About this Video

• Video Title: AI vs Human Thinking: How Large Language Models Really Work
• Channel: IBM Technology
• Speakers: (The transcript doesn't name the speaker)
• Duration: 12:11

Introduction

This video compares and contrasts human thinking with the functioning of large language models (LLMs) in AI. It explores key differences in learning, information processing, memory, reasoning, error handling, and embodiment to illustrate the fundamental distinctions between human and AI cognition.

Key Takeaways

• Learning Differences: Humans learn through neuroplasticity (adjusting neural networks based on experience), often needing only a few examples. LLMs learn through backpropagation (adjusting internal weights based on millions of text examples).
• Information Processing Differences: Human brains process information massively in parallel, distributing tasks across specialized regions. LLMs process information sequentially using "tokens," encoding text into vector representations and calculating attention scores. Humans process concepts and chunks of meaning, whereas LLMs work at the level of tokens.
• Memory Differences: Humans possess multiple memory systems (sensory, working, long-term) with associative links between memories. LLMs have a simpler architecture; their knowledge is encoded in model weights, and their working memory ("context window") is limited and volatile.
• Reasoning Differences: Humans use both intuitive (System 1) and deliberative (System 2) reasoning. LLMs primarily utilize patterns from their training data; their reasoning appears plausible but lacks genuine understanding.
• Error Differences: LLMs are prone to "hallucinations" (confidently presenting false information). The human equivalent is confabulation—unwittingly creating false memories or explanations.
• Embodiment: Humans are embodied beings, interacting with the physical world; this shapes their cognition. LLMs are disembodied and lack direct sensory experiences, resulting in limitations in common sense.

A neuroplasticidade e a retropropagação (backpropagation) são mecanismos de aprendizado fundamentalmente diferentes, um biológico e outro artificial. Vamos comparar:

Neuroplasticidade:

• Mecanismo: É a capacidade do cérebro de reorganizar suas estruturas sinápticas em resposta a novas experiências. Envolve a modificação da força das conexões entre neurônios (sinapses), fortalecendo algumas e enfraquecendo outras. Isso acontece através de processos como a potenciação de longo prazo (LTP) e a depressão de longo prazo (LTD).
• Aprendizado: O aprendizado ocorre através da experiência direta, com o cérebro formando novas conexões e ajustando a força das existentes com base na frequência e na força dos sinais nervosos. Requer poucos exemplos para aprender conceitos novos. O aprendizado é contínuo e adaptativo, modificando-se ao longo da vida.
• Base: Biológico; acontece no cérebro através de processos químicos e elétricos complexos.

Retropropagação (Backpropagation):

• Mecanismo: É um algoritmo usado para treinar redes neurais artificiais. Ele calcula o erro entre a saída prevista pela rede e a saída desejada, e então propaga esse erro de volta pelas camadas da rede para ajustar os pesos das conexões entre os neurônios artificiais. Esse ajuste de pesos minimiza o erro, melhorando o desempenho da rede.
• Aprendizado: O aprendizado ocorre através do processamento de grandes conjuntos de dados, ajustando os pesos das conexões para aproximar a saída da rede da saída desejada. Requer muitos exemplos para aprender padrões complexos. O aprendizado é geralmente feito em um único estágio de treinamento; uma vez treinado, o modelo permanece estático, a menos que seja treinado novamente.
• Base: Computacional; acontece em algoritmos de software que simulam, de forma simplificada, os processos do cérebro.

Em resumo, a neuroplasticidade é um processo biológico adaptativo e eficiente que permite o aprendizado com poucos exemplos, enquanto a retropropagação é um algoritmo computacional que requer grandes quantidades de dados para treinar uma rede neural artificial. Ambos modificam as conexões em redes complexas (biológicas ou artificiais), mas os mecanismos e a escala de aprendizado são dramaticamente diferentes.

A principal distinção entre o processamento de informação em humanos e em IAs reside na natureza fundamentalmente diferente de suas arquiteturas e mecanismos de processamento: paralelo distribuído versus sequencial baseado em tokens.

