O que virá depois da IA – Inteligência Artificial ?

19 abr

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

 

“As máquinas seguirão o mesmo caminho que a evolução dos
seres humanos, até se tornarem conscientes e capazes de se
desenvolver sem que o homem seja capaz de entendê-las
ou controlá-las”.

É desse modo que Ray Kurzweil relata  o próximo passo no desenvolvimento da inteligência artificial. Ray é bastante controverso e  conhecido por suas posições transumanistas em favor da imortalidade e convergência entre homem e máquina, mas ele também é diretor de engenharia do Google. Marvin Minsky outro especialista do MIT no campo da inteligência artificial e da ciência cognitiva,  também afirmou que ” nada pode impedir as máquinas de alcançar e ultrapassar a inteligência humana, a menos que ela seja evitada” . Adicionando a recentes declarações de Bill Gates, Stephen Hawking e Elon Musk, servindo de aviso sobre os avanços na inteligência artificial, é que as consequências estão começando a ficar sérias demais.

 

No artigo de hoje resolvi dar os meus pitacos já que o anterior suscitou muitos comentários e assim mergulhei também em algumas leituras, extraindo  conclusões que se não são aterradoras são muito preocupantes, a partir do título sob interrogação.

Máquinas conscientes, parece incrível e ainda estamos em um ponto de viragem: a inteligência artificial decola. Todo dia um novo avanço da inteligência artificial é anunciado. Em 2012, o Google ensinou sua inteligência artificial a reconhecer vídeos de observação de gatos no Youtube (https://googleblog.blogspot.com/2012/06/using-large-scale-brain-simulations-for.html)  Em 2016, o Alpha Go (https://www.theverge.com/2016/3/15/11213518/alphago-deepmind-go-match-5-result )venceu o melhor jogador do mundo quando pensamos que isso não aconteceria por pelo menos várias décadas, Watson (https://www.asianscientist.com/2016/08/topnews/ibm-watson-rare-leukemia-university-tokyo-artificial-intelligence/ ) diagnosticou uma leucemia rara em um paciente no Japão em minutos, enquanto os médicos não puderam fazer um diagnóstico, em 2017 Libratus (https://www.wired.com/2017/02/libratus/  pulverizou  jogadores de pôquer, e isso não vai parar. A corrida pela inteligência artificial entre os gigantes da web está lançada, como a expressão latina “alia jacta est” (1).
Como já dito no artigo da semana passada, essa corrida pela inteligência artificial não é nova e data dos primórdios da ciência da computação. Desde o início várias abordagens foram propostas para criar inteligência artificial.
Para Stephane Mallard (2), “por primeiro, imitar o funcionamento da inteligência humana com um agravante de que ainda não sabemos como ela funciona (mesmo que as descobertas sejam deslumbrantes e levantem novas questões). Depois, replicar o cérebro humano com transistores ou algoritmos, mesmo que existam tentativas, mas ainda há muitas incógnitas sobre sua organização e funcionamento. E finalmente permitir que a máquina desempenhe as mesmas funções que a inteligência humana (reconheça seu ambiente, manipule a linguagem, memorize, contextualize, raciocine e muitos outros ) sem necessariamente saber como a inteligência humana a alcança.

A analogia frequentemente usada em cursos de inteligência artificial é a do voo artificial. A inteligência artificial seria para a inteligência humana o que seria o voo de um avião (voo artificial) no voo de um pássaro (voo natural): os dois trabalham diferentemente e têm dois substratos diferentes (biológico vs metálico) mas atingem o mesmo resultado, eles voam.”

O espetacular na IA é saber sobre a Deep learning (Aprendizagem Profunda),  um tipo de machine learning que treina computadores para realizar tarefas como seres humanos, o que inclui reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.
A aprendizagem profunda  é um ramo de aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados, usando um grafo (elementos unidos por arcos) profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares. Wikipédia


