Quem (não) tem Medo da Inteligência Artificial?

18 jun

Prof. Roney Signorini
Assessor e Consultor Educacional
signorinironey1@gmail.com

 

Informação: Então o que se prenuncia como nova era é o dataísmo em continuidade ao humanismo que vivemos hoje?

Trata-se da transferência involuntária de todos os nossos dados (daí a derivação) para o bigdata, cuja consequência é o sistema conhecer com muita propriedade de análise os comportamentos do indivíduo, preferências, tendo como base as emoções sentidas e registradas mediante estímulos.

Por exemplo, enquanto a gente lê um livro no Kindle, algoritmos analisam as sensações diante de alguma frase que emociona e grava esse registro para disponibilizar sugestões de outros livros.

Vai casar? E tem dúvidas? Pergunte ao Google.

Ele lhe dirá que, conhecendo você e a outra parte, a análise dos dados gravados, recolhidos nas mídias sociais, indica uma porcentagem de x% de que se poderá ser feliz ou não.

Vai dirigir? A análise da íris pelo sistema interno do veículo providenciará algumas ações inclusive na maneira de dirigir, informará ao sistema de automação de sua residência e no prontuário médico o seu nível de stress.

Isso é dataísmo. O risco para as próximas gerações será confiar plenamente nisso e perder o livre-arbítrio. Papo maluco beleza, conforme Raul Seixas.

Para ajudar em seu curso online de ciências da computação no Instituto de Tecnologia da Geórgia, o professor Ashok Goel, selecionou um novo assistente. O papel da americana Jill Watson era responder a algumas das cerca de 10.000 mensagens que os 300 alunos postavam em fóruns online relacionados aos temas da disciplina. Watson auxiliou os estudantes sendo um ótimo apoio no momento de desenhar programas digitais. Mas, foi então que os alunos descobriram que Jill Watson era um robô – uma versão avançada do programa Watson, da IBM.

O professor assistente, em verdade, é a própria tecnologia em um programa de computador, especialista em compreender questões complexas, analisar dados e apresentar respostas e soluções. Esse sistema de computação cognitiva é usado atualmente em algumas áreas como medicina e administração para apoiar o trabalho diário dos profissionais

Na China um robô professora chamado de Xiaomei dá aulas e até atende pedidos de alunos. O androide foi criado na Universidade Jiujiang, na província chinesa de Jiangxi sob a liderança do cientista Zhang Guangshun,

 

Entrar em uma sala de aula e ser recebido por um robô humanoide que ensina geometria. Esse é o foco de diversas pesquisas que estão sendo realizadas no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

Entre os trabalhos relacionados ao tema está um projeto de mestrado que utilizou o Robô NAO para ensinar geometria a 62 adolescentes entre 13 e 14 anos de escolas públicas e particulares de São Carlos. Por meio de um sistema de visão computacional, o robô foi programado para reconhecer figuras geométricas planas.

Em todo o mundo pesquisadores da área da educação estão buscando novas ferramentas de ensino com a inserção de tecnologia em sala de aula. Hoje em dia, a simples exposição de conteúdo na lousa não atrai toda a atenção dos alunos e a robótica pode tornar a aula mais atrativa. A proposta não é substituir o professor em sala de aula, mas usar o robô como uma ferramenta de apoio ao ensino.

Empregar os principais métodos das áreas de pedagogia e tecnologia, que iniciaram sua fusão recentemente, exige domínio e controle em ambos os campos. É essencial que especialistas de cada área estejam sempre presentes. Entretanto, pesquisados, todos os estudantes alegaram ser indispensável a presença de um professor humano em sala de aula.

 

Para o futuro da robótica educacional vislumbra-se uma grande revolução no ensino. À medida que esses robôs forem se tornando cada vez mais sociáveis e inteligentes, teremos grandes mudanças. Hoje em dia, a maioria dos professores prepara suas aulas utilizando computadores, então, por que não pensar, no futuro, em prepará-las utilizando robôs?

 

Para aprender é preciso querer. E para que o aluno queira saber é necessário despertar nele um input que o leve a se esforçar e ultrapassar a barreira do comodismo. E é isso que, dificilmente, um robô será capaz de fazer, na opinião de Daphne Koller, presidente do Coursera, uma das maiores plataformas de ensino on-line

Diz ela: “Os robôs não serão capazes de substituir professores, porque eles não podem nos inspirar”, disse Koller em entrevista ao site Recode, dos Estados Unidos, uma declaração chamativa para quem distribui conteúdo virtual. Para ela, uma das conclusões ao analisar o perfil dos alunos da plataforma, há três tarefas que dificilmente serão substituídas pela inteligência artificial: a criação dos conteúdos, a resposta para perguntas que só os humanos poderão suscitar e, sobretudo, a capacidade de inspiração de um bom professor.

