Pesquisa em IA Migra de LLMs para Modelos de Mundo em Busca de Inteligência Corporificada

A trajetória da pesquisa em Inteligência Artificial Geral (AGI) em 2025 demonstra uma mudança notável, distanciando-se dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) em direção aos chamados "modelos de mundo". Essa reorientação visa conferir à IA a capacidade de simular e raciocinar sobre o ambiente físico, superando a limitação fundamental dos LLMs, que carecem de uma compreensão intrínseca de física e causalidade.

Embora o mercado global de LLMs estivesse projetado para alcançar US$ 12,8 bilhões em 2025, segundo a For Insights Consultancy, o foco da vanguarda da pesquisa migra para sistemas capazes de interagir com a realidade tridimensional. O cientista cognitivo Gary Marcus, um crítico da ideia de que a mera escala resolveria todos os desafios da IA, continua a advogar por abordagens neuro-simbólicas. Marcus sustenta que os LLMs atuais se baseiam primariamente no reconhecimento de padrões, falhando em abstrações complexas, como evidenciado em problemas de travessia de rios, onde pequenas alterações levam a resultados ilógicos. A integração da manipulação de símbolos é vista como um pilar essencial para o raciocínio confiável sobre conhecimento abstrato, fundamental para uma inteligência robusta.

Neste cenário de realinhamento estratégico, líderes estão impulsionando o desenvolvimento de modelos de mundo. A professora Fei-Fei Li, da Universidade de Stanford e cofundadora da World Labs, introduziu o Marble, um modelo de mundo focado em inteligência espacial. Li argumenta que a AGI exige a elevação da percepção à ação. O Marble, já disponível comercialmente, gera mundos 3D persistentes e editáveis a partir de texto, imagens ou vídeos, com exportação para ferramentas como Unreal e Unity, inaugurando a era da inteligência espacial. Em paralelo, o Google DeepMind expande seu trabalho em simulação com o Genie 3, uma plataforma de modelo de mundo de propósito geral que gera ambientes 3D interativos a partir de comandos de texto, mantendo consistência física e memória de estado.

A competição se intensificou com a saída de Yann LeCun da Meta para fundar uma startup dedicada exclusivamente à construção de modelos de mundo, considerando os LLMs um potencial impasse para a inteligência corporificada. Essa mudança de consenso para a inteligência corporificada sublinha uma demanda crescente por sistemas de IA que possam interagir com o mundo real de maneira significativa, transcendendo a simples previsão de texto. Enquanto LLMs como o Llama 3.1 continuam a fomentar inovações em código aberto e assistentes virtuais, o deslocamento estratégico visa sistemas que compreendam a física, o volume e a relação de causa e efeito, considerados a ponte crucial entre os LLMs atuais e a AGI genuína.