Por mais que o diretor queira fazer você acreditar, o protagonista do filme Out of the Machine de 2015 de Andrew Garland não é Caleb, um jovem programador encarregado de avaliar a consciência da máquina. Não, o personagem principal é Ava, uma incrível IA humanóide, ingênua na aparência e misteriosa por dentro. Como a maioria dos filmes desse tipo, Out of the Machine permite que o próprio espectador responda à pergunta: Ava estava realmente consciente? Ao mesmo tempo, o filme evita habilmente a pergunta espinhosa que filmes de alto nível sobre o tema da IA tentaram responder: o que é consciência e um computador pode ter?
Os produtores de Hollywood não são os únicos que estão tentando responder a essa pergunta. Como a inteligência das máquinas está evoluindo a uma velocidade vertiginosa - não apenas ultrapassando as capacidades dos humanos em jogos como DOTA 2 e Go, mas também sem ajuda humana - esta questão está sendo levantada novamente em círculos amplos e estreitos.
A consciência invadirá os carros?
Esta semana, a prestigiosa revista Science publicou uma revisão dos cientistas cognitivos Drs. Stanislas Dehane, Hokwan Lau e Sid Quider do French College da UC Los Angeles e da PSL Research University. Nele, os cientistas disseram: ainda não, mas há um caminho claro a seguir.
Causa? A consciência é "absolutamente computável", dizem os autores, porque surge de tipos específicos de processamento de informações que são possibilitados pelo hardware do cérebro.
Não há caldo mágico, nenhuma centelha divina - nem mesmo um componente empírico (“como é ter consciência?”) É necessário para incorporar a consciência.
Se a consciência vem puramente de cálculos em nosso órgão de um quilograma e meio, equipar máquinas com uma propriedade semelhante é apenas uma questão de traduzir a biologia em código.
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Assim como os poderosos métodos de aprendizado de máquina atuais são fortemente emprestados da neurociência, também podemos alcançar a consciência artificial estudando as estruturas em nossos próprios cérebros que geram consciência e implementando essas ideias como algoritmos de computador.
Do cérebro ao robô
Não há dúvida de que o campo da IA recebeu um grande impulso do estudo de nossos próprios cérebros, tanto em forma quanto em função.
Por exemplo, redes neurais profundas, os algoritmos arquitetônicos que formaram a base do AlphaGo, são modelados nas redes neurais biológicas de multicamadas organizadas em nossos cérebros.
O aprendizado por reforço, um tipo de "aprendizado" no qual a IA aprende com milhões de exemplos, está enraizado em séculos de técnica de treinamento de cães: se um cão faz algo certo, ele recebe uma recompensa; caso contrário, ela terá que repetir.
Nesse sentido, traduzir a arquitetura da consciência humana em máquinas parece um simples passo em direção à consciência artificial. Existe apenas um grande problema.
“Ninguém na IA está trabalhando na construção de máquinas conscientes, porque simplesmente não temos nada para resolver. Simplesmente não sabemos o que fazer”, diz o Dr. Stuart Russell.
Consciência em várias camadas
A parte mais difícil de superar antes de começar a construir máquinas pensantes é entender o que é consciência.
Para Dehene e colegas, a consciência é uma construção multicamadas com duas “dimensões”: C1, informações que são armazenadas prontamente na mente, e C2, a capacidade de receber e rastrear informações sobre si mesmo. Ambos são importantes para a consciência e não podem existir um sem o outro.
Digamos que você esteja dirigindo um carro e um sinalizador acenda para avisá-lo sobre um nível baixo de gasolina restante. A percepção do indicador é C1, uma representação mental com a qual podemos interagir: percebemos, agimos (reabastecemos) e falamos sobre isso depois ("Gasolina acabou na descida, sorte - rolou").
“O primeiro significado que queremos separar da consciência é o conceito de acessibilidade global”, explica Dehene. Quando você toma consciência de uma palavra, todo o seu cérebro a entende, ou seja, você pode passar essa informação por várias modalidades.
Mas C1 não é apenas um "álbum mental". Esta dimensão é toda uma arquitetura que permite ao cérebro atrair múltiplas modalidades de informação de nossos sentidos ou, por exemplo, de memórias de eventos relacionados.
Ao contrário do processamento subconsciente, que muitas vezes depende de certos “módulos” que são competentes para resolver um conjunto específico de tarefas, C1 é um espaço de trabalho global que permite ao cérebro integrar informações, tomar decisões sobre a ação e seguir adiante.
Por “consciência” queremos dizer uma certa representação, em um determinado momento, que luta pelo acesso ao espaço de trabalho mental e vence. Os vencedores são compartilhados entre os vários circuitos computacionais do cérebro e mantidos no centro das atenções ao longo do processo de tomada de decisão que determina o comportamento.
