Pesquisadores da empresa de inteligência artificial Sapient, em Singapura, anunciaram o desenvolvimento de um modelo inédito de IA que simula de forma mais fiel o funcionamento do cérebro humano. Batizado de modelo de raciocínio hierárquico (HRM), o sistema se baseia no processamento hierárquico e em múltiplas escalas de tempo que caracterizam a atividade cerebral — quando diferentes regiões processam informações em ritmos distintos.
O HRM surpreendeu pela eficiência: possui apenas 27 milhões de parâmetros e foi treinado com cerca de 1.000 exemplos, enquanto modelos avançados como ChatGPT e Deepseek trabalham com bilhões ou trilhões de parâmetros.
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Desempenho superior
Nos testes do benchmark ARC-AGI, que mede a proximidade dos modelos com uma inteligência artificial geral (AGI), o HRM superou resultados de grandes sistemas de IA. Entre os destaques, conseguiu resolver quebra-cabeças complexos de Sudoku e encontrar os melhores caminhos em labirintos, tarefas que outros modelos não conseguiram executar com a mesma precisão.
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Diferença em relação aos modelos atuais
Enquanto a maioria dos LLMs utiliza o método de cadeia de pensamento (CoT), que divide problemas em etapas intermediárias, o HRM atua de forma distinta:
- Um módulo de alto nível realiza o planejamento abstrato e mais lento;
- Um módulo de baixo nível executa cálculos rápidos e detalhados.
Esse processo imita a integração entre diferentes áreas do cérebro. Além disso, a técnica de refinamento iterativo permite ao sistema reavaliar soluções de forma contínua até chegar à resposta final.
Perspectivas
Embora os resultados ainda precisem de revisão por pares — o estudo foi publicado no repositório arXiv —, os avanços sugerem um caminho promissor para sistemas de IA que exigem menos dados, são mais rápidos e apresentam raciocínio mais robusto, aproximando-se de habilidades cognitivas humanas.
