A inteligência artificial escreve poemas, mas tem dificuldades com matemática. Por que o ChatGPT e outros chatbots não conseguem resolver nem cálculos básicos? Revelamos as causas dos erros matemáticos da IA, desde a tokenização, que quebra os números em fragmentos incompreensíveis, até a abordagem estatística de aprendizado, que falha na matemática.

A inteligência artificial, incluindo o ChatGPT, consegue escrever poemas, compor música e traduzir textos. No entanto, muitas vezes tropeça em problemas matemáticos simples. Por que um chatbot que lida com tarefas linguísticas complexas não consegue resolver matemática de nível escolar básico?
Um dos problemas chave é a tokenização. Este processo divide os dados em partes menores, chamadas tokens. Pense nisso como montar um quebra-cabeça, onde as palavras são quebradas em sílabas. O tokenizador, o modelo de inteligência artificial responsável por este processo, não entende o significado dos números.
Pode ocorrer que o número 380 seja percebido como um token, enquanto 381 como dois (38 e 1). Isso quebra as relações entre os dígitos e complica o cálculo.
Outra razão para as dificuldades matemáticas do ChatGPT é sua natureza estatística. O chatbot aprende com base em uma vasta quantidade de exemplos e procura padrões neles. Por exemplo, aprende que a frase "Caro senhor" é frequentemente seguida pela frase "nos dirigimos a você".
Na matemática, no entanto, essa abordagem encontra problemas. O ChatGPT pode até adivinhar que o produto de números terminados em 2 terminará em 4, mas não consegue lidar com resultados intermediários. Simplificando, o modelo ChatGPT tenta adivinhar o resultado com base em padrões aprendidos em vez de realizar um cálculo exato.
Um estudo realizado por Yuntian Deng da Universidade de Waterloo mostrou que o ChatGPT tem problemas com a multiplicação de números maiores que quatro dígitos. Isso ocorre porque um erro em qualquer etapa do cálculo se reflete no resultado final.
Pense nisso como um efeito dominó – um erro desencadeia uma reação em cadeia e o resultado está completamente errado. No entanto, há esperança de que o ChatGPT melhore no futuro. Deng e seus colegas também testaram o modelo o1 da OpenAI, que se destaca pela capacidade de raciocínio lógico.
Esse modelo alcançou resultados significativamente melhores do que o padrão GPT-4o e conseguiu resolver corretamente até a multiplicação de números de nove dígitos. O modelo o1 pensa sobre o problema passo a passo, o que lhe permite alcançar resultados mais precisos.

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