A inteligência artificial já se tornou um fato em alguns segmentos financeiros e de transportes e, à medida que se espalha em outras áreas, queremos cada vez mais ter a certeza de que a controlamos, e não vice-versa. De 2001, Uma Odisséia no Espaço a Blade Runner, RoboCop a Matrix, quando as pessoas lidam com inteligência artificial, elas inevitavelmente enfrentam a fantasia sombria dos cineastas.
O último filme de Spike Jones, "She", e o lançamento "Out of the Machine" de Alex Garland já são dedicados às criações de inteligência artificial que vivem entre nós. O teste de Turing vem à tona e ainda não podemos determinar a principal diferença entre chips e códigos de carne e osso.
Esses temores também são expressos por algumas pessoas famosas do Vale do Silício: No mês passado, Elon Musk (CEO da Tesla e SpaceX) descreveu a inteligência artificial como "a maior ameaça existencial" para a humanidade. O que muitos de nós não entendemos, e talvez o próprio Elon Musk também, é que inteligência artificial não é uma tecnologia incrível que existe apenas nas fantasias de cineastas e laboratórios de gênios da computação.
Muitos de nossos smartphones usam técnicas rudimentares de inteligência artificial para traduzir de um idioma para outro ou responder às nossas perguntas; na indústria de jogos, a IA é usada para gerar cenários de jogo complexos e em constante mudança. E, à medida que empresas do Vale do Silício, como Google e Facebook, continuam comprando empresas de IA e contratando especialistas, a IA continuará a crescer.
Então, inteligência artificial não é o filme de Spielberg?
Não há reclamações sobre o filme, mas o termo que significa "inteligência artificial" tem uma história muito mais longa do que a que Spielberg e Kubrick mostraram em seus filmes. A inteligência artificial data do nascimento da computação na década de 1950, quando, apenas 14 anos depois de definir um computador de uso geral, Alan Turing se perguntou se uma máquina poderia pensar.
Vídeo promocional:
64 anos se passaram e essa ideia ainda ocupa nossas mentes, está incorporada em filmes e livros e é discutida em simpósios. Não se afastou muito do conjunto de regras estabelecidas por Turing em seu Computing Machines and the Mind, de 1950, no qual ele propôs o "jogo de imitação" que agora conhecemos como o teste de Turing.
Conecte um computador a um terminal de texto e permita que ele se comunique com o operador junto com uma pessoa real. A essência do teste é que, quando você pede ao operador para determinar qual de seus interlocutores era um humano, "o operador cometerá erros tantas vezes durante o jogo quanto puder cometer erros tentando distinguir um homem de uma mulher".
Turing acreditava que descobrir se uma máquina poderia passar em um teste seria mais útil do que responder à questão vaga e filosófica de se ela estava pensando ou não. "Em relação a esse assunto … acho inútil discutir isso." É verdade que Turing pensava que no ano 2000 "a linguagem e a educação terão mudado tanto que qualquer pessoa pode se comunicar com uma máquina pensante sem problemas".
Literalmente falando, ele não estava muito errado. Hoje, você costuma ouvir as pessoas dizerem que seus computadores são "burros" ou "atenciosos". Mas mesmo se levarmos mais a sério a definição de uma máquina pensante, essa ideia estará mais próxima da realidade do que muitos podem pensar.
AI já existe?
Relativamente. Ainda estamos muito longe de passar pelo jogo de simulação de Turing, apesar de relatos em contrário. Em junho, o chatbot Evgeny Gustman enganou com sucesso um terço dos juízes ao fazer o teste de Turing em Londres, convencendo-os de que era humano.
Mas em vez de pensar, Eugene confiou em truques e truques. Posando como um menino de 13 anos para quem o inglês não é sua língua nativa, a máquina explicava por muitos aspectos ilógicos de seu comportamento, incluindo um senso de humor pobre e declarações ofensivas, muitas vezes redirecionando a conversa para outra direção.
A maioria dos desenvolvedores de IA tenta ensiná-lo a processar a linguagem natural para que possamos emitir um comando em uma linguagem com a qual estamos familiarizados. Isso é o que as crianças começam a fazer antes mesmo de dar o primeiro passo, e essa é uma tarefa extremamente difícil para uma máquina.
Considere uma frase favorita dos pesquisadores de IA: "o tempo voa como uma flecha, as moscas da fruta como uma banana." [jogo de palavras: “o tempo voa como uma flecha, as moscas da fruta adoram banana”; a segunda parte da frase, por analogia com a primeira, pode ser traduzida como “as moscas da fruta como uma banana”]. A decomposição de uma frase em suas partes constituintes às vezes confunde até mesmo falantes nativos de inglês, para não mencionar o algoritmo.
A IA tem problemas de fala?
Certamente não dessa forma. Na verdade, na maioria das vezes, a IA não é usada para conversas. Alguns de vocês devem saber sobre inteligência artificial não por meio da ficção científica ou de Alan Turing, mas de videogames, onde a IA é usada para se referir a oponentes controlados por computador.
Em um jogo de tiro em primeira pessoa, por exemplo, a IA controla os movimentos dos inimigos, permitindo que eles se esquivem, mirem e atirem em você das maneiras mais incompreensíveis. Em jogos de corrida, a IA pode controlar veículos rivais. Como modelo de IA, os videogames certamente deixam muito a desejar. Mas os diamantes são feitos de diamantes, e as regras simplificadas do sistema se combinam para tornar algo complexo.
Pegue o GTA V, por exemplo, em que criar cidades com vida própria significa que você pode virar uma esquina e encontrar uma equipe de bombeiros lutando contra um motorista que bate em uma mangueira; ou Dwarf Fortress, onde gnomos vivem em cavernas com vida própria, texturizada e detalhada por algoritmos. Esses sistemas de jogo emergentes mostram uma maneira inteiramente nova de evolução da IA, não tentando imitar um ser humano, mas desenvolvendo uma heurística "boa o suficiente" que transforma algoritmos em algo completamente diferente quando dimensionado o suficiente.
