Esse olhar aí da foto não lembra alguém? Como resistir à carinha fofa desse… Robô? Peraí! Em um gatinho fofo ainda vai, mas desde quando podemos encontrar manifestações de meiguice em um amontoado de ferro?
Bom, essa é uma história que começou há muito tempo. Desde 400 a.C., filósofos já admitiam a possibilidade de uma “Inteligência Artificial”. O desenvolvimento científico nessa área aconteceu por volta de 1950, quando o matemático Allan Turing publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, onde levantava a hipótese de que as máquinas poderiam pensar e agir como os humanos.
Com o passar do tempo, essa ideia de “inteligência artificial” motivou nosso imaginário por meio de obras de ficção científica, tais como “O homem bicentenário”, “AI”, “Eu, robô” e muitos outros filmes e livros. O fofo aí da foto é o personagem da trama Wall-e, onde ele ultrapassa nossas expectativas: além de possuir personalidade própria, também tem sentimentos e se apaixona pela robozinha Eva. (óin)
Mas bem antes disso, 45 anos atrás, um filme já tratava da inteligência de uma máquina que se voltaria contra os humanos. 2001: Uma odisseia no espaço, aborda temas como evolução humana, tecnologia, inteligência artificial e vida extraterrestre. Ele foi o primeiro filme a trazer um computador como o personagem principal e, além disso, o “vilão”. HAL 9000 era o sistema que controlava a nave Discovery. HAL tinha a capacidade de falar naturalmente, controlar o funcionamento da nave espacial, monitorizar todos os movimentos humanos, detectar as emoções humanas, apreciar manifestações artísticas e tomar decisões tidas como racionais e inteligentes (além de cantar assustadoramente).
Curiosidade: Dentro da história do Wall-e, o personagem AUTO, o piloto automático da nave, é uma forte referência ao HAL 9000 — desde a luz vermelha até o comportamento “do mal”.
Conceitos de Inteligência Artificial
Existem vários conceitos que abordam a inteligência artificial (IA). Mas, de maneira geral, podemos dizer que é o ramo da ciência da computação dedicado a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas. Ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.
Podemos pensar em algumas características básicas que esses sistemas de IA buscam:
- Capacidade de raciocínio: aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão.
- Aprendizagem: aprender com os erros e acertos de forma a, no futuro, agir de maneira mais eficaz.
- Reconhecer padrões: tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento.
- Inferência: capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano.
Dentre as várias abordagens de estudo, pode-se destacar duas vertentes teóricas, abordadas pelo filósofo John Searle¹: IA Forte e IA Fraca.
A Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador, capaz de raciocinar e resolver problemas. Esse tipo de IA considera ser possível criar uma máquina consciente, ou seja, afirma que os sistemas artificiais devem replicar a mentalidade humana.
Já a Inteligência Artificial Fraca tem uma visão de que um sistema de inteligência artificial não seria capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas — uma máquina com IA fraca agiria como se fosse inteligente, mas não seria uma entidade genuinamente esperta, no máximo, com simulações de comportamentos inteligentes.
Robô para toda obra
A roboticista Cynthia Breazeal perguntava-se por que estávamos usando robôs em Marte, mas não em nossas salas de estar. A chave, ela descobriu: os robôs não estavam sendo treinados para interagir com pessoas, apenas com objetos. Atualmente ela constrói robôs que ensinam, aprendem e brincam. Clique aqui e veja uma demonstração incrível de um novo jogo interativo para crianças.
Falando em robôs em nossas casas, e voltando ao cinema, outro exemplo de inteligência artificial, na forma de um sistema altamente desenvolvido (e, às vezes, até engraçadinho), podemos ver em Homem de Ferro. Tony Stark conta com um conselheiro e assistente digital que, além de auxiliá-lo em suas tarefas, interpreta dados e tem raciocínio próprio: é o J.A.R.V.I.S.
Podemos dizer que o JARVIS é uma versão boazinha do HAL 9000, tem um pouco dos hologramas e interfaces no estilo do que já havíamos visto em Minority Report² e também habilidades de assistente como a Rosie, dos Jetsons.
Do laboratório de Tony Stark para a vida real, Chad Barraford ficou tão empolgado com a possibilidade de ter seu próprio JARVIS que projetou para si um assistente pessoal digital que é capaz de reconhecê-lo, falar com ele e alertar os seus amigos quando ele estiver com enxaqueca, entre outras coisas.
