A inteligência artificial avança

A inteligência artificial está no cerne da actual transformação dos métodos de trabalho, formas de relacionamento e mentalidade, caracterizada pela rapidez e complexidade técnica. Este dossier pretende ajudar-nos a compreender os seus vários aspectos e as suas repercussões, incluindo as suas implicações éticas, com a ajuda de peritos profissionais e as reflexões oferecidas pelo Papa Francisco sobre estes desenvolvimentos.

Quase desde o início da história da informática, os computadores foram programados para agirem de forma inteligente. Em 1956, Herbert Gelernter do Laboratório Poughkeepsie da IBM construiu um programa capaz de resolver teoremas de geometria plana, um dos primeiros exemplos de inteligência artificial. Nesse mesmo ano, John McCarthy e outros pioneiros da informática encontraram-se num seminário no Dartmouth College em Hanôver (EUA). Depois de nomear a nova disciplina (inteligência artificial) previa que dentro de uma década haveria programas capazes de traduzir entre duas línguas humanas e jogar xadrez melhor do que o campeão mundial. Depois seriam construídas máquinas com inteligência igual ou superior à nossa, e entraríamos num novo caminho na evolução humana. O velho sonho de construir homens artificiais ter-se-ia tornado realidade.

Mas as coisas não se resolveram como aqueles optimistas previram. Embora o Arthur Samuel da IBM tenha construído um programa de jogo de damas que armazenou informação sobre o progresso dos jogos e a utilizou para modificar as suas jogadas futuras (isto é, aprender), o xadrez acabou por ser um objectivo muito mais difícil. O objectivo de vencer o campeão mundial estava mais de 30 anos atrasado em relação ao previsto.

A tradução de textos entre duas línguas naturais também se revelou mais difícil do que o esperado. As nossas línguas são ambíguas, porque a mesma palavra pode ter vários significados, que muitas vezes são diferentes em línguas diferentes, e além disso, na mesma frase, uma palavra pode desempenhar papéis sintácticos diferentes. 

O fracasso das previsões dos peritos desencorajou os investigadores de inteligência artificial, muitos dos quais se voltaram para outras investigações. Além disso, em 1969, Marvin Minski e Seymour Papert mostraram que as redes neurais artificiais de uma ou duas camadas, que estavam sob investigação desde os anos 50, não são capazes de resolver problemas muito simples. 

Durante a década de 1970, o interesse pela inteligência artificial foi renovado por sistemas de peritos. Mais uma vez, os sinos foram tocados e foram previstos avanços imediatos demasiado ambiciosos. O governo japonês, por exemplo, lançou no final da década de 1970 a projecto da quinta geraçãocujo objectivo era desenvolver em dez anos (sempre em dez anos) máquinas capazes de pense O objectivo do projecto é desenvolver a capacidade de comunicar connosco na nossa própria língua, e de traduzir textos escritos em inglês e japonês.

Assustados com o projecto, os Estados Unidos e a União Europeia lançaram os seus próprios programas de investigação, com objectivos menos ambiciosos. Os americanos concentraram os seus esforços em programas militares, tais como o Iniciativa de Computação Estratégica (SCI), que se centrou na construção de veículos autónomos sem piloto no solo e no ar; armas "inteligentes"; e o projecto apelidado de Guerra das Estrelasque era para proteger os Estados Unidos de ataques nucleares. A Europa, por outro lado, concentrou-se no problema da tradução automática com o projecto Eurotra.

No início da década de 1990, o projecto japonês terminou num fracasso abjecto. O programa militar dos EUA foi mais bem sucedido, como se viu durante a segunda guerra do Iraque. E embora o projecto Guerra das Estrelas nunca foi implementado, o seu anúncio colocou pressão sobre a União Soviética, razão pela qual alguns analistas acreditam que foi uma das causas do fim da Guerra Fria. Quanto ao projecto EurotraIsto não deu origem a um sistema autónomo de tradução automática, mas levou à construção de ferramentas para ajudar os tradutores humanos a aumentar a sua produtividade, da mesma forma que Google Translate.

Em 1997, 30 anos depois do esperado, um computador finalmente conseguiu vencer o campeão mundial de xadrez (Garri Kasparov) num torneio de seis jogos. A condução automatizada de veículos (automóveis e aviões) também percorreu um longo caminho. É por isso que é cada vez mais frequente dizer-se que estamos à beira de alcançar o verdadeiro inteligência artificialSerá possível, será realmente tão próximo como alguns peritos (não muitos) e os meios de comunicação social parecem acreditar? 

Definição de inteligência artificial

Os investigadores nem sempre estão de acordo sobre a definição deste ramo da informática, pelo que não é fácil distinguir claramente as disciplinas e aplicações que pertencem a este campo. Ultimamente, tornou-se moda a utilização do termo inteligência artificial para se referir a qualquer aplicação informática, pelo que a sua delimitação é cada vez mais confusa e confusa. Um sistema de bancos de rua públicos incorporando um repetidor wifi e um painel solar que fornece energia para carregar um telemóvel foi mesmo apresentado como inteligência artificial. Onde está a inteligência? No ser humano que surgiu com a ideia de montar tais dispositivos.