Então, todo mundo está investindo em IA para fazer jogos melhores?
Não. Empresas como Apple e Google estão investindo muito dinheiro em IA, tentando criar assistentes pessoais virtuais como Siri e Google Now.
Isso pode estar um pouco longe da visão fantástica de Turing, mas os serviços de voz fazem essencialmente o mesmo trabalho árduo que um humano. Eles precisam ouvir e entender a linguagem falada, determinar quais dados ela contém e, em seguida, retornar o resultado, também na forma de uma conversa. Eles não estão tentando nos fazer acreditar que são humanos, mas isso acontece por si mesmo. Uma vez que toda a computação ocorre na nuvem, quanto mais ouvem, melhor entendem.
No entanto, as principais pesquisas em IA não se concentram em replicar a compreensão humana do mundo, mas em superá-la. O Watson da IBM, por exemplo, é conhecido como o computador que venceu o Jeopardy! em 2011, usando a compreensão da linguagem natural para encontrar respostas às perguntas do facilitador. Mas, junto com a compreensão da linguagem natural, o Watson também pode ler e compreender grandes quantidades de dados não estruturados e muito rapidamente.
No caso do Jeopardy!, Ele trabalhou com 200 milhões de páginas de dados, incluindo o texto de toda a Wikipedia. O objetivo real do Watson é expandir para toda a Internet e fornecer aos profissionais de saúde um mecanismo conveniente para trabalhar. Afinal, existem cientistas que querem apenas salvar a humanidade.
Todos nós vamos morrer?
Talvez. Há temores de que, uma vez que uma IA suficientemente versátil como o Watson seja criada, seu poder aumentará junto com o poder de processamento disponível para ele. A Lei de Moore prevê que o poder de computação dobra a cada 24 meses, então é apenas uma questão de tempo antes que a IA se torne mais inteligente do que seus criadores e possa criar uma IA ainda mais poderosa, levando a um crescimento exponencial em suas capacidades.
Mas o que a inteligência artificial superinteligente fará com essas capacidades? Tudo depende de como está programado. O problema é que é muito difícil programar um computador altamente inteligente para que ele não destrua acidentalmente a humanidade.
Digamos que você dê à sua IA a tarefa de fazer clipes de papel e torná-los os melhores possíveis. Em breve, ele perceberá que melhorias na produção de alimentos básicos podem ser alcançadas por meio de melhorias na linha de produção. O que ele irá fazer depois?
“Por exemplo, ele ficará preocupado que as pessoas não o desliguem, porque assim nenhum clipe de papel será produzido”, explica Nick Bostrom. Paperclip AI, diz Bostrom, “pode se livrar de uma pessoa imediatamente porque é uma ameaça. Além disso, ele precisará de tantos recursos quanto possível, pois eles podem ser usados para fazer clipes de papel. Por exemplo, átomos em corpos humanos."
Como lidar com essa IA?
A única maneira de isso funcionar, de acordo com alguns teóricos como Ray Kurzweil, CTO do Google, é encerrar a IA. As pessoas deveriam pensar não apenas em como criar IA inteligente, mas também no lado ético dessa questão - e programar de acordo com ela.
No final das contas, escrever código é apenas procurar problemas. Uma máquina com instruções para "fazer as pessoas felizes" pode resolver esse problema simplesmente implantando eletrodos no cérebro das pessoas. Portanto, ao pedir à inteligência artificial para resolver grandes problemas filosóficos, precisamos ter certeza de que a máquina entende o que é “bom” e o que é “ruim”.
Então, precisamos de um programa de ética e tudo ficará bem?
Na verdade não. Mesmo se conseguirmos impedir o surgimento de IA maliciosa, a questão permanece como a sociedade se adapta às capacidades crescentes da inteligência artificial.
A Revolução Industrial é caracterizada pela automação de uma série de empregos que antes dependiam do trabalho manual. Não há dúvida de que a Revolução Industrial foi o período de maior crescimento do bem-estar humano. Mas o golpe daquela época foi único em seu caso, e é improvável que o possamos ver novamente.
O que a energia a vapor fez pelo trabalho físico, a IA pode fazer pelo trabalho mental. Já estão aparecendo as primeiras vítimas dessa esfera: não há lugar no mundo para despacho de táxi com Hailo e Uber; o trabalho de um corretor da bolsa mudou precisamente devido à introdução da negociação de alta frequência; esportes e notícias em breve serão feitas por carros.
As verdadeiras mudanças estão apenas começando. Em novembro, o Goldman Sachs liderou uma rodada de financiamento de US $ 15 milhões para o Kensho, um serviço de análise de dados financeiros que usa técnicas de inteligência artificial além do alcance do melhor analista humano. Ele pode lidar com uma quantidade tão grande de dados que as pessoas ficam simplesmente impotentes diante dele.
A análise Kensho pode ser usada por uma empresa de comércio de alta frequência como a Athena, que a usa para ganhar uma vantagem de um milissegundo no mercado - o suficiente para ganhar dinheiro se você negociar bilhões de dólares.
Depois que essas negociações afetarem o mercado geral, Kensho pode fornecer seus algoritmos para a Forbes e ela substituirá seus analistas financeiros. A maioria dos resumos de negócios são individuais e, se os dados estão disponíveis em um formato estruturado, por que perder tempo com as pessoas?
Em geral, essas mudanças são boas. Se o trabalho de milhões de pessoas substituir os algoritmos, eles poderão fazer algo melhor, o número de horas de trabalho diminuirá e estaremos um passo mais perto da utopia.
