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Gênio cibernético

Arthur Clarke previu que em 1997 já teríamos computadores tão inteligentes que seriam capazes até  de se emocionar. Verdadeiros Einsteins, gênios quase humanos feitos de chips e parafusos. Ainda não chegamos lá, mas estamos no caminho certo.

Por Da Redação Materia seguir SEGUIR Materia seguir SEGUINDO
Atualizado em 31 out 2016, 18h38 - Publicado em 31 Maio 1997, 22h00

Ricardo Balbachevsky Setti

Durante trinta anos, um computador de ficção científica foi a referência mais comum quando se falava de inteligência artificial. É compreensível. Afinal, o HAL 9000, do filme 2001: Uma Odisséia no Espaço, é uma criação de Arthur Clarke, um craque em previsões. Na história de Clarke, o HAL conta que foi ligado em 1997. Por isso, este ano era esperado como aquele em que a criação de uma máquina inteligente já seria um problema resolvido pela tecnologia. Há quem diga que desta vez Clarke errou, mas não é bem assim. O HAL não existe ainda, mas a inteligência artificial começa a sair dos laboratórios.

Gênios cibernéticos especializados estão pegando no pesado no mundo todo. Alguns controlam o tráfego nos metrôs da França e dos Estados Unidos. Outros devem entrar logo na ativa em aeroportos americanos. Vão responder a perguntas sobre os vôos. Só falam inglês, mas entendem e aprendem sotaques de fora dos Estados Unidos. Há ainda um que está se preparando para controlar a estação espacial Alpha, um projeto de vários países. Isso sem falar naquele que ganhou do campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

Nem todos consideram essas máquinas inteligentes, pois se você perguntar-lhes qualquer banalidade que não faça parte do universo para o qual foram criadas, elas não saberão responder. Possuem uma inteligência específica. Não são como o homem, que acumula e cruza informações de vários tipos, levando em conta fatores tão misteriosos quanto emoção, consciência, senso comum e intuição. Ou seja, se a questão tecnológica está resolvida, ainda falta encarar outras, filosóficas, sociais e até psicológicas. Mas ninguém está pensando em desistir.

Eles sabem tudo, mas sobre um assunto só

Em 1950, Alan Turing, um cientista britânico especializado em computação, elaborou um teste simples para saber se uma máquina podia ou não pensar. Alguém deveria formular perguntas que seriam respondidas às vezes por um computador às vezes por uma pessoa. Se fosse confundida com o ser humano, a máquina seria considerada pensante. Quase cinqüenta anos depois, os mais incríveis computadores disponíveis só passam no teste se ele for monotemático.

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É que para produzir resultados realmente significativos muitos pesquisadores optaram por reduzir o universo de atuação das máquinas. “O que fazemos é ensinar a elas tudo sobre um único assunto”, disse à SUPER Michael Dertouzos, diretor do Laboratório de Computação do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, MIT. Assim é que nascem os gênios especializados.

O computador que está sendo desenvolvido pela Nasa para controlar a estação espacial Alpha vai funcionar dessa maneira. E também os novos sistemas desenvolvidos no MIT para orientar reservas de vôos para companhias aéreas. Ainda neste ano eles começam a trabalhar no Aeroporto de Boston, respondendo a qualquer pergunta dos passageiros. Sobre vôos, é claro. Dos melhores horários, companhias e preços até o cardápio de cada avião. O computador, analisando palavras-chave nas frases, vai montando as perguntas e respondendo uma a uma, como um bom atendente. Com a vantagem de que não se cansa nunca. É, sem dúvida, uma mão na roda, mas será inteligência?

Dertouzos não duvida. “Temos que nos concentrar em soluções para a vida prática”, defende. Além do mais, suas máquinas, como outras do gênero, não são reles papagaios. São capazes de aprender (veja o infográfico abaixo). Ao menos nos seus campos de atuação.

Estraçalhar no xadrez é só o começo

“O dia em que senti um novo tipo de inteligência.” Foi assim que Garry Kasparov, o campeão mundial de xadrez, definiu seu primeiro jogo, em 1996, com o supercomputador da IBM Deep Blue. Naquela ocasião, Kasparov venceu, mas no mês passado eles jogaram de novo e foi a vez do Deep Blue ganhar. A vitória tornou-se um marco na história da tecnologia.

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Se inteligência é capacidade de raciocínio, então essa máquina tem a melhor delas. Capaz de processar mais de 1 bilhão de jogadas por segundo, ela é, de longe, a mais avançada do mundo. Sua construção começou em 1989. Antes, foi feito o Deep Thought que, apesar de muito poderoso, era 1 000 vezes mais lento que seu irmão mais novo. O Deep Blue tem 256 processadores, além, de uma memória que chega à ordem dos terabytes (milhões de megabytes). É algo como ter alguns milhões de PCs trabalhando em sincronia. Essa força toda o torna capaz de pensar em mais ou menos 1 bilhão de movimentos de xadrez por segundo. Por ingenuidade, ele perdeu para o gênio humano, que descobriu como enganá-lo, em 1996. No segundo jogo, porém, a máquina foi mais criativa e levou a melhor.

Tamanho esforço não vem sendo feito só para jogar xadrez.

