Por Tim Oates
Publicado na Entrepreneur
Há muita desconfiança rondando a Inteligência Artificial (IA) atualmente, e é difícil saber o que é válido e o que não é.
É comumente divulgado na mídia certas teorias apocalípticas de máquinas inteligentes de bilionários e físicos eminentes, lado a lado às legítimas preocupações sobre como a Inteligência Artificial vai afetar a privacidade na era do big data. Mas não acho que esta confusão – esta mistura exagerada entre fantasia e realidade – realmente signifique alguma coisa, tanto ao público quanto ao campo da Inteligência Artificial.
A verdade é que, a despeito dos problemas da IA (os reais e os imaginários), ela poderá dar frutos realmente bons se for usada de maneira adequada. Precisamos de uma compreensão mais clara das questões: o que a IA pode ou não fazer.
“É possível a IA se tornar autoconsciente e dominar o mundo usando computadores contra nós?”
Provavelmente não. Para a IA acabar com a humanidade, quatro coisas teriam de acontecer:
1. Um IA teria que desenvolver um senso de auto distinção dos outros a ter a capacidade intelectual para dar um passo fora dos limites dos destinos programados.
2. Ela teria que desenvolver, a partir dos bilhões de possíveis sentimentos, um desejo por algo que acredita que seja incompatível com a existência humana.
3. A IA teria de escolher um plano para lidar com os seus sentimentos (dos bilhões de possíveis planos) que envolveriam a morte, a destruição e o caos.
4. Ela teria que ter o poder de computação, inteligência e recursos para implementar esse plano.
Para uma IA alcançar qualquer um destes itens seria altamente improvável. Na verdade, seria praticamente impossível.
O desenvolvimento do que entendemos como “consciência” — a habilidade de pensar sobre si mesmo como um objeto e ação auto conduzida — em um IA ainda é improvável. O aprendizado de máquina é alcançado através da instrução de uma máquina — mostrá-la, por exemplo, milhões de bits de informações de um diagnóstico, a fim de “ensinar” a máquina a fazer suposições estatisticamente instruídas para saber se um paciente tem um certo tipo de câncer.
Se, então, ao final obtermos uma máquina incrivelmente inteligente como a Deep Blue (melhor jogadora de xadrez do mundo), ficaremos com uma máquina que só pode raciocinar sobre xadrez. Um bebê poderia vencer a Deep Blue em damas porque a Deep Blue não sabe que damas existe; ela não pode compreender outras regras além daquelas para as quais foi programada.
Se, de alguma forma, uma máquina fosse capaz de aprender a raciocinar (e raciocinar bem) além da sua programação, ela, como nós, ficaríamos com bilhões de escolhas: O que eu sinto? O que eu vou fazer? Quem sou eu? Quando confrontados com estas questões, poucos humanos decidem: “Eu estou indo dominar a raça humana.” Não há nenhuma razão para supor que a IA iria, automaticamente, fazer esta escolha.
E mesmo que fizesse, se (neste cenário incrivelmente improvável) uma única maçã podre surgir, onde ela iria obter os recursos para decretar um plano destrutivo? Uma falácia comum sugere que, pelo fato da IA ser hospedada em computadores, elas poderão ser boas em manipulação computacional. Mas deixe eu lhe perguntar isto: o fato de você viver em uma casa, você sabe como construir/remodelar/manipular cada uma? Muitos estudiosos em lógica computacional e matemática concordam que os programas de computador são quase que certamente piores com computadores do que nós. O que nos restará, então, é um IA incrivelmente mal-humorada, e um pouco a mais do que isso.
Uma das grandes problemáticas são as preocupações com a privacidade, passando por questões de “big data” e “mineração de dados“. É verdade que, à medida que cada vez mais nossas vidas se tornam digitais, mais as máquinas estão sendo desenvolvidas para descobrir e utilizar estas informações para diferentes propósitos. E isso tende a fazer com que as pessoas fiquem desconfortáveis.
“Eu não quero que as minhas informações sejam lidas,” as pessoas pensam. Eu também não, mas mantenha isso em mente: como pesquisador e construtor destas máquinas, eu não vejo a sua informação; as máquinas fazem, e elas não têm ideia do que estão “lendo”. Elas estão simplesmente olhando para os indicadores para qual elas foram instruídas a observar e fazer, seja qual for a decisão estatística que elas foram solicitadas a fazer.
Alguns dos meus alunos de pós-graduação, por exemplo, desenvolveram métodos para prever a necessidade de transfusões de sangue e cirurgias de emergência para pacientes com traumatismo crânio-encefálico com base em algumas horas de gravação contínua de sinais vitais. Outros têm explorado determinar o estado das salas de operação com base nos vídeos, digitalizando formulários em papel para que trabalhadores da área da saúde no terceiro mundo possam ter os dados para análise rápida e assim gerar textos com a descrições de pessoas em imagens de triagem para ajudar entes queridos a achar vítimas de desastres.
O que estamos vendo de novo e de novo são pensadores futuristas aplicando a IA em situações onde o que precisamos é velocidade: identificação de especificidades com base em modelos estatísticos complexos, compreensão e processamento de enormes quantidades de dados para resolver problemas impossíveis de serem solucionados de outra forma. Inteligência Artificial não é o “demônio” que fazem parecer; inerentemente ela é útil e vai nos permitir fazer progressos como nunca antes.
