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Robôs ainda não vão dominar os seres humanos: Bloomberg View

Mark Buchanan

(Bloomberg) -- Você anda estressado com a singularidade tecnológica? Tem medo do dia em que os computadores decidirão que os seres humanos são desnecessários? Alguns dos maiores especialistas em inteligência artificial dizem que não há motivo para preocupação: a pesquisa nesse campo pode ter chegado a um beco sem saída.

A IA sem dúvida está em todas as partes. Computadores avaliam notícias financeiras, identificam vírus e atuam até mesmo como físicos teóricos, analisando fluxos de fluido e calor. Os chamados algoritmos de aprendizagem profunda permitem que serviços como Google Tradutor e Siri, da Apple, superem as pessoas em muitas tarefas básicas. Com grandes empresas de tecnologia, como Google e Facebook, impulsionando a tecnologia, há quem diga que a inteligência de nível humano está próxima.

Mas já vimos esse filme. Em 1970, o cientista cognitivo Marvin Minsky declarou, confiante, que existiria "uma máquina com a inteligência geral de um ser humano médio" em uma década. A história da inteligência artificial está repleta de episódios de grande otimismo que acabaram dando lugar a decepções e tristezas -- e isso pode acontecer novamente, como alertou recentemente o engenheiro de software do Google François Chollet, em um popular manual sobre métodos algorítmicos. O progresso das pesquisas, observa Chollet, vem perdendo força há vários anos.

Agora, o psicólogo Gary Marcus, da Universidade de Nova York -- que foi diretor dos laboratórios de IA da Uber -- argumenta que a falta de progresso não surpreende, porque os pesquisadores estão enfrentando uma série de novos desafios.

Um dos desafios identificados por Marcus é a construção de uma tecnologia mais flexível. Os algoritmos da atualidade funcionam apenas para um pequeno leque de problemas. O objetivo deve ser extremamente bem definido e imutável, e enormes quantidades de informações precisam estar disponíveis para o treinamento. Entre os exemplos estão a tradução de textos, o reconhecimento de voz e a identificação de rostos em uma foto. O algoritmo tem uma única tarefa, e os pesquisadores o abastecem com enormes quantidades de dados perfeitamente organizados para que ele possa aprender a executá-la.

Os seres humanos executam regularmente muitas tarefas definidas com menos clareza -- para as quais a natureza de uma resposta, ou o tipo de informação necessária para abordá-la, não é dada. Amarre uma corda na roda de uma bicicleta e qualquer criança de cinco anos poderá descobrir facilmente como extraí-la -- não por ter treinado com milhares de rodas, mas por ser capaz de compreender as relações espaciais. As pessoas têm uma capacidade impressionante de resolver problemas e ter ideias usando praticamente nenhuma informação, valendo-se do raciocínio abstrato.

Os algoritmos tampouco conseguem usar o que Marcus chama de "inferência aberta", que implica o uso de conhecimentos básicos para lidar com uma questão. Todos sabemos a diferença entre "João prometeu a Maria que deixaria" e "João prometeu que deixaria Maria". Fazemos a distinção usando informações que não estão explicitamente incluídas em nenhuma das frases. Os pesquisadores não avançaram muito no sentido de ensinar os computadores a fazer o mesmo.

Além disso, está a questão da confiabilidade. Apesar dos grandes esforços dos cientistas da computação, os algoritmos tendem a cometer erros gigantescos -- como confundir um cidadão que respeita a lei com um criminoso. Pior que isso, muitas vezes é impossível entender o que deu errado: com bilhões de parâmetros envolvidos, muitas vezes nem mesmo os criadores de um algoritmo sabem como e por que ele funciona. A confiabilidade do motor de uma aeronave pode ser prevista porque ele é feito de muitas peças cujo desempenho, na maioria das vezes, podemos garantir. Mas não é assim que os algoritmos funcionam. E isso limita a utilização deles em situações em que os erros podem ser desastrosos e em que é importante entender o processo segundo o qual as decisões são tomadas, como é o caso das transações financeiras e dos diagnósticos médicos.

Em outras palavras, não há nada muito profundo na aprendizagem profunda. A tecnologia terá amplas consequências sociais e econômicas, em grande parte porque a indústria vai direcionar a atividade econômica para as tarefas que os algoritmos sabem cumprir bem. Eles assumirão muitas tarefas mundanas. Mas é provável que não possam resolver problemas como as pessoas em breve, nem conversar conosco de forma reconhecidamente humana.

Para alguns, pode ser decepcionante. Para os que não querem ser comandados por robôs, pode ser um alívio.

Esta coluna não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial nem da Bloomberg LP e de seus proprietários.

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