Hoje, muitas das empresas de tecnologia do mundo estão em uma corrida única para literalmente dar vida à inteligência artificial (IA). Os sistemas de aprendizado de máquina já se tornaram parte integrante dos negócios para muitos, por isso não é surpreendente se as notícias sobre IA e redes neurais chegam aos seus olhos quase todos os dias. Normalmente, as manchetes dessas notícias soam assim: "IA derrotou uma pessoa em um videogame" ou "IA imita a fala humana" e, às vezes, "IA é mais eficaz do que uma pessoa para determinar o desenvolvimento do câncer". Estamos realmente próximos do momento em que a inteligência das máquinas pode ser comparada com a dos humanos, ou do momento em que o homem e a máquina podem conversar sobre amenidades e trabalhar juntos tão naturalmente quanto os humanos fazem entre si? As máquinas estão longe da autoconsciência?
Exagero prematuro
Apesar do fato de que todas as conquistas de IA "manchete" acima já são reais, pessoas como Yang LeCun, diretor de desenvolvimento de IA do Facebook e professor de ciência da computação na Universidade de Nova York, acreditam que superestimamos as capacidades dos sistemas de IA de hoje e criando um exagero em torno deles.
“Na verdade, ainda estamos longe de criar máquinas que podem aprender a cosmovisão básica da mesma forma que humanos e animais podem fazê-lo”, comentou LeCune em uma entrevista ao The Verge.
"Sim, você não pode argumentar que em algumas áreas individuais as máquinas já adquiriram capacidades que ultrapassam as humanas, mas na perspectiva de criar uma inteligência artificial universal geral, não estamos nem perto do nível de um rato."
A chamada inteligência artificial geral é um sistema que não requer a participação de um operador humano e é capaz de realizar quase qualquer tarefa que um ser humano possa realizar. Os atuais sistemas de IA são especializados e podem trabalhar apenas com uma ou outra tarefa, por exemplo, lidar com reconhecimento de voz ou imagem ou destacar objetos específicos em grandes quantidades de dados, ou seja, fazer apenas o que foram programados para fazer. Essas IAs especializadas são frequentemente chamadas de "IAs aplicadas" ou "IAs altamente especializadas", o que apenas mais uma vez mostra suas capacidades intelectuais limitadas.
As afirmações de LeCun são aceitas por Manuel Sebrian, um funcionário do MIT e co-desenvolvedor do Shelley, um algoritmo de IA capaz de escrever histórias assustadoras.
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“AI é uma ótima ferramenta. Mas, na minha opinião, com base na minha experiência com Shelley, a IA está muito longe de ser capaz de criar histórias de terror em um nível profissional, pois ainda está muito longe do nível da inteligência humana”, observa Sebrian.
LeCune geralmente acredita que, apesar de todo o incrível nível de progresso que pesquisadores e desenvolvedores de inteligência artificial alcançaram nos últimos anos, trabalhar com aprendizado de máquina e redes neurais não é exatamente o desenvolvimento da inteligência artificial muito real com a qual todos sonham hoje. …
“Eu não quero menosprezar os méritos de nossos colegas engenheiros e pesquisadores da DeepMind que trabalham com o mesmo AlphaGo, no entanto, quando as pessoas interpretam o aprimoramento do AlphaGo como um progresso significativo no desenvolvimento da inteligência artificial geral, está errado. Porque não é nada assim”, diz LeCun.
Pierre Barot, CEO da Aiva Technologies, que desenvolveu o algoritmo de IA da Aiva para criação musical, também acredita que o progresso que fizemos na criação de inteligência sintética é um tanto exagerado.
“Inteligência artificial geral é um assunto que está chamando muita atenção. Em geral, estou, é claro, otimista sobre a rapidez com que a tecnologia está se desenvolvendo, mas ao mesmo tempo acho que a maioria das pessoas simplesmente não entende a complexidade do nosso próprio cérebro, sem mencionar o quão difícil será criar um cérebro artificial”, diz Baro …
Construindo inteligência artificial geral
Hoje as pessoas gostam muito de usar o termo IA por qualquer motivo, mesmo quando a conversa pode ser sobre algo completamente diferente. Em qualquer notícia sobre IA, você pode encontrar termos como "aprendizado de máquina" ou "aprendizado profundo", bem como "redes neurais". Embora cada um desses termos seja até certo ponto relacionado à IA, na verdade, não estamos falando sobre IA como tal.
O aprendizado de máquina é uma ferramenta. Um conjunto de algoritmos que compõem um sistema inteligente que aprende absorvendo uma grande quantidade de dados. Além disso, o aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina, não necessariamente vinculado a uma tarefa específica. Por outro lado, uma rede neural é um sistema que imita o trabalho do cérebro, mas, novamente, funciona apenas dentro da estrutura dos recursos segundo os quais os algoritmos de aprendizado de máquina são criados.
