Informática

Inteligência artificial vai nos levar a uma Singularidade Tecnológica?

Com informações da New Scientist -  04/04/2016

O aprendizado de máquina ajudou um programa deinteligência artificial a aprender a escrever, enquanto outrarede neural artificial já aprende palavras, imagens e música.[Imagem: Danqing Wang]

Singularidade tecnológica

A derrota do vice-campeão de Go por um programa de computador criado pelo Google causou um frisson na Coreia do Sul, onde o jogo é muito mais popular do que o xadrez.

Quase ao mesmo tempo, uma conferência realizada em Berlim, na Alemanha, reuniu os maiores especialistas do mundo em inteligência artificial para debater a questão que cientistas, futurólogos e preocupados em geral se fazem há décadas: até onde a inteligência artificial pode ir?

Será que os programas de computador realmente se tornarão tão inteligentes quanto o homem? Será que estamos realmente caminhando para a chamada singularidade tecnológica?

A singularidade tecnológica é definida como uma data no futuro quando a inteligência das máquinas supera a nossa própria inteligência e passa a melhorar-se a um ritmo exponencial, não dependendo mais do ser humano.

Hardware humano

Danko Nikolic, um neurocientista do Instituto Max Planck de Pesquisas do Cérebro (Alemanha), não se amedrontou de estar diante de uma plateia formada pelos principais pesquisadores da inteligência artificial e fez uma afirmação ousada: "Nunca faremos uma máquina que seja mais inteligente do que nós".

"Você não pode exceder a inteligência humana, nunca. Você pode assintoticamente [que tangencia, mas não coincide] aproximar-se dela, mas você não pode excedê-la," sentenciou o neurocientista.

Nikolic está convencido de que muitos pesquisadores de inteligência artificial que acreditam o contrário estão negligenciando um aspecto importante da inteligência humana: o cérebro não é o único hardware que os seres humanos precisam para serem bons em aprender as coisas.

Para ele, as ferramentas mais básicas para o aprendizado são as instruções contidas em nossos genes, aprimoradas ao longo de bilhões de anos de evolução. Técnicas de aprendizado de máquina podem imitar o cérebro, mas não contam com os elementos mais profundos que nos ajudam a aprender. A única maneira de chegarmos perto de uma mente artificial que aprende tão bem quanto nós é repetir a evolução humana, defende Nikolic.

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Um processador neuromórfico com plasticidade cerebral foi o que mais se aproximou até agora do hardware cerebral humano. [Imagem: Science China Press]

Imprevisível

Mas talvez a singularidade chegue em outras configurações.

Para vários dos especialistas que participaram do debate, a singularidade tecnológica pode ser melhor imaginada como uma aceleração do progresso humano, apesar de ser alimentada por um avanço tecnológico no futuro próximo. Para eles, trata-se de colocar as mentes humanas e a mentes artificiais juntas para resolver problemas do mundo real.

Isto parece já estar acontecendo, conforme demonstrado há poucos dias quando um "físico quântico robótico" fez descobertas inéditas.

Outro ponto levantado pelos especialistas é que, se a singularidade será atingida por inteligências artificiais formadas a partir de grandes quantidades de dados humanos, e se deveremos trabalhar ao lado dessas inteligências sintéticas, então queremos que elas sejam tão diversas quanto nós somos.

Mas, no frigir dos ovos, é difícil prever não apenas qual seria o grande avanço que faria a inteligência artificial dar um salto tecnológico que a levaria à singularidade, como também o que poderia acontecer depois disso, já que, tornando-se as máquinas mais inteligentes do que nós, nossas mentes tornam-se incapazes, ou inadequadas, para imaginar o que elas seriam capazes de fazer.

"A razão pela qual eles chamam de singularidade é que é um ponto além do qual você não consegue enxergar. Uma vez que as máquinas atinjam níveis humanos de inteligência, você não pode começar a imaginar o que vai acontecer," alertou Mehmet Akten, um cientista da computação e artista que estuda inteligência artificial na Universidade de Londres.

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