Professores debateram os desafios de criar sistemas computacionais inteligentes em múltiplas áreas
Ao contrário do que mostram filmes e séries de ficção científica, a ideia de uma Inteligência Artificial (IA) geral, capaz de ter consciência e dominar humanos, ainda está muito distante. Ainda assim, grupos de pesquisa nas universdades e em muitas empresas de alta tecnologia em todo o mundo têm se dedicado a desenvolver métodos de aprendizado e raciocínio artificial, modelos cognitivos e algoritmos que permitam que sistemas inteligentes tenham menos vieses, funcionem de forma mais precisa, mais confiável e mais segura contra possiveis ataques pela rede.
Essas foram algumas das principais reflexões que surgiram durante o rico e animado debate inaugural da Conexão Rio-Campinas, uma parceria entre o Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio e o Instituto de Computação (IC) da Universidade de Campinas (Unicamp). O debate reuniu os professores do DI, Bruno Feijó e Jônatas Wehrmann, e os professores Anderson Rocha e Esther Colombini, do IC/Unicamp.
Jônatas Wehrmann explicou o conceito da Inteligência Artificial Geral (Artificial General Intelligence) e da IA Específica, ou estreita (Artificial Narrow Intelligence). Enquanto esta segunda aprende e realiza funções a tarefas muito específicas – geralmente até melhor e mais rápido do que nós humanos – e já é empregada nos mais diversos setores da economia, mercado financeiro, indústria de seguros, medicina, segurança, entretenimento e jogos online, a IA geral tem a meta de ser mais ampla e interdisciplinar, de ser capaz de raciocinar em vários níveis de abstração, de fazer associações cruzadas, de mostrar criatividade e ter consciencia de sua própria existência e vontade.
“Quando falamos em IA mais geral, estamos falando de habilidades cognitivas de muito mais alto nível. Consciência, entender as consequências de ações e outras habilidades cognitivas como empatia e capacidade de reconhecimento emocional. Estamos falando de capacidades de adaptação muito superiores à capacidade de resolver uma única tarefa”, explicou.
A professora Esther Colombini destacou o enorme trabalho de desenvolvimento (programação e aprendizado) que um simples sistema de IA “encorpado” demanda para ser desenvolvido. “Qualquer um que trabalha com robôs sabe a dificuldade que é fazê-los andar em diferentes ambientes, a complexidade disso. Somos a única espécie que demora um ano para andar, de tão complicado que é esse mecanismo. E também há o problema da bateria: se formos dominados, será por vinte minutos.”
Discutindo os desafios de pesquisa atuais que os pesquisadores da área ainda enfrentam, o professor Bruno Feijó, destacou que a Inteligência Artificial em sua fase atual de desenvolvimento já é capaz de gerar grandes impactos para os usuários. “Os sistemas de IA cada vez melhores, mesmo só em uma tarefa específica, podem vir a causar sérios problemas ao indivíduo e à sociendade, muito antes de atingirmos uma inteligência artificial geral. Neste momento, urge uma reforma no ensino para que todos apendam a desenvolver sistemas de IA mais robustos, confiáveis, isentos e com segurança. A gente fala pouco do problema de corrigibilidade desses sistemas, por exemplo”, explicou.
Mesmo ainda distante de ser capaz de adquirir consciência ou capacidade de emular sentimentos, a IA, através dos desencolvimentos algoritmicos recentes, já exibe avanços importantes, sobretudo em termos da interpretação e produção de sentenças (textual e voz) e de imagens. Mas o professor Anderson Rocha, do IC Unicamp, lembra que, apesar dessas inovações, a IA ainda tem atuação restrita. “A IA não consegue replicar um texto do Guimarães Rosa. Ela não tem essa criatividade. Acho que geração de manuais seria ok, não tem sentimentos. Mas livros de literatura talvez demore alguns anos”.
Você pode conferir esse bate-papo no canal do YouTube do DI (youtube.com/dipucrio). Para não perder outros encontros desse projeto, se inscreva no canal e ative as notificações.
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