 

Fato é             que o sucesso da Inteligência Artificial assusta muita gente por aí. E alguns até acreditam que um dia as máquinas vão dominar o mundo e acabar com a humanidade.

 

Inteligência artificial (IA) é a inteligência similar à humana exibida por mecanismos ou software. Claro, já é de longa data um campo de estudo acadêmico. Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como “o estudo e projeto de agentes inteligentes”, em que um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso.

John McCarthy, que cunhou o termo em 1956, numa conferência de especialistas no Darmouth Colege, a define como “a ciência e a engenharia de produzir máquinas inteligentes e fazer a máquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano”. É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente.
O principal objetivo dos sistemas de IA é executar funções que, caso um ser humano fosse executar, seriam consideradas inteligentes. É um conceito amplo, e que recebe tantas definições quanto damos significados diferentes à palavra Inteligência. Podemos pensar em algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos de forma a no futuro agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).

A construção de máquinas inteligentes interessa à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos (reais) quanto de personagens míticos (fictícios) construídos pelo homem com inteligência própria. Tais relatos, lendas e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.

Hoje eu arriscaria afirmar que é possível se pensar em um curso em universidades contemplando o espaço exigido para iniciar, desenvolver e aplicar todos os conhecimentos para a amarração de ciências voltadas para a IA.
“Inteligência artificial” pode ser separada em duas partes: “qual a natureza do artificial” e “o que é inteligência”. Ao conceituar-se inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa entre indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de causa e efeito em diversos níveis de compreensão intuitiva, consciente ou não.

Não existe uma teoria ou paradigma unificador que oriente a pesquisa de IA. Pesquisadores discordam sobre várias questões. Algumas das perguntas mais longas que ficam sem resposta são as seguintes:

a-)A Inteligência Artificial deve simular inteligência natural, estudando psicologia ou neurologia?
b-)Será que a biologia humana é tão irrelevante para a pesquisa de IA como a biologia das aves é para a engenharia aeronáutica?
c-)O comportamento inteligente pode ser descrito usando princípios simples e elegantes (como lógica ou otimização)?
d-)Ou ela necessariamente requer que se resolva um grande número de problemas completamente não relacionados?
e-)A inteligência pode ser reproduzida usando símbolos de alto nível, similares às palavras e ideias?

Os sistemas de lógica difusa [1] e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência. A IA é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente indiferenciável de seres humanos.

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo, escreveu O Homem Bicentenário, em que um robô consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade. E Steven Spielberg dirigiu A.I. Inteligência Artificial, em que um garoto-robô procura conquistar o amor de sua “mãe”, tentando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.[2]

Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos, pois causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

Diante deste admirável mundo novo, Stephen Hawking faz soar um alerta: em seu artigo, publicado pelo The Independent em 2014 (http://www.independent.co.uk/news/science/stephen-hawking-transcendence-looks-at-the-implications-of-artificial-intelligence-but-are-we-taking-9313474.html), o físico inglês traz um questionamento sobre uma potencial ameaça “interna” (quer dizer, que não vai vir de outro planeta para nos dominar e drenar nossos recursos) que nem sempre é levada muito a sério – a inteligência artificial.

“Dá para imaginar essa tecnologia ficando mais inteligente que mercados financeiros, inventando mais que pesquisadores humanos, manipulando líderes e criando armas que sequer entendemos”, diz Hawking. “Enquanto o impacto da inteligência artificial a curto prazo depende de quem a controla, a longo prazo dependerá de se ela poderá ser controlada.”

Nesse clima pessimista e alarmista, é sempre bom reforçar que há valores humanos que ainda não podem ser reproduzidos pela máquina, como ética, solidariedade e cidadania, que devem fazer parte de todos os currículos, em qualquer nível.

Com isso, aí está uma enorme tarefa para as universidades darem conta, pondo a mão na massa para levar literatura/bibliografia própria para suas bibliotecas, construir currículos com disciplinas cujos conteúdos capacitem, montar laboratórios, contratar especialistas, estimular estudos e projetos, que, saindo das pranchetas, caiam nos braços da indústria nacional.

 

[1] A lógica difusa é a forma de lógica multivalorada na qual os valores lógicos das variáveis podem ser qualquer número real entre 0 (FALSO) e 1 (VERDADEIRO). Ela foi estendida para lidar com o conceito de verdade parcial, onde o valor verdade pode compreender entre completamente verdadeiro e completamente falso.
O termo lógica difusa foi introduzido em 1965 com a proposta da teoria de conjuntos difusos por Lofti A. Zadeh.

[2] As três diretivas que Asimov fez se implantarem nos “cérebros positrônicos” dos robôs em seus livros são:
1ª Lei: Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.
2ª Lei: Um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.
3ª Lei: Um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou Segunda Leis.
Mais tarde Asimov acrescentou a “Lei Zero”, acima de todas as outras: um robô não pode causar mal à humanidade ou, por omissão, permitir que a humanidade sofra algum mal.