Pesquisa propõe arquitetura multiagente inspirada em “pensar rápido e lento”

Um trabalho publicado no arXiv discute como sistemas de IA ainda são, em grande parte, “estreitos”, focados em competências limitadas como interpretação de imagens, processamento de linguagem natural e classificação. Os autores defendem que estudar mecanismos ligados à inteligência humana pode ajudar a incorporar capacidades mais amplas aos sistemas de IA. A proposta se baseia na teoria de “pensar rápido e lento” de Daniel Kahneman e descreve uma arquitetura multiagente para lidar com problemas de forma mais flexível.

Na arquitetura apresentada, problemas recebidos podem ser resolvidos por agentes do “Sistema 1”, que reagem explorando apenas experiências passadas, ou por agentes do “Sistema 2”, ativados quando é necessário raciocinar e buscar soluções além do esperado para o Sistema 1. O modelo inclui uma representação do mundo com conhecimento do domínio e uma representação de “si”, com informações sobre ações anteriores e sobre as habilidades dos solucionadores.