Inteligência artificial e a singularidade

A inteligência artificial e a singularidade

Inteligência Artificial é certamente um dos temas mais recorrentes em toda a ficção científica. A ideia de que uma máquina poderia expor o mesmo nível de inteligência e sensibilidade de um ser humano tem cativado escritores e audiências por décadas.

Desde o sistema de computador com interesses ocultos em 2001: Uma Odisséia no Espaço até os andróides super-humanos em Westworld, a ficção científica tem experimentado diversas representações para máquinas inteligentes. Com o objetivo de materializar o conceito de computação cognitiva a ficção tem o hábito de romantizar certos aspectos, tais como a inclusão frequente de robôs humanóides.

É compreensível que o cinema e até mesmo a literatura encontrem no antropomorfismo uma solução fácil para ligar emocionalmente os leitores ou espectadores aos seus personagens robóticos. Entretanto, construir um android, um robô em formanto humanoide, em busca da Inteligência Artificial é como a construção do chassi de um carro antes de o motor de combustão interna ter sido inventado.

 

Evolução da Inteligência Artificial

Nos últimos anos, alguns intelectuais e inovadores, tais como Elon Musk, Sam Harris, Stephen Hawking e Nick Bostrom, para citar alguns, têm manifestado genuínas preocupações com a ascensão da inteligência artificial. Mentes brilhantes espalhadas por todo o globo estão competindo para conseguir recriar centenas de milhões de anos da evolução que resultou no cérebro humano em uma forma de inteligência baseada em algoritmos computacionais.

Enquanto muitos especialistas não tem dúvidas sobre a possibilidade das máquinas atingirem o mesmo nível de inteligência que os humanos em algum momento no futuro, existem muitos outros que acreditam que isto seja impossível. E talvez seja.

Talvez sejamos incompreensivelmente complexos de tal maneira que nós não tenhamos capacidade de construir algo tão complexo, como a natureza fez conosco.

Se as mutações aleatórias da natureza podem levar a inteligência, o quão difícil pode ser construir isso artificialmente? Na verdade, mesmo que a evolução tenha tido um começo bastante lento, levando centenas de milhões de anos para ir de organismos unicelulares até o homo-sapiens, as máquinas já ultrapassaram-nos em alguns campos.

Nos dois jogos de tabuleiro mais populares, o Xadrez e o Go, os melhores jogadores do mundo foram derrotados por inteligências artificiais. Nenhum jogador humano voltará a ser o melhor em qualquer um destes dois esportes.

Não importa o quão se tente. Mesmo que se dedique toda a sua vida para se tornar o melhor jogador que poderia ser, nunca será o suficiente.

Felizmente para nós, há muito mais para a condição humana do que desafiar máquinas no Xadrez e no Go. Entretanto, é tão difícil imaginar que mais talentos e habilidades humanas poderiam se tornar obsoletas em um futuro próximo?

Assumindo que seja possível, o que acontecerá quando as máquinas tornarem-se mais competentes ao desempenhar todo e qualquer trabalho físico e mental? Se a Inteligência Artificial tornar-se mais competente em todos os aspectos, então, qual o propósito ou função seriam deixados para nós servirmos?

Caso somente as tarefas repetitivas venham a sua mente como sendo possíveis de ser robotizadas, saiba que as habilidades criativas também estão na mira dos desenvolvedores de inteligências artificiais. Pinturas, poemas, composições musicais e artigos jornalísticos já são criados por algoritmos. E o pior: não conseguimos notar a diferença.

Conteúdo escrito por máquinas já se tornou tão comum e tão bom que você já deve ter lido alguns artigos automatizados e nem percebeu. Veja se você consegue passar no quiz do New York Times e diferenciar artigos escritos por humanos de artigos escritos por máquinas.

Se você escutou algum audiobook recentemente, saiba que existem boas chances dele ter sido gravado por uma inteligência artificial, com alguma tecnologia semelhante ao Google Deepmind.

 

Qual o estágio de desenvolvimento da IA?

Como área de estudo, a inteligência artificial já se desenvolve há décadas. Por conta do avanço no poder de processamento das máquinas em velocidade exponencial e da coleta de grande quantidade de dados (Big Data), ela está em processo de grande aceleração.

Além disso, cada vez mais coletamos maiores quantidades de dados e as transformamos em informações úteis. Com isso, novos modelos e aplicações para IA são desenvolvidos a cada instante.

Hoje, a humanidade já possui inúmeras ferramentas baseadas em IA que nos ajudam a observar dados históricos, avaliar padrões, fazer previsões (data Science) e oferecer suporte à decisão. Esse tipo de ferramenta pode ser muito útil para prever falhas em máquinas, compreender consumidores, avaliar riscos e diagnosticar doenças mais rápido do que qualquer profissional especializado jamais conseguiria.