A definição mais difundida do campo da inteligência artificial é esta: um conjunto de técnicas que tentam resolver problemas relacionados com o processamento de informação simbólica, utilizando métodos heurísticos. 

Uma aplicação de inteligência artificial deve satisfazer as três condições seguintes: a) a informação a ser processada deve ser de natureza simbólica; b) o problema a ser resolvido deve ser não trivial; c) a forma mais prática de abordar o problema é utilizar regras heurísticas (baseadas na experiência). O programa deve ser capaz de extrair estas regras heurísticas da sua própria experiência, ou seja, deve ser capaz de aprender.

Aplicações de inteligência artificial

Para além da concepção de campeões para os jogos geralmente considerados como inteligenteHá muito mais aplicações de inteligência artificial. Em alguns, os resultados têm sido espectaculares e aproximam-se do que entendemos intuitivamente como uma máquina pensante.

Há muitas áreas em que tem sido possível aplicar técnicas de inteligência artificial, na medida em que o campo se tornou um pouco de um saco misto. Vejamos algumas delas:

-Jogos de smart. Em 1997, o programa Azul profundo (uma máquina IBM dedicada) venceu o campeão mundial, depois Garri Kasparov. Actualmente o melhor programa é AlphaZeroda empresa DeepMind (propriedade da Google), que não se baseia em regras introduzidas pelos humanos, mas na auto-aprendizagem (jogou cinco milhões de jogos contra si próprio). Outros jogos resolvidos com sucesso incluem o gamão (backgammon), as senhoras, Jeopardy!certas formas de póquer, e Ir. 

-Desempenho do raciocínio lógico. Existem três tipos de raciocínio lógico: dedutivo (essencial em matemática), indutivo (utilizado pelas ciências experimentais) e sequestrador (utilizado principalmente nas ciências humanas, história e alguns ramos da biologia, tais como a paleontologia). O problema da programação de computadores para efectuar deduções lógicas pode ser considerado resolvido. Por outro lado, é muito mais difícil programar processos de raciocínio indutivo ou sequestro, pelo que este campo de investigação em inteligência artificial permanece aberto.

-Processo de palavras faladas. O objectivo é fazer com que os computadores compreendam a voz humana, para que seja possível dar-lhes comandos de uma forma mais natural, sem ter de utilizar um teclado. A investigação neste campo tem sido dificultada pelo facto de cada pessoa ter a sua própria maneira de pronunciar, e de a língua falada ser ainda mais ambígua do que a língua escrita, mas muitos progressos foram feitos recentemente, e muitas vezes mais de 90% das palavras são compreendidas. 

-Processamento de textos escritos. Está subdividido em duas áreas principais: processamento de linguagem natural e tradução automática. 

Um campo relativamente recente é o mineração de dadosO objectivo é extrair informação de textos escritos e tentar compreender o seu significado. Isto é feito utilizando métodos estatísticos e construindo corpora anotados com informação sobre os termos. Ao utilizá-los, os programas melhoram ou aceleram a compreensão dos textos que têm de interpretar.

No campo da tradução automática, os problemas multiplicam-se, já que os programas têm de lidar com duas línguas naturais, em vez de uma, ambas afectadas por ambiguidades e irregularidades e muitas vezes não coincidem uma com a outra. Normalmente o objectivo destes programas é produzir uma tradução aproximada (não perfeita) dos textos originais, na qual um tradutor humano pode trabalhar para o melhorar, aumentando assim consideravelmente o seu desempenho.

-Automatic vehicle and image processing. Quando observamos uma cena através da visão, somos capazes de interpretar a informação que recebemos e identificar objectos independentes. Este campo de investigação visa programar máquinas e robôs para reconhecer visualmente os elementos com os quais devem interagir. Uma das suas aplicações mais espectaculares é o automóvel automático. Este projecto, actualmente bem avançado por várias empresas, visa construir veículos sem condutor que possam navegar nas estradas e ruas de uma cidade. Esta investigação, que começou na Universidade Carnegie Mellon Os primeiros carros sem condutor foram introduzidos no final dos anos 80 e receberam um grande impulso nos anos 90, quando um carro sem condutor foi levado pela primeira vez para as auto-estradas alemãs. Até agora, no século XXI, a investigação no domínio dos automóveis sem condutor tem continuado a progredir, e não está muito longe o tempo em que lhes será permitido comercializá-los.

-Sistemas de peritos. Estes são programas que realizam deduções lógicas para aplicar regras de conhecimento fornecidas por peritos humanos no assunto para resolver problemas concretos. 

A primeira tentativa (um programa chamado DENDRAL, capaz de obter a fórmula de um composto químico a partir do seu espectrograma de massa) foi construído por volta de 1965 na Universidade de Stanford. Durante as décadas de 1970 e 1980, a investigação em sistemas especializados foi aplicada em diagnósticos médicos, matemática, física, prospecção mineira, genética, fabrico automático, configuração automática de computadores, e assim por diante. Mas no final da década de 1980 entraram em declínio. Embora não tenham desaparecido completamente, hoje em dia não desempenham um papel importante na investigação da inteligência artificial.

