Pesquisadores da Universidade Jiao Tong de Xangai criaram um modelo de inteligência artificial que evolui de forma completamente autônoma, sem a necessidade de ajustes constantes por parte de engenheiros.
Denominado ASI-Evolve, o sistema emprega um ciclo contínuo de autoavaliação e reconstrução. Isso permite a geração de versões progressivamente mais sofisticadas a cada nova iteração realizada.
O ASI-Evolve combina uma base cognitiva construída a partir de experiências humanas acumuladas com um sofisticado analisador de resultados. Esse analisador converte dados experimentais em conhecimento prático e reutilizável para iterações futuras.
Segundo o Olhar Digital, essa estrutura permite que o sistema explore novas arquiteturas, métodos de treinamento e conjuntos de dados. Tudo isso sem depender de intervenção constante de programadores.
Durante experimentos rigorosamente controlados, o ASI-Evolve obteve um ganho de 0,97 pontos ao otimizar seu mecanismo de atenção em um benchmark amplamente utilizado pela comunidade científica. Pesquisadores humanos atingiram apenas 0,34 pontos na mesma tarefa, evidenciando desempenho quase três vezes superior para o sistema.
Os desenvolvedores descrevem o ASI-Evolve como o primeiro framework unificado capaz de gerar descobertas significativas nas três dimensões centrais do aprendizado de máquina. Essas dimensões compreendem a criação de novos conjuntos de dados, o design de arquiteturas inovadoras e o desenvolvimento de algoritmos mais eficientes.
O pesquisador Xu Weixian esclareceu que a equipe não busca uma evolução cega sem orientação humana. O sistema se baseia extensivamente em conhecimento humano prévio e opera dentro de diretrizes claramente estabelecidas pelos membros da equipe.
Xu Weixian destacou que o papel dos cientistas passa a ser o de definir problemas complexos e o direcionamento estratégico do processo de descoberta. A inteligência artificial assume a responsabilidade de realizar milhares de iterações em velocidades impossíveis para equipes humanas tradicionais.
Além do desempenho em tarefas de aprendizado de máquina, o ASI-Evolve apresentou avanços relevantes na descoberta de novos medicamentos e na análise avançada de dados do mercado financeiro. Os cientistas projetam ainda sua utilização em engenharia biomédica, simulações climáticas e criação de algoritmos para a indústria de jogos eletrônicos.
A íntegra do estudo foi disponibilizada na plataforma de preprints arXiv. O código completo do ASI-Evolve foi tornado público no repositório GitHub mantido pela Universidade Jiao Tong de Xangai.
Esse desenvolvimento reforça o protagonismo da China no avanço de sistemas de inteligência artificial mais eficientes e autônomos. O ASI-Evolve demonstra o potencial de frameworks que combinam experiência humana com capacidade extrema de iteração computacional.
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