A inteligência artificial caminha em três principais sentidos. O primeiro é na menor dependência de dados para “ensinar” a máquina, tornando-a mais próxima de uma criança que aprende com o ambiente ao seu redor. O segundo é na criação de uma IA mais generalista, pois o que conseguimos construir até hoje funciona muito bem para a realização de atividades específicas, mas ainda não tão bem para atividades que envolvam diversas competências. Já o terceiro e último caminho é na criação de uma inteligência que possua “consciência”, o que é algo um tanto subjetivo, mas muitos pesquisadores acreditam ser possível.

 

A singularidade

Ray Kurzweil, um reconhecido inventor, futurista e pesquisador de novas tecnologias, tem estudado o fenômeno da aceleração tecnológica por mais de 30 anos. Isso o levou a cunhar a lei dos retornos acelerados, a partir da observação da aceleração exponencial do universo, da biologia e da tecnologia.

Segundo ele, a partir do crescimento da capacidade computacional, podemos esperar retornos cada vez mais desproporcionais às iniciativas tecnológicas. Gordon Moore previu, em 1965, que a capacidade de processamento de um chip dobraria a cada 18 meses.

A previsão tornou-se realidade e ganhou o nome de Lei de Moore, mostrando consistentemente o crescimento exponencial da capacidade computacional ocorrido ao longo dos anos.

Seguindo nessa linha, em 2001, Kurzweil em um ensaio sobre a “Teoria das mudanças aceleradas” estende a lei de Moore para descrever que esse crescimento exponencial também se aplicava ao progresso tecnológico. Segundo o autor, a velocidade da informação também se beneficiava da lei dos retornos acelerados. Ou seja, à medida que o conhecimento sobre os mais diversos campos de pensamento se espalha, o volume de informação existente no mundo começa a dobrar quase que anualmente.

De acordo com Kurzweil, toda vez que uma tecnologia encontra novas barreiras, tecnologias são inventadas para que possamos ultrapassá-las. Dessa forma, novas mudanças de paradigmas, como as que temos nos deparado, continuarão a ser cada vez mais comuns. As mudanças tecnológicas serão tão rápidas e tão profundas que ocorrerá o que ele descreve como uma ruptura no tecido da história humana:

“Uma análise da história da tecnologia demonstra que a mudança tecnológica é exponencial, ao contrário do senso comum “visão linear ‘intuitivo. Portanto, não teremos a experiência de 100 anos de progresso no século 21 — ele será mais parecido com 20000 anos de progresso (na taxa de hoje). Os “retornos”, como a velocidade do chip e custo-efetividade, também aumentam exponencialmente. Há ainda o crescimento exponencial na taxa de crescimento exponencial. Dentro de algumas décadas, a inteligência da máquina irá superar a inteligência humana, levando à singularidade — mudança tecnológica tão rápida e profunda que representa uma ruptura no tecido da história humana. As implicações incluem a fusão da inteligência biológica e não biológica, software-humano, imortal, e ultra-altos níveis de inteligência que se expandem no universo na velocidade da luz.”

A teoria da mudanças aceleradas mudou em muitos aspectos e alteraram a percepção pública da Lei de Moore. É comum (porém errada) a crença de que a Lei de Moore faz previsões sobre todas as formas de tecnologia, quando na verdade ele apenas se refere a circuitos de semi condutores. Muitos futuristas ainda usam o termo “Lei de Moore” para descrever idéias como as apresentadas por Kurzweil e outros.

Segundo Kurzweil, desde o início da evolução, formas de vida mais complexas foram evoluindo exponencialmente mais rápido, com intervalos mais curtos entre o surgimento de novas formas de vida radicalmente, como seres humanos, que têm a capacidade de engenheiro (intencionalmente projetar com eficiência), uma nova característica que substitui relativamente cegos mecanismos evolutivos da seleção para a eficiência.

Por extensão, a taxa de progresso técnico entre os seres humanos também foi aumentando exponencialmente, à medida que descobrimos maneiras mais eficazes de fazer as coisas, nós também descobrimos formas mais eficazes de aprender, ou seja, linguagem, números, linguagem escrita, filosofia, método científico, os instrumentos de observação, os dispositivos de computação, calculadoras mecânicas, computadores, cada um destes grandes avanços em nossa capacidade para dar conta de informações ocorrem cada vez mais próximas entre si.

Isso pode deixar você um pouco preocupado quanto ao futuro e até quanto ao papel do homem em um mundo em que todo o trabalho é realizado por máquinas. Podemos estar construindo máquinas que vão deixar o ser humano obsoleto e sem função social, o que poderia causar o colapso da organização social como conhecemos hoje.

Yuval Harari escreveu em Homo Deus que a tecnologia é hoje uma extensão do corpo humano e que isso nos levará ao patamar de “deuses” no que diz respeitos ao aumento das nossas capacidades se comparadas a hoje.

 

Fontes de Pesquisa

Teoria dos retornos acelerados
Artificial Intelligence
Links sobre aplicações de AI
The AI Revolution: The Road to Superintelligence
The AI Revolution: Our Immortality or Extinction
O argumento da simulação

About the Author: Pedro César Tebaldi Gomes

Atua há 8 anos no mercado de tecnologia da informação, com foco em B2B. Estuda Data Science, Blockchain e tecnologias emergentes para atingir melhores resultados de negócios.

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