-Redes neuronais artificiais. É uma das mais antigas aplicações da inteligência artificial, e também uma das mais utilizadas actualmente. O neurónios que compõem estas redes são muito simplificadas, em comparação com as que fazem parte do sistema nervoso humano e as de muitos animais. Estas redes são capazes de resolver problemas muito complexos em muito pouco tempo, embora a solução obtida não seja geralmente óptima, mas apenas uma aproximação, que muitas vezes é suficiente para as nossas necessidades. Hoje em dia, as redes neurais são utilizadas em muitas aplicações de aprendizagem mecânica, tais como os tradutores mecânicos acima mencionados.

-Cognitiva computação e bases de conhecimento sobre o mundo. Um dos problemas que têm dificultado a investigação em inteligência artificial tem sido o facto de os computadores terem pouco conhecimento do mundo à nossa volta, o que os coloca numa óbvia desvantagem em relação a qualquer ser humano, que possui esta informação, tendo-a adquirido desde a infância, e pode usá-la para resolver problemas de senso comum que parecem triviais, mas que são extremamente difíceis de resolver para máquinas que não têm a informação necessária. A IBM lançou um projecto sobre computação cognitiva que visa construir programas que, a partir de dados muito abundantes (grandes dados) e utilizando inteligência artificial e técnicas de aprendizagem de máquinas, são capazes de fazer previsões e inferências úteis, e de responder a perguntas expressas em linguagem natural. 

Por enquanto, estes sistemas não podem ser comparados aos humanos, e estão normalmente limitados a um campo de aplicação específico.

Pode uma máquina ser inteligente?

Em 1950, antes do seu tempo, o matemático e químico inglês Alan Turing tentou definir as condições nas quais seria possível dizer que uma máquina é capaz de pensar como nós (a "máquina"). Teste de Turing). Isto chama-se inteligência artificial fortepara o distinguir do inteligência artificial fracaA nova "máquina", que cobre todas as aplicações que temos até agora, que a máquina claramente não pensa. 

O teste de Turing afirma que uma máquina será tão inteligente como o homem (ou será capaz de pensar) quando for capaz de enganar um número suficiente (30 %) de seres humanos para acreditar que estão a trocar informações com outro ser humano, e não com uma máquina. A Turing não se limitou a propor o teste, mas previu que este seria realizado em cerca de cinquenta anos. Ele não estava muito errado, pois em 2014 um chatbot (um programa que toma parte numa conversa de chat) conseguiu convencer 33 % dos seus colegas participantes, após cinco minutos de conversa, de que era um rapaz ucraniano de 13 anos. No entanto, alguns analistas não vêem as coisas tão claramente. Evan Ackerman escreveu: "O teste de Turing não prova que um programa seja capaz de pensar. Pelo contrário, indica se um programa pode enganar um ser humano. E os seres humanos são realmente burros".

Muitos investigadores acreditam que o teste de Turing não é suficiente para definir ou detectar a inteligência. Em 1980, o filósofo John Searle tentou demonstrar isto, propondo o o Sala chinesa. Segundo Searle, para que um computador seja considerado inteligente, para além do teste de Turing, são necessárias mais duas coisas: que compreenda o que está a escrever, e que esteja consciente da situação. Enquanto isto não acontecer, não podemos falar de inteligência artificial forte.

Subjacente a tudo isto está um problema muito importante: para construir uma inteligência artificial forte, as máquinas devem ser dotadas de consciência. Mas se não sabemos o que é a consciência, nem sequer a nossa própria, como podemos fazer isso? 

Muitos progressos foram feitos em neurociência nos últimos tempos, mas ainda estamos muito longe de ser capazes de definir o que é a consciência e de onde ela vem e como funciona, quanto mais de a criar, quanto mais de a simular.

Será possível que os avanços na informática nos levem a longo ou curto prazo a criar algo nas nossas máquinas que se comporte como uma superinteligência? Ray Kurzweil tem vindo a prevê-lo há décadas para um futuro quase imediato que, tal como o horizonte, está a recuar à medida que nos aproximamos dele. 

Não sabemos se será possível, por meios computacionais, construir inteligências iguais ou superiores às nossas, com a capacidade de auto-consciencialização. Mas se a inteligência artificial fosse praticável, seríamos confrontados com um grande problema: o "problema de contenção".

Problema de contenção

A questão é a seguinte: é possível programar uma superinteligência de tal forma que não possa causar danos a um ser humano?

Essencialmente, o problema de contenção é equivalente à primeira lei da robótica de Isaac Asimov. Bem, há indicações matemáticas recentes de que o problema de contenção não pode ser resolvido. Se isto for confirmado, temos duas possibilidades: a) desistir de criar superinteligências, e b) desistir de ter a certeza de que estas superinteligências não nos poderão prejudicar. 

É sempre arriscado prever o futuro, mas parece claro que muitos dos desenvolvimentos que são ligeiramente anunciados como iminentes estão muito longe.