O acadêmico Alexander Kuleshov disse a Rusnano sobre o quão perto a humanidade está de criar máquinas de autoaperfeiçoamento, aonde sua criação levará e se Stephen Hawking estava certo quando temeu os problemas que as máquinas inteligentes representam.
Alexander Kuleshov é um dos principais especialistas russos na criação de redes neurais, inteligência artificial e sistemas complexos de processamento de informações. Agora ele chefia o Instituto Skolkovo de Ciência e Tecnologia e, até fevereiro deste ano, chefia o Instituto de Problemas de Transmissão de Informação da Academia Russa de Ciências.
Nesta sexta-feira, o acadêmico Kuleshov proferiu uma palestra dentro dos muros da estatal "Rusnano", na qual falou ao público, incluindo Anatoly Borisovich Chubais, sobre o progresso no campo da criação de inteligência artificial nos últimos anos e como as tecnologias de IA mudarão nossa sociedade por meio alguns anos.
"Alien" ou Inteligência Humana?
“Por que a inteligência artificial e o processamento inteligente de dados estão recebendo tanta atenção hoje? O que aconteceu? Na verdade, os dados sempre foram processados. Desde a época de Galileu, os resultados de experimentos científicos foram processados (matematicamente). O que aconteceu hoje que colocou este problema em primeiro plano?”, O reitor da Skoltech deu início à sua história.
Como observa o acadêmico Kuleshov, a quantidade de dados com os quais humanos e computadores trabalham hoje mudou - agora os programas de computador coletam, armazenam e processam terabytes e petabytes de dados, cujo processamento usando sistemas tradicionais de análise de informações é extremamente difícil.
Pessoas, por exemplo, operadores de usinas nucleares ou pilotos de aviões, têm acesso a dezenas ou mesmo centenas de telas com diversas informações de diagnóstico, cada uma das quais significa quase nada em si, e não ajudará a encontrar um erro no funcionamento do equipamento, mas a combinação dos quais com quase 100 % provavelmente permitirá a solução do problema antes mesmo de ele atingir um estágio crítico.
Naturalmente, continua o cientista, uma pessoa não consegue monitorar 50 telas simultaneamente, o que dá origem à necessidade de criar sistemas que analisem esses dados e mostrem em uma tela apenas o que é realmente importante para a tomada de decisões e o monitoramento da situação.
Vídeo promocional:
“Sistemas matemáticos absolutamente novos que surgiram para a análise de tais 'big data' cresceram além deles e são aplicáveis à análise de qualquer informação por quaisquer meios técnicos. Na verdade, eles seriam novos no século 17 e seriam úteis para os cientistas da época. Mas enfatizo que tudo isso surgiu justamente na onda das novas tecnologias”, continua Kuleshov.
A maior parte das discussões em torno dessas tecnologias, como observa o acadêmico, decorre do fato de que há uma diferença entre a palavra russa "intelecto" e a palavra inglesa inteligência, o que leva muitos participantes dessas disputas a acreditar que a inteligência artificial deve ser algum tipo de construção antropomórfica que se assemelha e imita propriedades da inteligência humana. Na verdade, de acordo com Kuleshov, os últimos 25-30 anos de pesquisa mostram que tal abordagem está errada e não leva a resultados significativos que possam ser aplicados na prática.
“Antropomorfismo e semelhança com a natureza são termos populares, mas nada funcionou nos últimos séculos. Por exemplo, Leonardo da Vinci pintou cavalos mecânicos, Dédalo e Ícaro tentaram voar como pássaros, mas nada deu certo - hoje em dia não há cavalos mecânicos correndo em nossas ruas e voamos de forma diferente. É o mesmo com o cérebro - essas tentativas de entender como funciona o cérebro e fazer o mesmo em um computador, falharam completamente”, acrescenta o palestrante.
Todas essas tentativas malsucedidas de fazer análogos de neurônios feitos à mão e conectá-los em uma espécie de cérebro, bem como outras abordagens que imitam o funcionamento do sistema nervoso humano e a forma como tomamos decisões e analisamos informações, levaram ao fato de que nos anos 90 do século passado a frase "Inteligência artificial" entre os matemáticos tornou-se um palavrão por causa dessas expectativas irracionais, que carregavam ideias antropomórficas sobre redes neurais e inteligência artificial.
Profundidades de inteligência
Na verdade, o renascimento do desenvolvimento da "inteligência artificial" começou muito recentemente, no final dos anos 2000, quando uma série de matemáticos e programadores americanos e russos propuseram e implementaram algoritmos de IA, que mais tarde ficaram conhecidos como métodos de "aprendizado profundo" e "aprendizado baseado em diversidade".