O assunto é tão deslumbrante que quanto mais lemos, mais queremos ler e quando se chega ao ponto de que no futuro será necessário criar uma inteligência artificial capaz de fazer a ligação entre tudo de uso para permitir o fazer tudo. Este é o objetivo exibido por Demis Hassabis, o criador do DeepMind ” Resolver a inteligência e usá-lo para fazer tudo“. “Essa unificação não vai ser simples, será necessário que as inteligências artificiais falem e se entendam, tenham uma visão global dos nossos objetivos, uma memória do trabalho, uma capacidade de contextualizar, de cortar suas ações em tarefas menores.”
Um dos muitos desafios dos próximos anos é a unificação de diferentes inteligências artificiais. Hoje todos os avanços em inteligência artificial ocorrem em casos de uso muito específicos.
Mas é bom lembrar, sem poesias, que os gigantes da web têm ambições, como Google Assistant, Facebook M, Alexa da Amazon, Cortana da Microsoft, cujo objetivo é fazer humanos permanentemente conectados via IA , na nuvem, sendo servidos por um “mordomo digital” que nos conhecerá perfeitamente e será capaz de fazer tudo por nós, assim como nosso médico, nosso banqueiro, nosso advogado, nosso conselheiro, nosso professor e nosso amigo que cuidará de tudo para nós e nos representará em nossas interações.
É claro que esse desenvolvimento da inteligência artificial não vai parar em algoritmos capazes de alcançar o que lhes é pedido. Uma das grandes questões nas ciências cognitivas é a da consciência, sendo certo que pesquisadores estão começando a desenvolver algoritmos de consciência artificial . O mesmo problema com a inteligência artificial: é difícil definir o que é a consciência artificial.

 

Uma inteligência artificial será(ia)capaz de fazer tudo? Penso eu, impossível, nunca chegaremos a uma inteligência tão complexa e flexível em uma máquina. Nós sempre precisaremos do homem para isto ou aquilo . A máquina nunca pode ser criativa. A consciência artificial é ficção científica e já começa a se impor.

 

Isso é o que estamos ouvindo agora e continuaremos a ouvir nos próximos anos sobre inteligência artificial. Mesmo que os feitos da inteligência artificial possam arrebatar a ciência há sempre jornalistas, filósofos, consultores e até pesquisadores para nos dizer não, a inteligência artificial geral, o ponto de singularidade em que as máquinas poderiam chegar para se desenvolver sozinhas, nunca chegaremos lá ou não antes de muito tempo. Mas há dois argumentos para pensar que podemos estar errados. A primeira é a velocidade exponencial do desenvolvimento da inteligência artificial.
Da mesma forma que o sequenciamento do genoma tornou-se possível e democratizado em poucos anos, a inteligência artificial e todos os outros avanços científicos e tecnológicos estão agora seguindo esse padrão de aceleração exponencial que os torna muito próximos.
O que achamos viável em 20 anos provavelmente será em 5 ou 2 anos. Nosso cérebro imagina o futuro no modo linear à medida que a tecnologia evolui a uma velocidade exponencial, o que torna esse fenômeno difícil de imaginar. Mas é muito real (mesmo com a lei de Moore que o poder computacional das máquinas dobrou a cada 18 meses.
O segundo argumento é filosófico, é dizer que qualquer fenômeno que se define pode ser modelado em um algoritmo e que se torna este fenômeno  em versão artificial. A dificuldade reside mais na definição desses fenômenos e no fato de que eles evoluem na velocidade das descobertas que também estão se acelerando. O humano também tende a dizer que cada vez que a máquina consegue fazer uma tarefa que foi considerada inteligência, finalmente não é inteligência, já que a máquina não fez, mas o homem.
Está tudo  indo muito rápido, mas não é nem simples nem mágico.
Os resultados recentes da inteligência artificial são impressionantes e as perspectivas são vertiginosas. Mas deve ser lembrado que esses resultados são o resultado de um trabalho considerável.

Deep Learning não aprende por si só, precisa ser supervisionado por um ser humano para orientá-lo, dados limpos que também exigem muito tempo para estarem prontos para serem processados, programadores para parametrizar os algoritmos e escolhê-los, capacidade de computação considerável . Os próximos anos nos fornecerão soluções e otimizações para todos esses obstáculos. As descobertas no cérebro nos inspirarão no desenvolvimento de algoritmos cada vez mais poderosos e flexíveis, e os comportamentos desses algoritmos também nos iluminarão sobre o funcionamento de nossa própria inteligência. Haverá obstáculos (crenças, interesses, lobbies, recepção pública, questões de privacidade e dados, políticas …) e teremos que preparar agora mesmo o quadro do inteligência artificial de um ponto de vista ético e legal a um nível global.
(1) A Sorte Está Lançada

(2) Empreendedor, autor e palestrante