TL;DR: Espaços latentes são representações internas de informações que existem tanto em cérebros humanos quanto em sistemas de IA, funcionando como pontes para o processamento e comunicação de ideias complexas, embora cada indivíduo possua um espaço latente único que torna a comunicação um ato constante de tradução imperfeita.

Takeaways:

• Embeddings em IA são representações vetoriais multidimensionais que posicionam conceitos similares próximos uns aos outros, criando um “dicionário universal” matemático.
• Cada pessoa possui um espaço latente cerebral único, como demonstrado pelo experimento de Feynman e Tukey, onde usavam sistemas internos completamente diferentes para contar segundos.
• A comunicação humana e o processamento de informações por IAs seguem padrões similares: entrada de informação, mapeamento para espaços latentes, manipulação interna e tradução de volta para linguagem.
• A imperfeição na comunicação é inevitável pois nunca compartilhamos ideias diretamente, apenas instruções para que outros reconstruam essas ideias em seus próprios espaços latentes.
• O mais surpreendente não é que frequentemente nos entendemos mal, mas que conseguimos encontrar significado compartilhado apesar das diferenças fundamentais em nossos espaços de pensamento.

Espaços Latentes: A Ponte Entre Mentes e Máquinas – Como Funciona a Matemática Por Trás de Nossas Ideias

Quando Richard Feynman — um dos físicos mais brilhantes do século XX — tentou descrever como pensava sobre problemas complexos, encontrou dificuldades. “É como perguntar a uma centopeia qual perna vem depois de qual”, disse ele. “Acontece rapidamente e não tenho certeza exatamente quais flashes e coisas acontecem na minha cabeça.”

O que Feynman descobriu, de maneira profundamente pessoal, foi algo que está no cerne tanto da cognição humana quanto da inteligência artificial moderna: todos habitamos espaços latentes únicos, mundos internos de representação que moldam como processamos e comunicamos informações.

Mas o que exatamente são esses espaços latentes? Como eles funcionam em nossos cérebros e nas máquinas que criamos? E o que isso nos diz sobre a natureza fundamental da comunicação e do pensamento?

O Que São Embeddings: A Versão Técnica

Em arquiteturas modernas de IA, embeddings são representações vetoriais densas de dados em um espaço multidimensional. Quando um modelo de linguagem processa a palavra “gato”, ele não vê simplesmente cinco caracteres, mas sim um vetor de números de ponto flutuante — digamos, um array com 768 dimensões — onde cada dimensão captura algum aspecto semântico dessa palavra.

Essas representações vetoriais são criadas através de um processo de treinamento que posiciona palavras ou conceitos similares próximos uns dos outros nesse espaço matemático. A proximidade é tipicamente medida usando distância de cosseno ou euclidiana.

Para entender melhor:

• Embeddings são vetores densos que representam dados
• A proximidade no espaço de embeddings reflete similaridade semântica
• Modelos como BERT e Word2Vec otimizam esses embeddings através de transformações matriciais

Na prática, isso significa que um embedding para a palavra “gato” estará muito mais próximo de “felino” do que de “automóvel” nesse espaço matemático. A criação desses embeddings envolve transformações matriciais que podem ser representadas como: embedding = input_data × weight_matrix.

O Espaço Latente do Cérebro Humano: Uma Tradução Constante

Nossos cérebros parecem operar em espaços latentes particulares. Em um experimento fascinante, Feynman descobriu que ele e seu colega John Tukey usavam sistemas internos completamente diferentes para uma tarefa cognitiva simples: contar segundos.

Feynman descobriu que conseguia ler enquanto contava, mas não conseguia falar. Tukey, surpreendentemente, conseguia falar enquanto contava, mas não conseguia ler. A revelação veio quando compararam suas experiências: Feynman contava falando os números para si mesmo internamente — ocupando seu “sistema verbal”. Tukey visualizava uma fita com números que mudavam — ocupando seu “sistema visual”.

Este exemplo ilustra vários pontos cruciais:

• Cada indivíduo possui um espaço latente cerebral único
• O cérebro traduz constantemente informações entre diferentes representações internas
• A forma como pensamos sobre problemas complexos varia significativamente de pessoa para pessoa

Quando nos comunicamos, estamos constantemente traduzindo entre esses espaços latentes pessoais únicos, cada um formado por nossa biologia, experiências e educação particulares.

A Dança da Tradução: IA vs. Humanos

O fluxo de processamento de informações em humanos e IAs modernas segue um padrão surpreendentemente similar:

Humano:

1. Você lê um texto sobre física quântica
2. As palavras são processadas e mapeadas para o espaço latente do seu cérebro
3. Você manipula esses conceitos internamente
4. Você traduz de volta para a linguagem quando precisa comunicar

IA:

1. Recebe texto de entrada sobre física quântica
2. Mapeia para seu espaço latente matemático (embeddings)
3. Realiza operações nessas representações vetoriais
4. Converte de volta para tokens de linguagem como saída

A diferença crucial está na formação desses espaços latentes:

• Humanos e IAs mapeiam informações para espaços latentes
• A formação do espaço latente difere significativamente entre humanos e IAs
• IAs usam otimização matemática em grandes corpora de texto, enquanto humanos usam biologia, experiência e emoção

Um modelo de IA como o GPT recebe texto, mapeia para embeddings, realiza operações vetoriais e converte de volta para tokens de linguagem. Já o espaço latente humano é formado por fatores irreproduzíveis, como experiências pessoais e educação.