A consciência C1 é estável e global - todos os circuitos cerebrais conectados estão envolvidos, explicam os autores.
Para um carro sofisticado como o carro inteligente C1, este é o primeiro passo para resolver um problema iminente como o baixo nível de combustível. Neste exemplo, o próprio indicador é um sinal subconsciente: quando ele acende, todos os outros processos do carro permanecem desinformados, e o carro - mesmo quando equipado com as mais recentes ferramentas de processamento visual - sem hesitação passa correndo pelo posto de gasolina.
Com C1, o tanque de combustível notificará o computador do carro (permitindo que o indicador entre na "mente consciente" do carro) para que ele, por sua vez, ative o GPS para encontrar a estação mais próxima.
“Acreditamos que a máquina traduzirá isso em um sistema que extrairá informações de todos os módulos disponíveis e as disponibilizará para qualquer outra unidade de processamento que possa usar essas informações”, diz Dehane. "Este é o primeiro sentido de consciência."
Meta-cognição
Em certo sentido, C1 reflete a capacidade da mente de extrair informações de fora. C2 vai para o introspectivo.
Os autores definem a segunda rede de consciência, C2, como "metacognição": ela reflete quando você aprende ou percebe algo, ou apenas comete um erro. (“Acho que deveria ter reabastecido na última estação, mas esqueci”). Esta dimensão reflete a conexão entre a consciência e um senso de identidade.
C2 é o nível de consciência que permite que você se sinta mais ou menos confiante ao tomar uma decisão. Falando computacionalmente, é um algoritmo que infere a probabilidade de que uma decisão (ou cálculo) seja correta, mesmo que muitas vezes seja percebida como um "sexto sentido".
C2 também lança raízes na memória e na curiosidade. Esses algoritmos de autoverificação nos permitem saber o que sabemos e o que não sabemos - isso é "metamemória" que ajuda você a encontrar a palavra certa "na ponta da língua". Observar o que sabemos (ou não sabemos) é especialmente importante para as crianças, diz Dehané.
“É absolutamente essencial que as crianças pequenas acompanhem o que sabem para aprender e ficar curiosas”, diz ele.
Esses dois aspectos da consciência trabalham juntos: C1 atrai informações relevantes para o nosso espaço mental de trabalho (descartando outras ideias ou soluções “possíveis”) e C2 ajuda na reflexão de longo prazo sobre se o pensamento consciente levou a um resultado ou resposta útil.
Voltando ao exemplo do indicador de combustível baixo, C1 permite que o carro resolva o problema instantaneamente - esses algoritmos globalizam as informações e o carro aprende sobre o problema.
Mas para resolver o problema, o carro precisará de um catálogo de "habilidades cognitivas" - a autoconsciência de quais recursos estão prontamente disponíveis, como um mapa GPS de postos de gasolina.
“Esse tipo de carro de autodescoberta é o que chamamos de trabalhar com o C2”, diz Dehane. Como o sinal está disponível globalmente e é monitorado como se o carro estivesse olhando para si mesmo de lado, o carro atenderá ao indicador de combustível baixo e se comportará da mesma forma que uma pessoa - reduzirá o consumo de combustível e encontrará um posto de gasolina.
“A maioria dos sistemas modernos de aprendizado de máquina não tem autocontrole”, observam os autores.
Mas a teoria deles parece estar no caminho certo. Naqueles exemplos em que o sistema de auto-observação foi implementado - na forma de uma estrutura de algoritmos ou uma rede separada - as IAs desenvolveram "modelos internos que eram de natureza metacognitiva, que permitiram ao agente desenvolver (limitada, implícita, prática) compreensão de si mesmo."
Para máquinas conscientes
Um carro com modelos C1 e C2 se comportará como se tivesse consciência? É muito provável que um carro inteligente “saiba” que está vendo algo, expresse confiança nele, comunique a outras pessoas e encontre a melhor solução para o problema. Se seus mecanismos de introspecção quebram, ele também pode ter "alucinações" ou ilusões visuais que os humanos têm.
Graças ao C1, ele pode usar as informações de que dispõe e com flexibilidade e, graças ao C2, ele saberá os limites do que sabe, diz Dehane. “Acho que essa máquina terá consciência”, e não apenas parecer assim para as pessoas.
Se você ficar com a sensação de que a consciência é muito mais do que uma troca global de informações e auto-observação, você não está sozinho.
"Esta definição puramente funcional de consciência pode deixar alguns leitores insatisfeitos", admitem os autores. “Mas estamos tentando dar um passo radical, talvez simplificando o problema. A consciência é uma propriedade funcional e, à medida que continuamos a adicionar funções às máquinas, em algum momento essas propriedades irão caracterizar o que entendemos por consciência”, conclui Dehane.
Ilya Khel