“No final, as pessoas começaram a se esquecer das redes neurais, ficou claro que nada funcionava com elas e todos de alguma forma sentiram falta da publicação em 2005 do artigo de Hinton e Krizhevsky, que agora determina nosso futuro. Eu também participei desses “funerais”, mas descobri que não era tão simples”, explica o cientista.
Como se viu, redes neurais simples combinadas em cascatas e sistemas complexos de redes organizadas de forma diferente não se comportam como os cientistas esperavam. E, como a prática tem mostrado, eles são capazes de resolver aquelas tarefas que antes estavam além do poder da inteligência artificial, incluindo reconhecimento de fala, fotografias de pessoas, vários objetos e até mesmo prever colapsos e desastres.
“Uma situação totalmente única surgiu - ninguém hoje pode dizer como as redes neurais profundas funcionam. A agência de defesa americana DARPA está pronta para emitir um prêmio de um milhão de dólares por explicar como eles funcionam, mas acredito que esse prêmio permanecerá sem ser reclamado nos próximos 30-40 anos. Conheço matemáticos muito sérios que lutam com esse problema sem o menor sucesso. Podemos dizer que voltamos aos dias da filosofia natural - há um certo método que funciona fantasticamente bem, mas não podemos explicar por quê , diz Kuleshov.
Redes neurais profundas, diz o cientista, há muito tempo alcançaram e ultrapassaram os humanos em muitas áreas do conhecimento, sendo capazes de identificar e distinguir coisas que uma pessoa comum, sem treinamento, simplesmente não pode fazer. As versões mais recentes dessas redes neurais cometem menos erros do que pessoas treinadas para resolver as tarefas pelas quais esses sistemas de IA serão responsáveis no futuro.
Por exemplo, os cientistas já criaram redes neurais que podem descrever o que está acontecendo em fotos e vídeos não pior do que uma pessoa. Esses algoritmos podem ajudar os cegos ou surdos a entender o que está acontecendo ao seu redor e o que eles não podem ouvir ou ver, e serviços especiais podem usar essas redes para procurar terroristas ou suspeitos em arquivos de vigilância por vídeo ou durante o trabalho operacional em aeroportos e outros lugares lotados.
“Existem cerca de 70 milhões de engenheiros de projeto no mundo hoje, e as estatísticas mostram que apenas 20% de seus produtos são algum tipo de desenvolvimento. Os 80% restantes já foram criados por outros engenheiros ou são pequenas modificações em modelos existentes. Construir um sistema de IA que pode encontrar o que você precisa reduzirá drasticamente o tempo e os recursos que normalmente são gastos no seu desenvolvimento. Ainda não existem tais sistemas, mas em 1 a 2 anos eles aparecerão”, continua o acadêmico.
Segundo ele, outro exemplo desses sistemas é um programa desenvolvido por alunos de pós-graduação de Kuleshov, que permite determinar se uma pessoa tem ou não o mal de Alzheimer por meio do estudo de fotografias de seu cérebro obtidas por ressonância magnética.
Apenas 200 imagens de ressonância magnética de pessoas que sofrem desta doença foram suficientes para os cientistas russos "ensinarem" a inteligência artificial a distinguir entre cérebros saudáveis e doentes com 90% de precisão. De maneira semelhante, os matemáticos russos aprenderam a encontrar úlceras no estômago de uma pessoa por meio de seu eletrocardiograma.
Em colaboração e sob encomenda da RSC Energia, Kuleshov e seus colegas criaram um novo algoritmo revolucionário para controlar os motores da ISS, que reduzirá os custos de combustível para manter a altitude da estação em cerca de 40 vezes em comparação com o programa atual criado por cientistas americanos para substituir o antigo sistema russo e cinco vezes melhor do que o próximo programa da NASA.
O novo sistema, baseado em tecnologias de Diversity Learning, será testado a bordo da estação no próximo ano. Outro sistema de IA, criado por matemáticos e programadores russos, já está trabalhando na Russian Railways e ajuda a determinar quais falhas devem ser reparadas em primeiro lugar para minimizar os custos de recursos.
Programas semelhantes, de acordo com o cientista, às vezes são usados para os fins mais inesperados - por exemplo, IA, criado para renderizar asas de aeronaves, é usado pela Louis Vuitton para criar cremes de clareamento da pele.
