Uma introdução à inteligência artificial pelo enfoque
da filosofia da mente[i]
Sobre a história, peguemos algumas datas:
em 1956, a conferência de Dartmouth decreta o nascimento oficial da IA; em 1980
tem-se o auge dos sistemas especialistas que, em 1990 dão lugar a sistemas que
aprendem com os dados e não são baseados em regras, como Deep Blue, campeão de
xadrez. Por fim, em 2010, há a consolidação da IA baseada em Big Data, poder
computacional e algoritmos aprimorados pela Deep Learning, até chegar na atual IA
Generativa.
Caracterizando a IA, a partir de Russell e
Norvig, ela teria como objetivos imitar o desempenho humano e buscar a
racionalidade ideal, tendo por foco construir sistemas que agem e raciocinam.
Então, há sistemas que agem como humanos, como o Teste de Turing, sistemas que
pensam como humanos (série Westworld[ii]), sistemas que agem
racionalmente, por exemplo, recomendando filmes e, por fim, aqueles que pensam
racionalmente, no caso de diagnósticos de doenças.
Fundamentalmente, para eles, a IA se debruça
sobre agentes inteligentes que percebem [por sensores] e agem [por atuadores].
Eles podem ser de reflexo simples, sem memória e com regras tipo “se, então”,
como um robô aspirador de pó (sensores mapeiam o ambiente e atuadores agem em
resposta). Um pouco mais elevados, agentes reflexos podem ter um modelo
interno, como um carro autônomo, que usa o modelo para tomar decisões. Há agentes
de aprendizagem que moldam o seu comportamento de acordo com a experiência, como,
por exemplo, um sistema de recomendação de vídeos. Por fim, agentes comunicativos
podem utilizar linguagem natural para conversar, como a Alexa[iii].
Também se pode abordar a IA levando em
conta a lógica, isto é, sistemas especialistas que usam regras bem definidas para
extraírem inferências lógicas, como um diagnóstico médico, mas que não lidam bem
com ambiguidade ou variabilidade. Já uma IA não logística foca em aprender com
os dados para tomar decisões, como é o caso das redes neurais, inspiradas no
cérebro humano, utilizadas nas mais diversas áreas, como para realizar
reconhecimento facial. Em seu resumo, Vitor também se refere ao uso de probabilidade
ao invés de regras fixas, indicando tendências com bases nas informações atuais.
Encerrando a introdução, ele elenca
algumas linhas de pesquisa, como as já conhecidas IA forte[iv], que atribui estados
mentais às máquinas, como experiência subjetiva e consciência e a IA fraca,
flexibilizando os sistemas para que ajam como se fossem inteligentes, se
comportando de modo indistinguível ao nosso.
Vitor também elenca alguns autores[v], entre eles, Searle, trazendo
o argumento do quarto chinês, onde o interlocutor não sabe chinês, apenas usa
um manual e manipula símbolos, sem os compreender. A crítica fenomenológica de Dreyfus,
pontuando que a inteligência humana não se baseia em manipular símbolos, mas na
experiência corporal e imersão no mundo. Nicolelis entende que a IA não é nem
inteligente e nem artificial, questionando a analogia entre mente e máquina,
contrapondo inteligência orgânica e supostos sistemas inteligentes. Para ele, a
mente opera de modo analógico[vi]. E a IA também não é artificial
por depender muito dos humanos que a criam e mantém.
Dois autores que Vitor traz que pouco
exploramos. Crawford, que enfatiza que a IA se ancora no mundo físico e
relações sociais, depende do meio ambiente e trabalho humano mal remunerado. Para
ela, a IA só identifica padrões, mas não entende o mundo e pode ser vista como um
sistema de poder com impactos éticos e políticos. Em linha semelhante, Harari
alerta para o risco da IA dizendo que ela não precisa ter consciência para
ameaçar a humanidade. A IA pode explorar nossas fraquezas e altera a base
simbólica da cultura. Somos mediados pela linguagem e é por ela que a IA pode
criar uma realidade paralela, colocando a democracia em risco, dada a sua
capacidade de se aprimorar.
São pontos interessantes para voltarmos ao
tema, algumas coisas já vimos, outras são novidades que podemos explorar e
aprofundar.
[i] Resumo das aulas introdutórias de
Vitor Lima (https://www.youtube.com/watch?v=zHjo3whbSgs),
que toma como referências SEP (https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/);
Kate Crawford: Atlas of Al; Dreyfus: What computers can't do e What
computers still can't do; Harari com Nexus; Nicolelis e O
verdadeiro criador de tudo. Depois Norvig e Russell: AIMA
e Searle: Behavioral and Brain Sciences.
[ii] Westworld é um parque de diversões
futurista que permite a seus visitantes viverem suas fantasias utilizando uma
consciência artificial. Independentemente de quão ilícita a fantasia possa ser,
não há consequências para os visitantes do parque. (resumo Google Search)
[iii] Falamos um pouco de PLN https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2022/01/introducao-ao-processamento-de.html,
mas não seguimos adiante.
[iv] Falamos aqui https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2024/07/maquinas-que-pensam.html.
[v] Os 3 primeiros já tratamos em algumas
oportunidades aqui no nosso espaço.
[vi] Cérebro não binário: https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2020/12/informacao-godeliana-anti-ia.html.
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