Por que a inteligência artificial ‘faz tudo’ pode não ter nada de inteligente

Não é de hoje que a inteligência artificial (IA) desperta altas expectativas. Em 1927, o filme alemão “Metropolis”, dirigido por Fritz Lang, expôs nas telas do cinema mudo um robô capaz de se passar por humano e mudar o rumo da história. Nos anos seguintes, uma infinidade de outros títulos de ficção científica mostrou robôs com múltiplas habilidades e, em muitos casos, a clássica ambição de dominar o mundo.

Considerando alguns resultados de estudos feitos fora das telas de cinema, porém, o caminho para desenvolver a IA não parece ser exatamente esse. Em vez de um assistente que consiga fazer de tudo, é mais provável termos vários dispositivos especializados, afirma a pesquisadora Janelle Shane, em artigo à Fast Company.

A inteligência artificial é muito boa em se especializar um tema. Os problemas surgem quando tentamos inserir tarefas e conteúdos mais abrangentes. Por exemplo: é possível treinar uma inteligência artificial para identificar animais. Com algum treinamento, o algoritmo aprende a perceber texturas e formatos. Em teoria, essas habilidades podem ser usadas para identificar frutas. Mas quando se tenta ensinar essa inteligência artificial a perceber frutas, acontece um fenômeno chamado “esquecimento catastrófico” — a máquina não conseguirá mais identificar animais, além de não aprender a ver as frutas corretamente.

Outro exemplo que mostra como a inteligência artificial tem um melhor desempenho quando se dedica a tarefas específicas está na culinária. Quando pesquisadores pediram que um robô que estudou 30 mil receitas variadas (de sopas a bolos) criasse uma própria, a tecnologia sugeriu um “Arroz Espalhado de Frango”, que leva ovos, saladas e torta de framboesa, mas não tem entre seus ingredientes nem arroz e nem frango.

Quando pediram para que um sistema de IA similar, mas que estudou apenas bolos, criasse uma receita, o resultado foi bem diferente. A inteligência criou a sua versão de bolo de cenoura. Embora as instruções fossem falhas (o sistema acabou esquecendo a maioria dos ingredientes e pedindo para que o cozinheiro assasse uma mistura de ovos batidos), a lista de ingredientes pelo menos parece mais coerente: farinha, fermento, uma pitada de sal, canela, cravo, baunilha, nozes, ovo e açúcar. O método também se assemelha a uma receita real: bater a mistura e assar a massa por 40 minutos, ou até que você espete um palito de dente no bolo e ele saia limpo.

Os dois robôs atrapalhados ilustram um diagnóstico apontado por desenvolvedores de aprendizado de máquinas (machine learning): faz mais sentido criar algoritmos com atividades limitadas e específicas do que tentar criar uma inteligência artificial que faça tudo.

Essa é a essência da Artificial Narrow Intelligence (também conhecida como “inteligência artificial estreita”), já muito presente no cotidiano. É uma tecnologia desse tipo que cuida, por exemplo, da pasta “Spam” do seu e-mail — e que contrasta com a Artificial General Intelligence(“inteligência artificial genérica”), que poderia desempenhar diferentes tarefas e interagir como um humano.

 

Por: POR ANA LAURA PRADO
Fonte: https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2018/07/por-que-inteligencia-artificial-faz-tudo-pode-nao-ter-nada-de-inteligente.html

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