“O desenvolvimento dessas tecnologias mudará radicalmente a vida humana. Imagine, você está saindo de um hotel estrangeiro, é acidentalmente fotografado por turistas, essa foto entra em um buscador, ele te "calcula" sobre essas fotos e em cinco minutos seu chefe vai descobrir. Como resultado, será muito difícil para você convencê-lo de que fez uma viagem de negócios 'local'”, explica Kuleshov.
Realidade arcaica aumentada
Os primeiros exemplos deste “mundo novo e maravilhoso” existem hoje - é o sistema de IA AlphaGo, que venceu o campeão mundial em Go este ano. Como explica Kuleshov, é o primeiro exemplo de uma classe única de máquinas capaz de resolver problemas incalculáveis e se aprimorar.
“Go difere do xadrez porque é simplesmente impossível calcular matematicamente este jogo. O número de movimentos possíveis em Go excede o número de átomos no Universo, é impossível contar estupidamente os movimentos nele. No xadrez, se você tiver um computador poderoso, vencerá qualquer um, tanto Kasparov quanto Karjakin. Isso é impossível no Go, porque nenhum computador pode fazer isso. E a rede neural conseguiu resolver esse problema”, afirma o cientista.
A principal característica distintiva de AlphaGo de todos os outros sistemas de IA é que este programa pode brincar consigo mesmo e se aprimorar, adaptando-se ao oponente e encontrando maneiras completamente não triviais e inesperadas de uma pessoa vencê-lo.
“Por que estou parando nisso é o primeiro passo para um futuro completamente misterioso. Como o AlphaGo nasceu? Primeiro, seus criadores coletaram um banco de dados de 30 milhões de posições de jogo diferentes e treinaram a rede neural primária nele. Em seguida, eles o duplicaram e a segunda rede começou a jogar a partir da primeira. E, como resultado, após vários bilhões de iterações, surgiu algo terceiro que a pessoa não controla mais. Não está claro de onde veio - este é o resultado de alguma autoconstrução. Ninguém sabe como isso acontece”, enfatiza Kuleshov.
O nascimento de AlphaGo e sua vitória, segundo o acadêmico, abre as portas para um espaço totalmente novo, no qual a humanidade entrará muito rapidamente. E nem tudo neste mundo será útil e agradável para a humanidade em geral e os indivíduos em particular.
“É claro que as mudanças sociais a partir disso serão enormes. O número de trabalhadores semiqualificados já está diminuindo como couro felpudo e o surgimento de IA capaz de resolver esses problemas os privará de seus empregos. Todos esses engenheiros, taxistas, pilotos, enfermeiras, trabalhadores - milhões de pessoas - terão que desaparecer, e apenas 1%, como mostra a pesquisa atual, pode se adaptar a novas realidades e se reciclar”, afirma o cientista.
Segundo ele, “estamos à beira de consequências sociais absolutamente monstruosas a partir do desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Não podemos agora avaliar sua escala, como pessoas no meio de um furacão ou no auge de uma revolução. O dinheiro agora precisa ser urgentemente investido em educação, pois as pessoas de qualificação média estão se tornando completamente desnecessárias."
Como observa o reitor da Skoltech, o mundo hoje consegue alimentar toda a humanidade, mas não consegue ocupá-la. Este desemprego e falta de propósito na vida já podem afetar a vida da Europa e de outros países desenvolvidos e dar origem a vários movimentos radicais como o EI e outros grupos extremistas e religiosos proibidos.
“Esta é uma arcaização consciente da vida, a criação de uma situação em que me sentirei necessária. Para o inferno com ele que eu vivo pior, mas não vivo como todo mundo. A sensação de que você está constantemente recebendo fast food de graça e dando tênis a cada seis meses, mas ao mesmo tempo você não é necessário para nada, é realmente terrível. E essa sensação só vai crescer com o desenvolvimento da IA e da robótica”, continua Kuleshov.
Uma parte notável desse problema está associada ao fato de que uma pessoa simplesmente não tem tempo para "evoluir" após a IA - gerações de pessoas mudam a cada 25 anos e as revoluções tecnológicas ocorrem com um intervalo de 5 a 6 anos. Portanto, como observa o reitor, o número de pessoas "desnecessárias" aumentará constantemente, e somente a educação em massa pode ajudar a evitar uma explosão social e o surgimento de uma nova onda de luditas.
“O que estamos prestes a fazer ainda não tem nome, e eu nem sei como chamar. Talvez eles possam ser chamados de "sistemas inteligentes não gerenciados". São sistemas fundamentalmente novos que se autogeram e não estamos longe do momento em que começam a penetrar em nossas vidas”, conclui o cientista.