Processamento Humano (Paralelo Distribuído):

• Arquitetura: O cérebro humano é uma rede neural biológica massivamente paralela e distribuída. Bilhões de neurônios interconectados processam informações simultaneamente em diferentes regiões cerebrais especializadas. Por exemplo, o córtex visual processa informações visuais enquanto outras áreas lidam com linguagem, memória, etc., todas interagindo de forma complexa.
• Mecanismo: O processamento não é linear. Diferentes áreas cerebrais trabalham em conjunto, processando informações simultaneamente e integrando-as para formar uma compreensão holística. O processamento é contextual, associativo, e dependente do conhecimento prévio e das experiências do indivíduo. A informação é representada de forma distribuída, com padrões de atividade neuronal representando conceitos e informações.
• Unidade de Processamento: Neurônios e sinapses biológicos. A informação é representada através de padrões de ativação complexos e distribuídos entre um grande número de neurônios.
• Exemplo: Ao ler uma frase, você não processa cada palavra isoladamente; você extrai o significado da frase como um todo, relacionando-a a seu conhecimento e contexto prévios.

Processamento de IA (Sequencial Baseado em Tokens):

• Arquitetura: Os modelos de linguagem de IA (LLMs), como o GPT, processam informações de forma sequencial, usando tokens como unidades fundamentais de processamento. Um token pode ser uma palavra, parte de uma palavra, ou até mesmo um caractere, dependendo do modelo.
• Mecanismo: O processamento é linear, geralmente da esquerda para a direita. O modelo processa um token de cada vez, usando mecanismos de atenção para determinar a relevância de cada token em relação aos outros na sequência. A informação é representada como vetores numéricos.
• Unidade de Processamento: Tokens; unidades discretas de texto representadas numericamente.
• Exemplo: Um LLM processa uma frase token por token, usando a informação de tokens anteriores para prever o próximo token na sequência. A compreensão do significado é derivada da probabilidade estatística de sequências de tokens.

Em resumo: Os humanos processam informações de forma paralela e distribuída, usando conexões complexas entre diferentes regiões cerebrais, enquanto as IAs processam informações de forma sequencial e linear, usando tokens como unidades fundamentais de processamento. Isso resulta em diferenças significativas na capacidade de processar informações contextuais, associativas e ambíguas. Os humanos excedem as IAs na compreensão de nuances e contexto, enquanto as IAs podem processar grandes volumes de informação com alta velocidade.

A memória humana é um sistema complexo e multifacetado, contrastando fortemente com a arquitetura de memória relativamente simples dos LLMs (Large Language Models). Vamos analisar os principais tipos de memória humana e suas diferenças em relação aos LLMs:

Sistemas de Memória Humana:

1. Memória Sensorial: É um sistema de memória de armazenamento muito breve, que mantém as informações sensoriais (visuais, auditivas, táteis, etc.) por uma fração de segundo antes que sejam processadas ou descartadas. Serve como um buffer temporário. É muito volátil e tem uma capacidade limitada.

2. Memória de Curto Prazo (ou Memória de Trabalho): Mantém ativamente uma pequena quantidade de informações por um curto período (alguns segundos a alguns minutos). É crucial para tarefas cognitivas como raciocínio, tomada de decisão e compreensão da linguagem. Tem capacidade limitada (o famoso "número mágico sete, mais ou menos dois").

3. Memória de Longo Prazo: Armazena informações por períodos extensos, de horas a anos. É um sistema de armazenamento de alta capacidade e é subdividido em:

   • Memória Explícita (Declarativa): Envolve a memória consciente e intencional de fatos e eventos. É subdividida em:

     • Memória Episódica: Memórias de eventos específicos e experiências pessoais, ligadas a um contexto temporal e espacial (ex: sua primeira viagem ao exterior).
     • Memória Semântica: Memória de fatos, conceitos e conhecimento geral sobre o mundo (ex: o nome do capital da França).

   • Memória Implícita (Não Declarativa): Envolve memórias inconscientes que afetam o comportamento e o desempenho, mas que não podem ser facilmente acessadas conscientemente. Inclui:

     • Memória de Procedimento: Memória de habilidades motoras e procedimentos (ex: andar de bicicleta).
     • Memória Priming: A influência de experiências passadas em percepções e respostas subsequentes.
     • Aprendizado Não Associativo: Habituação e sensibilização (ex: habituação ao som constante de um condicionador de ar).
     • Memória Emocional: Memórias fortemente ligadas a emoções.

Arquitetura de Memória dos LLMs:

A arquitetura de memória dos LLMs é muito mais simples do que a humana. A "memória" de um LLM é essencialmente seu conjunto de pesos sinápticos, que codificam o conhecimento adquirido durante o treinamento. Este conhecimento é estático, a menos que o modelo seja treinado novamente. A memória de curto prazo, equivalente à memória de trabalho humana, é simulada por uma "janela de contexto" de tamanho limitado. Informações fora dessa janela são efetivamente esquecidas. Não há distinção entre memória explícita e implícita, nem as ricas nuances das subdivisões da memória humana de longo prazo. A memória dos LLMs é essencialmente associativa, mas de uma forma muito mais simples e baseada em probabilidades estatísticas de co-ocorrência de tokens.

