Inteligência Artificial, essa incompreendida
setembro 21, 2016 § 3 Comentários
Em um texto anterior comentei a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial” e fiz uma pequena introdução do primeiro relatório produzido pelo painel de especialistas. Também terminei o texto convidando o leitor a compartilhar as suas impressões. Muito dos feedbacks que recebi giraram em torno do que afinal é IA (o título, inclusive, foi sugestão de um dos leitores). Não me refiro ao conceito popular, dos filmes – que invariavelmente a apresenta como ex-machina (que explicarei rapidamente ao final do texto) – mas o seu conceito “acadêmico”. Minha intenção é tentar explicá-lo neste texto e nos próximos, abordar com mais detalhes as tendências da Inteligência Artificial e os impactos nas áreas do “emprego e ambiente de trabalho” e “educação”.
Conhecer do que se trata o campo da Inteligência Artificial ajuda a “jogar luz” em um tema que para muitos ainda é ficção científica (embora já seja mais realidade do que nunca) e ajuda a tornar mais real as oportunidades – e as possibilidades de ruptura – que irão influenciar a nossa sociedade.
Em primeiro lugar, é preciso entender porque este assunto vem sendo tratado com tanta importância. Existe uma mudança de modelo econômico em curso no mundo. Desde a primeira revolução industrial, nossa sociedade vem se organizando (sim, os modelos econômicos determinam a forma como a sociedade é) com base em um modelo mental fundamentado em processo de manufatura. É inegável que o modelo industrial estimulou o desenvolvimento tecnológico, social e cultural dos últimos três séculos e modificou a forma como pensamos e enxergamos nosso lugar no mundo. Mas também sedimentou na nossa cabeça, o conceito de que fazemos parte de um processo industrial que tem começo, meio e fim – estudamos, trabalhamos e aposentamos; recebemos estudo fundamental, médio e superior; trabalhamos produzindo insumos, produtos manufaturados ou serviços agregados; namoramos, casamos e temos filhos – os exemplos são inúmeros, a similaridade deles está no seu modelo de processo por etapas.
Embora o modelo industrial esteja em “nosso sangue”, o que possibilitou as revoluções industriais – pelo menos na sociedade ocidental – foram os conceitos iluministas de produção de conhecimento (e que levaram à mudança social máxima da sociedade contemporânea: a separação de Igreja e Estado). A produção do conhecimento, neste estágio, atuou como produto de base da indústria – era encarado como um insumo ou recurso para o fim maior: a produção industrial.
Esta lógica vem se modificando há pelo menos 25 anos. A produção do conhecimento vem deixando de ser um acessório do modelo econômico para se tornar a razão do próprio modelo econômico (talvez o maior exemplo da margem de lucro permitida pela produção do conhecimento seja a Apple com o IPhone – gastou algumas dezenas de milhões de dólares no seu desenvolvimento e faturou em retorno bilhões das “verdinhas” americanas). Cada vez mais, a capacidade de produção de propriedade intelectual vem se tornando a habilidade principal desejada por empresas e o que determina que selecionem alguns candidatos e não outros (isto vem inclusive modificando o processo seletivo em algumas áreas – um exemplo é o processo seletivo da empresa The Information Lab, que paga uma bolsa para os candidatos participarem de um curso de 4 meses e fecha contrato com os que mostrarem as melhores performances quanto à capacidade de produção de propriedade intelectual). É claro que esta é ainda uma realidade distante do Brasil, mas em algum momento teremos que nos inserir neste contexto sob o risco de ficarmos muito (mas muito) para trás.
Desta forma, estamos passando de um modelo econômico focado em produção manufatureira para outro baseado em produção de propriedade intelectual. E a Inteligência Artificial é o diamante desta coroa – afinal ela congrega o que pode vir a ser a própria definição do trabalho do futuro: alta capacidade de cognição humana sendo potencializada pela alta capacidade de cognição artificial.