Esse primo do JARVIS faz lembrar uma assistente digital que anda nos bolsos de muita gente por aí: a SIRI. O aplicativo do iPhone elevou o nível de “smart” dos smartphones, fazendo o dispositivo ter reais pretensões de esperteza. A SIRI traz muito mais que a tecnologia de reconhecimento de voz, ela tem origem em um dos maiores projetos de inteligência artificial da história, realizado pelo Pentágono — o CALO (sigla em inglês para “assistente cognitivo que aprende e organiza”). O projeto envolveu mais de 300 pesquisadores de ponta de todo o mundo, trabalhando em diversos aspectos de inteligência artificial. O programa do Pentágono foi dirigido por Adam Cheyer, que em seguida tornou-se diretor de engenharia do grupo iPhone da Apple. Segundo Cheyer, ele procurou integrar ao CALO “diálogo e compreensão de linguagem natural, visão, fala, aprendizagem, planejamento, raciocínio, delegação de serviço, além de integrar tudo isso em um assistente “humanóide” que pudesse ajudá-lo nas coisas”. Cheyer diz que adaptou esses itens à Siri, procurando fazer o mesmo do projeto CALO, mas traduzindo para um produto de consumo.
Ensinar a aprender
O estudo da inteligência artificial é tão complexo justamente por ser tão complexa a mente humana. Nesse sentido, temos a ciência cognitiva — o estudo da mente. A ciência cognitiva atua em um largo campo de investigação, mas as questões centrais acabam sendo: “O que é inteligência? E como é possível modelá-la computacionalmente?”. Dentre as abordagens da ciência cognitiva, está incluída a inteligência artificial.
No começo, os pesquisadores tentavam entender a mente humana e reproduzi-la com uma série de leis e programações específicas nos robôs, do tipo: “Se ouvir isso, fale isso”. Essa é a ideia do representacionismo: o mundo existe “lá fora” e deveria ser representado de alguma forma para o robô, assim como aconteceria na mente humana. Depois eles entenderam que não é bem assim que nossa cachola funciona. O mundo que vemos ao nosso redor só existe porque temos o corpo que temos e a história que temos. Ou seja, nossa visão de mundo não é assim objetivamente, por si só, independente de nossa percepção humana.
E o que isso tem a ver com IA? Isso significa muito para as pesquisas em inteligência artificial. Em vez de tentar reproduzir a mente humana e se preocupar com que o robô mapeie seu ambiente corretamente, a programação é feita sem comportamentos pré-definidos, com foco na aprendizagem — o robô é programado para aprender, para improvisar.
O Google embarcou nessa onde e desenvolveu a maior rede de inteligência artificial já construída, usando 16 mil processadores para simular o cérebro humano. O desafio era criar um sistema capaz de aprender a identificar imagens sem que fosse necessário ensinar a ele os critérios exatos para essa identificação. A primeira missão: identificar gatinhos no YouTube. Com essa árdua tarefa pela frente, o sistema processou 10 milhões de imagens obtidas de cenas escolhidas aleatoriamente em vídeos da rede. Ele mostrou-se capaz de determinar quais delas continham gatos e outros objetos. O mais interessante é que a rede aprendeu sozinha como reconhecê-los (#medodoGoogle). “Nunca dissemos ao sistema, durante o treinamento, ‘isto é um gato’”, contou, ao New York Times, Jeff Dean, um dos responsáveis pelo experimento.
Jornada Google nas estrelas
Essa cena de Stark Trek mostra algo que acontece atualmente todos os dias e em todos os lugares do mundo com acesso à internet. Ou vai dizer que muitas vezes você também já não ficou como o Data, se sentindo meio que conversando com o Google.
Já falamos aqui no blog sobre web semântica, lembra? Pode-se dizer que essa web 3.0 também tem tudo a ver com o desenvolvimento da inteligência artificial. A interpretação dos dados que circulam diariamente na rede, direcionando resultados de acordo com os perfis dos usuários, é uma forma da web de “entender” o internauta e oferecer temas que têm a ver com ele. No vídeo abaixo, veja os esforços do Google para deixar o sistema de busca cada vez mais “humano”, próximo do que o usuário espera, compreendendo de forma cada vez mais natural a linguagem utilizada nas pesquisas.
Nós, robôs
A inteligência artificial que tem se tornado realidade caminha muito mais para auxiliar o desenvolvimento da humanidade do que para a ameaça de extermínio de nossa raça, tal como é retratado em alguns filmes. O cientista americano Ray Kurzweil vai além e prevê uma grande transformação. Ele acredita que, no futuro, não será possível distinguir “homens” e “máquinas”. Segundo Kurzweil, misturados com as máquinas, os humanos vão ficar mais espertos e viverão para sempre — é o que ele chama de singularidade.
Globo News Ciência e Tecnologia 29-10-2012… por J4C4R3JP3
Ainda sobre a colaboração homem-máquina, Shyam Sankar³ explica porque resolver grandes problemas (como capturar terroristas ou identificar tendências ocultas) não se trata de encontrar o algoritmo certo, mas sim de estabelecer o relacionamento simbiótico certo entre computação e criatividade humana.
² YouTube
³ TED
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