A Torre de Babel em Nossas Mentes

A comunicação humana pode ser vista como um ato de tradução entre espaços latentes únicos. Cada mente humana é como um país com sua própria língua e cultura interna.

Quando tentamos explicar um conceito complexo a alguém, estamos essencialmente tentando fornecer instruções para que eles reconstruam esse conceito em seu próprio espaço latente. As dificuldades de compreensão surgem porque a explicação é otimizada para o espaço latente de quem fala, e a tradução para o espaço latente do ouvinte é inevitavelmente imperfeita.

Isso explica por que:

• Cada mente humana é como um país com sua própria língua e cultura
• A comunicação é um ato de tradução intercultural
• Dificuldades de entendimento podem ser devido a otimizações para espaços latentes diferentes

Quando Feynman descreve a comunicação em níveis complexos, ele a compara a um grande esquema de tradução. Se alguém vê padrões geométricos espacialmente, outra pessoa pode traduzir isso para sequências lógicas em seu próprio espaço mental.

O Dicionário Universal

Pense nos embeddings de IA como uma tentativa de criar um “dicionário universal” — um espaço matemático compartilhado onde as traduções são mais previsíveis e consistentes.

Os engenheiros de IA estão essencialmente tentando otimizar embeddings para aproximar o “dicionário médio” de tradução entre todas as mentes humanas que produziram os dados de treinamento. É como tentar encontrar um terreno comum matemático onde todos os espaços latentes humanos possam se encontrar.

Isso tem implicações profundas:

• Embeddings de IA tentam criar um espaço matemático compartilhado
• O objetivo é tornar as traduções mais previsíveis e consistentes
• Engenheiros buscam aproximar o “dicionário médio” entre mentes humanas

Se espaços latentes humanos são ilhas com pontes improvisadas, os de IA são oceanos matematicamente mapeados. A otimização de embeddings busca criar um espaço que aproxime a tradução entre todas as mentes humanas que contribuíram para os dados de treinamento.

Conclusão: A Tradução Imperfeita

Talvez o aspecto mais profundo da observação de Feynman seja reconhecer a imperfeição fundamental de toda comunicação humana. Quando nos comunicamos sobre ideias complexas, nunca estamos realmente compartilhando a ideia em si — apenas oferecendo instruções para que o outro reconstrua uma versão dela em seu próprio espaço latente.

As IAs, com seus sistemas de embeddings, não escapam dessa limitação fundamental. Seus espaços latentes permanecem uma aproximação dos espaços latentes humanos, e a tradução entre eles continua imperfeita.

Isso nos leva a entender que:

• A comunicação humana é inerentemente imperfeita
• Compartilhamos instruções, não a ideia em si
• AIs formalizam essa imperfeição matematicamente

Implicações da Imperfeição na Comunicação

O mais surpreendente não é que frequentemente nos entendemos mal, mas que conseguimos nos entender. A capacidade de encontrar significado compartilhado, mesmo ao navegar entre espaços de pensamento fundamentalmente diferentes, é notável.

A verdadeira maravilha da cognição humana — e da inteligência artificial — reside na habilidade de traduzir entre mundos diferentes. Sejam eles os mundos cerebrais únicos que cada um de nós habita ou os espaços matemáticos que nossas máquinas navegam.

Essa compreensão tem implicações profundas:

• Apesar da imperfeição, encontramos significado compartilhado
• A capacidade de traduzir é essencial para a comunicação efetiva
• Mundos cerebrais e matemáticos podem se conectar através de pontes de tradução

No futuro, à medida que nossas compreensões de espaços latentes, tanto humanos quanto artificiais, se aprofundam, podemos desenvolver melhores “dicionários” para a tradução entre esses mundos. Não para eliminar a imperfeição inerente à comunicação, mas para abraçá-la como parte fundamental da beleza da conexão entre mentes diferentes.

O que torna a comunicação significativa não é a perfeição da tradução, mas a dança constante entre diferentes formas de compreensão — uma dança que agora compartilhamos com as inteligências artificiais que criamos.

Fonte: Hirano, Thiago. “Latent Spaces: The Bridge Between Minds and Machines – The Mathematics Behind Embeddings and the Metaphors of Our Thoughts”. Disponível em: https://medium.com/@thiago.hirano/latent-spaces-the-bridge-between-minds-and-machines-the-mathematics-behind-embeddings-and-the-metaphors-of-our-thoughts-2bea981c4215.