intuitivas e responsivas às necessidades e estados humanos gerais.
Da mesma forma, um grande professor diminui quando detecta confusão ou injeta um pouco de diversão quando vê a sala vidrando, a IA emocionalmente adaptativa pode recalibrar rapidamente – repetindo um passo, simplificando um conceito ou apenas parando para dar espaço ao usuário. É uma mudança da IA que reage ao que dizemos à IA que responde à maneira como nos sentimos. Isso abre a porta para usar casos para os quais a IA convencional simplesmente não está equipada.
Em cuidados de saúde e bem-estar, pode surgir padrões emocionais e fisiológicos que podem sinalizar o desgaste, os transtornos do humor ou o risco de acidente vascular cerebral, sem depender de auto-relato propenso a preconceitos. Nos jogos, pode poder poder responder a como os jogadores se sentem, não apenas o que fazem, ajustando a dificuldade do jogo ou o fluxo narrativo em tempo real. O que une esses casos de uso-e inúmeros outros-é uma mudança da entrega única para sistemas emocionalmente responsivos que estão em sintonia com os seres humanos.
O verdadeiro avanço não estará no quanto a IA sabe; estará em quão bem a IA nos conhece.
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