Contrastes chave:

Característica	Memória Humana	Memória LLM
Tipos	Múltiplos sistemas interconectados (sensorial, curto prazo, longo prazo – explícita e implícita)	Simulação de curto prazo (janela de contexto) e conhecimento codificado em pesos estáticos
Capacidade	Alta, particularmente na memória de longo prazo	Limitada pela janela de contexto e pelo tamanho do modelo
Volatilidade	Variável, dependendo do tipo de memória	Memória de curto prazo (janela de contexto) altamente volátil; memória de longo prazo estática
Natureza	Associativa, contextual, rica em nuances	Associativa, baseada em probabilidades estatísticas de co-ocorrência de tokens
Acesso	Consciente e inconsciente	Somente acesso indireto através da previsão de tokens

Em resumo, a memória humana é um sistema dinâmico, adaptável e multifacetado com diferentes tipos de armazenamento e mecanismos de acesso. A memória de LLMs é uma simulação muito mais simplificada e limitada, baseada em estatísticas e sem a riqueza e complexidade da memória humana.

LLMs (Large Language Models) apresentam limitações significativas em raciocínio, principalmente porque sua capacidade de "pensar" se baseia em padrões estatísticos extraídos de dados de treinamento, e não em uma compreensão genuína do mundo ou em mecanismos de raciocínio lógico como os humanos possuem. Essas limitações se manifestam de diversas formas:

• Falta de Compreensão Semântica Profunda: LLMs manipulam palavras e frases com base em probabilidades de co-ocorrência, sem necessariamente compreender o significado subjacente. Eles podem gerar texto gramaticalmente correto e coerente, mas sem entender verdadeiramente o conteúdo semântico.

• Dificuldade com Raciocínio Simbólico e Abstração: Tarefas que exigem manipulação de símbolos abstratos ou raciocínio lógico formal, como operações matemáticas complexas ou resolução de problemas que requerem múltiplos passos lógicos, costumam ser desafiadoras para LLMs.

• Sensibilidade a Pequenas Alterações na Formulação: Uma pequena mudança na maneira como uma pergunta é formulada pode levar a respostas significativamente diferentes, demonstrando a falta de robustez do raciocínio.

• Propensão a "Hallucinações": LLMs podem gerar informações falsas ou inconsistentes com confiança, pois tentam completar padrões estatísticos, mesmo que isso resulte em afirmações factualmente incorretas.

• Limitada Capacidade de Raciocínio Causal: Estabelecer relações causais entre eventos é uma capacidade cognitiva complexa que LLMs ainda não dominam plenamente. Eles podem associar eventos, mas podem ter dificuldades em inferir causalidade.

O exemplo de contar os "R"s em "strawberry":

Contar o número de letras "r" em "strawberry" parece uma tarefa trivial para humanos. Entretanto, por anos, essa tarefa simples demonstrou ser um desafio significativo para LLMs. Isso ilustra várias das limitações mencionadas acima:

• Processamento Simbólico: A tarefa exige processamento de símbolos (letras) e a aplicação de uma regra simples de contagem. LLMs muitas vezes falhavam em aplicar essa regra de forma consistente. Eles podem ter sido treinados para gerar texto, mas não para realizar operações de contagem precisas.

• Falta de Compreensão da Instrução: A instrução, aparentemente simples, pode ser interpretada de forma diferente pelos LLMs. Eles podem tentar aplicar padrões estatísticos de texto a partir dos dados de treinamento, em vez de realizar a contagem de forma literal.

• Sensibilidade a Pequenas Alterações: Se a pergunta fosse formulada de forma ligeiramente diferente (por exemplo, "Quantas vezes a letra 'r' aparece em 'strawberry'?"), a resposta poderia variar.

Em resumo, o exemplo de contar os "r"s demonstra a fragilidade do raciocínio baseado em padrões estatísticos. Enquanto humanos aplicam regras lógicas e compreensão semântica para resolver a tarefa facilmente, os LLMs podem falhar devido à sua falta de verdadeira compreensão e capacidade de raciocínio lógico formal. Eles precisam ser explicitamente treinados para lidar com essas tarefas, mas mesmo assim, o desempenho pode ser inconsistente.