Os especialistas em IA acreditam que todos os três componentes acima são a base fundamental para a criação de uma inteligência sintética com a capacidade de pensar de forma humana, ou seja, estar ciente de suas ações e suas consequências. Mas estamos apenas no início deste caminho. Não, de fato avançamos muito, mas os desenvolvimentos atuais dificilmente nos moveram do lugar para a criação de inteligência real. No entanto, é muito interessante imaginar quando devemos esperar que esse tipo de inteligência artificial surja. Existe um prazo?
De acordo com Luc Tung, chefe da startup TechCode de AI, a verdadeira mudança em direção à inteligência artificial completa "começará com um avanço no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados". Assim que chegarmos lá, "a inteligência das máquinas ultrapassará muito rapidamente a inteligência humana", disse Tang em uma entrevista ao Futurismo.
Dizer que isso será difícil de alcançar é praticamente nada a dizer.
“Para criar uma inteligência artificial geral totalmente desenvolvida, é necessário um progresso sério não apenas no desenvolvimento de software. É necessário um progresso significativo na neurociência e no desenvolvimento de hardware”, diz Baro.
“Estamos no limite da Lei de Moore quando os transistores ficam tão pequenos que simplesmente não podem ser obtidos fisicamente. E novos ambientes de hardware, como, por exemplo, computação quântica, ainda não foram capazes de demonstrar sua superioridade sobre nosso hardware convencional, mesmo quando realizando tarefas padrão”, acrescenta o especialista.
Muitos concordam que, para ser capaz de considerar a IA como inteligência real, ela deve lidar com a resolução de cinco problemas específicos, o primeiro dos quais é o teste de Turing, onde uma máquina precisa convencer uma pessoa de que ela está falando com outra pessoa, não com uma máquina. … O mesmo Baro está convencido de que a geração atual será capaz de testemunhar como a IA enfrentará com sucesso o teste de Turing, ou seja, enganará uma pessoa. No entanto, o especialista acredita que “não será necessariamente apenas inteligência artificial geral, mas algo que já está mais perto dela”.
Aprimoramento do intelecto
Impossível não notar que o surgimento da inteligência artificial geral será o prenúncio da chamada singularidade tecnológica. Para quem se esqueceu, lembre-se que o conceito de singularidade tecnológica fala do momento em que as máquinas inteligentes ultrapassam o nível de inteligência humana, estimulando um crescimento tecnológico desenfreado e exponencial que, em um nível fundamental, promete transformar nossas vidas. O autor do termo, como todo o conceito, é Vernor Vinge, que escreveu o seguinte em 1993:
“Em breve seremos capazes de criar uma inteligência que supera a nossa. Quando isso acontecer, a história humana alcançará uma espécie de singularidade, uma transição intelectual para um novo nível. Será impossível escapar dele, assim como é impossível escapar do centro de um buraco negro. A partir desse momento, o mundo começará a mudar tanto que vai além do nosso entendimento."
Apesar de este momento ser algo que pessoas como Masayoshi Son, CEO da SoftBank, e o futurista Ray Kurzweil, aguardam ansiosamente, existem aqueles (como, por exemplo, Elon Max, Stephen Hawking e até mesmo Bill Gates) que claramente não Estou muito feliz com essa perspectiva. Eles argumentam que as pessoas simplesmente não entendem o que realmente significa obter superinteligência artificial, e claramente não estamos prontos para as possíveis consequências que uma singularidade tecnológica pode trazer.
Mas por que é necessário olhar para a questão deste ponto de vista? Por que é necessário considerar a inteligência artificial como um pôr-do-sol para toda a humanidade, e não como sua companheira, amiga, ajudante, no final? Musk, para ser justo, está considerando essa ideia, por isso criou o projeto Neuralink. Kurzweil mencionou essa cooperação entre homem e máquina quando disse que no futuro os nanobots viverão dentro de nós, o que melhorará muito nossas capacidades.
“Precisamos nos concentrar no benefício que a IA pode nos dar - inteligência aprimorada, isto é, inteligência humana que será aprimorada pela IA”, diz Baro.
Algoritmos como Aiva e Shelley já mostram seus benefícios no trabalho com pessoas. Ao mesmo tempo, robôs inteligentes como Sophia da Hanson Robotics e Pepper do SotfBank tornam mais fácil para nós imaginarmos que máquinas verdadeiramente inteligentes já estão entre nós. Talvez uma superinteligência com um QI de 10.000, conforme imaginado por Masayoshi Son, realmente se tornará a inteligência da máquina cognitiva a que todos aspiramos? Se for esse o caso, não teremos muito que esperar - cerca de três décadas, dizem os especialistas.
“Alcançaremos esse nível de IA, talvez em 30-50 anos. Por um lado, pode parecer muito tempo, mas, por outro, significa que muitos de nós teremos a chance de viver até este momento , concluiu Tang.
Nikolay Khizhnyak
