A Falha Fatal dos LLMs: A Falta de Modelos de Mundo

Este ensaio mergulha em uma falha fundamental dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs): a falta de modelos cognitivos robustos do mundo. Usando o xadrez como exemplo principal, o autor demonstra como os LLMs, apesar de memorizar dados e regras do jogo, falham em construir e manter modelos dinâmicos do estado do tabuleiro, levando a movimentos ilegais e outros erros. Isso não é exclusivo do xadrez; em vários domínios, desde a compreensão de histórias e geração de imagens até a compreensão de vídeo, a ausência de modelos de mundo dos LLMs resulta em alucinações e imprecisões. O autor argumenta que a construção de modelos de mundo robustos é crucial para a segurança da IA, destacando as limitações dos designs atuais de LLMs no tratamento de cenários complexos do mundo real e incentivando os pesquisadores de IA a priorizar a ciência cognitiva no desenvolvimento de sistemas de IA mais confiáveis.