Quanto à elucidação que prometi, a verdade é que não há uma definição precisa e universalmente aceita para Inteligência Artificial. Curiosamente, foi exatamente por falta desta definição que o campo de estudos floresceu. Ainda assim, uma definição é importante e o professor de ciência da computação, Nils J. Nilsson (Nilsson, Nils J. “The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements”. Cambridge University Press, 2010) fornece uma útil: “a inteligência artificial é a atividade dedicada a fazer máquinas inteligentes. Inteligência é a qualidade que permite que uma entidade possa funcionar de forma adequada e com clarividência no seu ambiente”.
Desta perspectiva, caracterizar IA depende muito do que o ser-humano está disposto a considerar “funcionamento adequado” e “clarividência” em se tratando de hardwares e softwares. Uma simples calculadora eletrônica faz cálculos muito mais rápidos do que o cérebro humano e com muito menos erro. Uma calculadora eletrônica é inteligente? Para responder, precisamos deixar de lado o nosso modelo mental industrial e entender inteligência em um espectro multidimensional (isto quer dizer que há mais do que um tipo de inteligência – vide Howard Gardner).
De acordo com esta visão, a diferença entre uma calculadora eletrônica e um cérebro humano não é de espécie, mas de escala, velocidade, grau de autonomia e generalidade. Estes mesmos fatores podem ser usados para avaliar qualquer instância de inteligência (obviamente, o que o ser-humano considera como inteligência), seja ela natural, artificial (e quem sabe um dia, extraterrestre) e posicioná-la adequadamente dentro do espectro. Softwares de reconhecimento de voz, de geoposicionamento, de controle de navegação de veículos, de termostatos, de jogos go-play (tipo Pokemon) – dentre outros – têm sua inteligência avaliada da mesma forma como a inteligência humana o é. Aprendizagem de máquinas (o machine learning), por exemplo, é avaliada da mesma maneira como é a capacidade cognitiva humana: pela taxinomia de Bloom.
Notavelmente, a caracterização de inteligência como um espectro não concede nenhum status especial ao cérebro humano. Mas é preciso reconhecer que até o presente momento, a inteligência humana não tem correspondência na biologia e nos mundos artificiais em relação à sua pura versatilidade e habilidade para “raciocinar, alcançar objetivos, compreender e gerar linguagem, perceber e responder a estímulos sensoriais, provar teoremas matemáticos, jogar jogos desafiadores, sintetizar e resumir informações, criar arte e música, e até mesmo escrever histórias” (novamente utilizo as palavras do Nilsson).
O grande desafio que uma definição de Inteligência Artificial encontra para se sedimentar na sabedoria popular, é a eterna perda da reivindicação em relação às suas conquistas. Este é um padrão que constantemente se repete desde que o campo surgiu (também conhecido como “efeito IA” ou “paradoxo estranho”). Ocorre da seguinte forma, IA traz à tona uma nova tecnologia, as pessoas se acostumam a esta tecnologia, ela deixa de ser considerada Inteligência Artificial e um novo “mercado” surge. Talvez seja por esta razão que a ideia de IA no imaginário popular esteja relacionada ao conceito de ex-machina. Ex-machina é o santo graal da Inteligência Artificial, o seu objetivo máximo. Criar uma forma de inteligência que se aproxime tanto, mas tanto da inteligência humana, que tenhamos de parar de considerá-la máquina e classificá-la como alguma outra coisa.
Marcelo Tibau 
[…] Para facilitar o entendimento, sugiro como leitura prévia 2 textos anteriores em que abordo este mesmo tema. O primeiro, a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial” e o segundo, referente à definição do que é IA. […]
[…] a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial”; o segundo, referente à definição do que é IA; e o terceiro, abordando as tendências. Pretendo dedicar este e o próximo à análise do impacto […]
[…] a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial”; o segundo, referente à definição do que é IA; o terceiro, abordando as tendências; e o quarto a respeito do impacto no mercado de trabalho. […]