Inteligência Artificial em 5 frases

Original article was published by Gabriel Ullmann on Artificial Intelligence on Medium


Inteligência Artificial em 5 frases

Uma imagem futurista genérica para ilustrar um tópico difícil de colocar em imagens. Photo by Sandro Katalina on Unsplash

Acho que meu primeiro contato com o termo foi assistindo o filme de mesmo nome, dirigido por Steven Spielberg e estrelado por Haley Joel Osment e Jude Law. Não lembro o exato ano que assisti, mas pra vocês terem uma ideia foi no tempo do VHS. O filme acompanha a jornada de David, uma criança andróide que é “comprado” por uma família mas posteriormente abandonado. Lembro que a história me deixou meio chocado, principalmente porque na época eu também era criança (assim como o protagonista do filme) e porque o final é meio melancólico e filosófico (calma, não vou dar spoilers!).

Mas tirando a parte dramática, lembro também de ter ficado pensando se uma inteligência como a retratada no filme seria possível. Quase 20 anos depois, Inteligência Artificial é o termo “cool” do momento e embora não tenhamos robôs quase-humanos andando pelas ruas, o conceito está sendo amplamente utilizado comercialmente. Tem empresa por aí dizendo que faz atendimento ao cliente, criação de novos produtos e serviços e até contratação de funcionários utilizando IA. Mas a definição do que é ou não Inteligência Artificial é um pouco mais controversa do que geralmente se imagina.

John McCarthy, pioneiro que cunhou o termo Inteligência Artificial em 1955, diz que a área é “a ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes”. Só tem um problema com essa definição: ninguém sabe ao certo o que é “inteligência”. Ainda não temos um “mapa” que explica o processo através do qual os seres humanos pensam e resolvem problemas de forma racional. Sendo assim, podemos considerar IA:

  1. Máquinas que copiam ou imitam o processo de pensamento humano.
  2. Máquinas que pensam de forma racional, mas de forma diferente da humana.
  3. Máquinas que agem de forma racional ou parecida com a humana, mas não pensam de fato.

Na sua opinião, qual dessas 3 alternativas parece a mais difícil de criar? Spoiler: é a número 1. A ciência ainda não foi capaz de criar máquinas — ou programas de computador — capazes de funcionar exatamente como o nosso cérebro. Isso se deve a razão de que não sabemos como nosso cérebro funciona. Mas até aí tudo bem. Existem várias aplicações de Inteligência Artificial que são muito úteis no nosso dia a dia, e muitas delas se encaixam na definição número 2.

Para entender isso melhor, podemos começar olhando a definição de IA escrita em 1983 pela pesquisadora americana Elaine Rich em seu livro “Artificial Intelligence”:

[A Inteligência Artificial] é o estudo de como os computadores fazem coisas que, no momento, pessoas fazem melhor

Nesse contexto, tomemos como exemplo a tarefa de identificação de imagens. Somos muito bons em identificar coisas, mas as vezes precisamos que uma máquina faça essa tarefa, por exemplo, quando vamos ao Google procurar por imagens de animais fofinhos. Ao digitarmos “golfinho”, por exemplo, o buscador nos retorna milhares de imagens do animal. Mas como ele sabe que as imagens realmente contém golfinhos? Bom, ele foi treinado para isso.

Sim, Inteligências Artificiais precisam passar por um processo de treinamento, tal como um cão adestrado ou você quando tirou carteira de motorista. No caso de programas que identificam imagens, esse treinamento consiste em “mostrar” à IA diversas imagens (no caso do nosso exemplo, imagens de golfinhos) acompanhadas de uma descrição (“isso é um golfinho”). Mas como você pode imaginar, o programa de computador não tem “olhos” para ver, e portanto analisa as imagens de uma maneira mais abstrata: matematicamente.

Cor, contraste, brilho, largura e altura em pixels: todas essas são características de imagens que podem ser traduzidas em números. Após ser treinado com centenas ou até milhares de exemplos, o programa é capaz de entender que imagens com determinadas características correspondendo a determinados valores numéricos correspondem a golfinhos. E é aí que a mágica acontece: a IA desenvolve um processo racional, mas sem necessariamente pensar como nós pensamos.

Ao olharmos para um golfinho, nós humanos não fazemos a análise de características matemáticas. Recorremos a outros recursos para fazer essa identificação: nossa memória, capacidade de associação com outros animais que conhecemos e o contexto no qual nos encontramos (ex: se estou no mar, sei que posso estar encontrando um golfinho; se estou em um rio, é mais provável que eu esteja vendo um boto). Sendo assim, fica claro que nós e as IAs que criamos enxergam o mundo de forma muito diferente.

E pra fechar esse tour relâmpago pelo assunto, não podemos deixar de falar das IAs que se encaixam na definição 3: as que não necessariamente desenvolvem um processo racional. Um exemplo desse tipo de situação é descrito de forma simples e bem direta em uma matéria da revista Época entitulada “Como lidar com a invasão da Inteligência Artificial”:

Há bots de tomadas de decisão construídos a partir de árvores de decisões pré-programadas — “se acontecer isso, faça aquilo”; “se o cliente escrever ou escolher tal, faça assim”. Sem dúvida, é um sistema esperto, mas não é I.A.

Ou seja: é bem provável que o chat de atendimento ao cliente “com Inteligência Artificial” do qual a sua operadora de Internet ou banco tanto se vangloria seja tão inteligente quanto a sua máquina de lavar. E embora, em minha opinião, eu ache que as empresas deveriam conter essa ânsia de propagandear IA em todo canto, não posso dizer que elas estejam completamente erradas. Afinal, como definiu em 1985 o pesquisador americano Donald Waterman em seu livro “A guide to Expert Systems”:

A Inteligência Artificial é uma sub-área da Ciência da Computação que objetiva desenvolver programas computacionais inteligentes. Esses programas (…) se comportam de maneira que seria considerada inteligente se observada num ser humano.

Então, se você utilizar um chat de atendimento na Internet e você se sentir tão bem atendido quanto se sentiria se o seu problema fosse tratado por um profissional humano, não há dúvidas: o chat é, de fato, uma IA. Quer dizer, pelo menos do ponto de vista do Waterman. E tá aí uma coisa que deixa muita gente confusa quanto ao conhecimento científico: as vezes uma pergunta tem mais de 1 resposta, e a medida que novas coisas são descobertas essa quantidade de respostas pode aumentar, diminuir, ou até dar origem a mais perguntas.

Mas no meio dessa confusão toda, não posso deixar de lembrar de uma frase do famoso cientista da computação holandês Edsger Djikstra, que em seu artigo “ The threats to computing science” escreveu o seguinte:

Questionar se um computador pode pensar não é mais interessante do que questionar se um submarino pode nadar.

Ou seja, talvez no fim das contas, pelo menos do ponto de vista prático, não importa se as máquinas ou apps que utilizamos em nosso cotidiano podem realmente pensar como um ser humano. Se esses mecanismos produzem resultados úteis — nos ajudando a identificar padrões e lidar com grandes quantidades de informação , coisas bem importantes no mundo de hoje— já podemos dizer foram bem sucedidos.

Fontes: