A história da tecnologia está cheia de previsões que agora parecem ridículas. Um dos exemplos mais famosos é atribuído a Bill Gates, que declarou em 1981 que "640 kilobytes deveriam ser suficientes para qualquer pessoa". As previsões de IA não são diferentes a esse respeito.
Os primeiros pesquisadores de IA (inteligência artificial) acreditavam que teríamos um robô que andaria, falaria e pensaria como um humano em apenas algumas décadas. Claro, apesar de alguns avanços impressionantes no aprendizado de máquina, a IA ainda tem um longo caminho a percorrer. De acordo com um princípio conhecido como paradoxo de Moravec, podemos ensinar as máquinas a resolver problemas complexos, mas ao mesmo tempo elas não conseguem lidar com os problemas mais simples.
Vamos Siri, pense como uma criança
Em 1957, o economista e pioneiro da ciência da computação Herbert Simon disse: “Não pretendo surpreender ou chocar você, mas posso resumir dizendo que existem máquinas no mundo agora que podem pensar, aprender e criar. Além disso, sua capacidade de realizar essas ações crescerá rapidamente até (no futuro previsível) que a gama de problemas que as máquinas podem enfrentar seja comparável à gama de problemas em que a mente humana foi necessária até agora.
Simon morreu em 2001, e seu "futuro visível", no qual as máquinas podem pensar como humanos, ainda está muito longe. Claro, a inteligência artificial se provou bem para executar tarefas específicas, como classificar galáxias distantes, imitar vozes de celebridades ou criar arte, mas o pensamento simples - um conceito conhecido como inteligência artificial geral - parece confundir os sistemas de aprendizado de máquina mais avançados. Pense bem, mesmo andar sobre duas pernas é um desafio para as máquinas. Eles podem ser capazes de derrotar o grande campeão de xadrez, mas não conseguirão passar à frente do pequeno e tirar o brinquedo certo da prateleira.
Este não é um problema novo. Na década de 1980, o cientista da computação Hans Moravec apresentou exatamente esse problema, agora chamado de "paradoxo de Moravec", e explicou por que isso é exatamente o que devemos esperar de máquinas que não estão sujeitas à seleção natural. “Codificados nas grandes e altamente desenvolvidas partes sensoriais e motoras do cérebro humano estão bilhões de anos de experiência sobre a natureza do mundo e como sobreviver nele”, escreveu ele em seu livro de 1988, Children of the Mind.
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Ou seja, o que parece simples para as pessoas foi aprimorado por milênios no processo de evolução. O que as pessoas acham mais difícil é difícil apenas porque é novo para elas - pensamos em estratégia de xadrez há pouco mais de mil anos, mas aprendemos a interagir com o meio ambiente desde que nossos ancestrais ainda eram organismos unicelulares. Habilidades evolutivas não requerem pensamento consciente, e quando você não precisa pensar sobre algo, é mais difícil descobrir como ensinar uma máquina a fazer isso.
Conheça as máquinas, conhecendo-se a si mesmo
Então, como você ensina uma máquina a realmente pensar? Moravec acredita que as máquinas carecem de evolução. No entanto, a situação melhora a cada dia.
Os engenheiros estão ensinando algoritmos de inteligência artificial, como ensinar robôs a jogar videogames. Mas antes de podermos ensinar as máquinas a pensar como humanos, nós mesmos precisamos entender melhor como os humanos pensam. Entender as limitações do aprendizado de máquina pode ajudar a responder a perguntas sobre como nossas mentes realmente funcionam. Também é possível que o paradoxo seja que a IA nunca será verdadeiramente independente e sempre dependerá da ajuda humana. Mas, em qualquer caso, todos devemos apreciar os supercomputadores funcionando dentro de nossos crânios. Eles fazem as tarefas mais difíceis do mundo parecerem fáceis.
Svetlana Bodrik
