Profetas modernos, como o físico Stephen Hawking e o investidor Elon Musk, predizem o declínio iminente da humanidade. Com o advento da inteligência artificial geral e programas inteligentes auto-projetados, novas e mais inteligentes IA aparecerão, criando rapidamente máquinas cada vez mais inteligentes que, eventualmente, nos superarão.

Quando chegarmos a essa chamada singularidade da IA, nossas mentes e corpos ficarão obsoletos. Os humanos podem se fundir com as máquinas e continuar a evoluir como ciborgues.

Isso é realmente o que temos que esperar?

O passado quadriculado da IA

A IA, uma disciplina científica enraizada na ciência da computação, engenharia de computação, matemática, psicologia e neurociência, que visa criar máquinas que imitam funções cognitivas humanas, como aprendizado e resolução de problemas.

Desde a década de 1950 , conquistou a imaginação do público. Mas, historicamente falando, os sucessos da IA ​​muitas vezes foram seguidos por decepções – causadas, em grande parte, pelas previsões infladas de visionários tecnológicos.

Na década de 1960, um dos fundadores do campo da IA, Herbert Simon, previu que “as máquinas serão capazes, dentro de vinte anos, de fazer qualquer trabalho que um homem possa fazer”. (Ele não disse nada sobre mulheres.)

Marvin Minsky, um pioneiro da rede neural, foi mais direto , “dentro de uma geração”, disse ele, “… o problema de criar 'inteligência artificial' será substancialmente resolvido”.

Mas acontece que Niels Bohr, o físico dinamarquês do início do século 20, estava certo quando ele (supostamente) brincou que “a previsão é muito difícil, especialmente sobre o futuro”.

Hoje, os recursos da IA ​​incluem reconhecimento de fala, desempenho superior em jogos estratégicos, como xadrez e Go , carros autônomos e revelando padrões incorporados em dados complexos .

Esses talentos dificilmente tornaram os humanos irrelevantes.

Evolução do novo neurônio

Mas a IA está avançando. A mais recente euforia da IA ​​foi desencadeada em 2009 pelo aprendizado muito mais rápido de redes neurais profundas .

A inteligência artificial consiste em grandes coleções de unidades computacionais conectadas chamadas neurônios artificiais, vagamente análogos aos neurônios em nossos cérebros. Para treinar essa rede para “pensar”, os cientistas fornecem muitos exemplos resolvidos de um determinado problema.

Suponha que tenhamos uma coleção de imagens de tecidos médicos, cada uma associada a um diagnóstico de câncer ou não. Passaríamos cada imagem pela rede, pedindo aos “neurônios” conectados para calcular a probabilidade de câncer.

Em seguida, comparamos as respostas da rede com as respostas corretas, ajustando as conexões entre os “neurônios” a cada correspondência com falha. Repetimos o processo, ajustando o tempo todo, até que a maioria das respostas corresponda às respostas corretas.

Eventualmente, essa rede neural estará pronta para fazer o que um patologista normalmente faz: examinar imagens de tecido para prever câncer.

Não é diferente de como uma criança aprende a tocar um instrumento musical: ela pratica e repete uma melodia até a perfeição. O conhecimento é armazenado na rede neural, mas não é fácil explicar a mecânica.

Redes com muitas camadas de “neurônios” (daí o nome de redes neurais “profundas”) só se tornaram práticas quando os pesquisadores começaram a usar muitos processadores paralelos em chips gráficos para seu treinamento.

Outra condição para o sucesso do aprendizado profundo são os grandes conjuntos de exemplos resolvidos. Explorando a internet, as redes sociais e a Wikipedia, os pesquisadores criaram grandes coleções de imagens e textos, permitindo que as máquinas classifiquem imagens, reconheçam a fala e traduzam o idioma.

As redes neurais profundas já estão realizando essas tarefas quase tão bem quanto os humanos.

IA não sorrir

Mas seu bom desempenho está limitado a determinadas tarefas.

Os cientistas não viram nenhuma melhoria na compreensão da IA ​​sobre o que imagens e textos realmente significam. Se mostrássemos um desenho do Snoopy para uma rede profunda treinada, ela poderia reconhecer as formas e objetos – um cachorro aqui, um menino ali – mas não decifraria seu significado (ou veria o humor).

Também usamos redes neurais para sugerir melhores estilos de escrita para crianças. Nossas ferramentas sugerem melhorias na forma, ortografia e gramática razoavelmente bem, mas são impotentes quando se trata de estrutura lógica, raciocínio e fluxo de ideias.

Os modelos atuais nem sequer compreendem as composições de desenhos de crianças com 11 anos.

O desempenho da IA ​​também é restrito pela quantidade de dados disponíveis. Em minha própria pesquisa de IA , por exemplo, aplico redes neurais profundas a diagnósticos médicos, o que às vezes resultou em diagnósticos um pouco melhores do que no passado, mas nada dramático.

Em parte, isso ocorre porque não temos grandes coleções de dados de pacientes para alimentar a máquina. Mas os dados que os hospitais coletam atualmente não podem capturar as complexas interações psicofísicas que causam doenças como doença cardíaca coronária, enxaqueca ou câncer.

Robôs roubando seus empregos

Então, não temam, humanos. Deixando de lado as previsões febris da singularidade da IA, não corremos o risco imediato de nos tornarmos irrelevantes.

As capacidades da IA ​​impulsionam romances e filmes de ficção científica e alimentam debates filosóficos interessantes, mas ainda temos que construir um único programa de auto-aperfeiçoamento capaz de inteligência artificial geral, e não há indicação de que a inteligência possa ser infinita.

As redes neurais profundas, no entanto, automatizarão indubitavelmente muitos trabalhos. A IA tomará nossos empregos, colocando em risco a existência de trabalhadores manuais, médicos diagnosticadores e talvez, algum dia, para meu pesar, professores de ciência da computação.

Os robôs já estão conquistando Wall Street . Pesquisas mostram que “agentes de inteligência artificial” podem fazer com que cerca de 230.000 empregos financeiros desapareçam até 2025.

Nas mãos erradas, a inteligência artificial também pode causar sérios perigos. Novos vírus de computador podem detectar eleitores indecisos e bombardeá-los com notícias personalizadas para influenciar as eleições.

Os Estados Unidos, a China e a Rússia já estão investindo em armas autônomas usando IA em drones, veículos de batalha e robôs de combate, levando a uma perigosa corrida armamentista.

Agora, isso é algo que provavelmente deveríamos estar nervosos.