O tecnobiólogo do MIT Tom Ray, que trabalhou na construção do Deep Blue, tem ambições bem maiores. “Tudo o que ocorre nas células humanas são interações matemáticas, em escala astronômica”, lembra. Ele acha que o computador poderá ajudar a desvendar nada menos que os segredos da vida. “Talvez seja até capaz um dia de simular a vida”, diz Murray Campbell, líder do projeto. De específico, ele acredita, esse computador pode avançar a ponto de ter inteligência genérica.

Como se vê, quem busca a inteligência artificial não se contenta com pouco, se é que se pode chamar o Deep Blue de pouco. A insatisfação constante entre esses profissionais se explica pela própria dificuldade em saber o que é a inteligência. Não em máquinas, mas no homem mesmo.

Receitas para construir o homem de chips

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Quando inventou, em 1956, a expressão inteligência artificial, Marvin Minsky, do MIT, não pensava em computadores que realizassem raciocínios simples. Ao contrário de Dertouzos, Minsky acha hoje que é preciso abandonar os problemas práticos e voltar às bases do conhecimento para, antes de imitar a inteligência, descobrir, afinal, o que ela é. “Saber como funciona a mente é o caminho”, disse à SUPER.

Tarefa difícil. Pouco se sabe sobre a inteligência, que costuma ser medida pelo índice conhecido por QI (quociente de inteligência). Recentemente, o psicólogo americano Daniel Goleman lançou a tese de que ela sofre interferência das emoções. Os tecnólogos já pensavam nisso. Há anos eles tentam criar uma máquina que aprenda como o homem aprende (veja o infográfico abaixo), sob a influência do meio.

No começo, teria um cérebro potente. E vazio. Alguns acham que é o quanto basta. Você vai fornecendo informações e a máquina começa a pensar. Mas há quem diga que isso não é suficiente, que esse bebê de silício precisaria ver, ouvir, falar e sentir. Então, além de cérebro, precisaria ter pernas, braços, olhos, ouvidos, amigos, uma família.

O CYC, da americana Cycorp, se encaixa no primeiro modelo. Ele vem sendo alimentado há dez anos com informações do tipo “o gato é um animal” e “os animais são vivos”. Conhece cerca de 1 milhão dessas regras. “Quando souber outro milhão não precisaremos mais dar comida em sua boca”, disse à SUPER Douglas Lenat, diretor do projeto.

O Cog, do MIT, caminha pela outra picada. Além de cérebro, dispõe de visão e audição. Nascido em 1995, espera-se que em alguns anos tenha a capacidade mental de um bebê de seis meses, idade na qual a criança começa a esboçar os sons que vão virar fala. Se o Cog chegar lá, será o primeiro computador a falar sem ter sido programado para isso.

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Insetos muito espertinhos

A imitação dos neurônios, as células cerebrais, parecia ser o mais óbvio caminho para se chegar a uma inteligência artificial, quando se começou a falar no assunto. Imaginaram-se então as redes neuronais, que chegaram a ser ridicularizadas, pois não partiam do princípio de que seria necessário uma grande e poderosa máquina capaz de raciocinar. Pelo contrário. A idéia básica das redes neuronais é usar pequenos robôs que se comunicam entre si e com uma máquina central (como os neurônios do cérebro) até gerar uma conclusão. A teoria começou a dar certo quando os especialistas passaram a se inspirar em insetos que vivem em comunidade e se organizam para realizar tarefas. Hoje já existem formigas e aranhas eletrônicas que trabalham muito bem juntas. São inteligentes? Ninguém sabe dizer. O certo é que aprendem.

No MIT, pequenos robôs-formigas conseguem obedecer ordens como a de juntar peças num só monte. E trocam idéias entre si sobre melhores caminhos e maneiras de fazer o serviço mais rápido. Realizações semelhantes estão sendo conseguidas pelas pequenas aranhas desenvolvidas na Univesidade de Bruxelas, na Bélgica, inspiradas em uma espécie amazônica de aracnídeo que vive em comunidade.

Os bichos funcionam como essas cobaias que são condicionadas a realizar alguma atividade. Eles ganham pontos (já que não podem ganhar comida), quando fazem a coisa direito. Bem ensinados, os robozinhos podem realizar tarefas importantes como recolher material em áreas onde há risco de radioatividade ou minas, ou ainda em outros planetas. Se um ou outro for perdido, tudo bem. Eles custam, em média, 1 dólar cada.

Os riscos do raciocínio maquinal

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Em dezembro de 1981, um operário foi morto em uma fábrica japonesa. O assassino? Um robô. A vítima trabalhava em uma linha de montagem de automóveis e um braço mecânico não “viu” que ele estava ali. Só que o rapaz estava no lugar certo. A máquina pulou um pedaço da programação e acertou-o na cabeça. Embora a conseqüência seja incomparável, pode-se dizer que o que aconteceu ali foi algo como tomar um choque no banho porque o chuveiro não funcionou direito.

Máquinas às vezes dão defeito. Mesmo as inteligentes. Em 2001: Uma Odisséia no Espaço, o computador simplesmente decidiu que matar a tripulação era a melhor saída para cumprir a tarefa que lhe havia sido dada – não abortar a missão de jeito nenhum. Digamos que só raciocinou, sem usar o bom senso, coisa que ainda não se consegue dar às máquinas.

Douglas Lenat, do projeto CYC, chama a atenção para esse tipo de perigo, que logo deve deixar de ser coisa de ficção científica. Na década de 70, ele fez um programa chamado Eurisko que tinha como objetivo principal não cometer erros. Várias vezes a máquina concluiu, mediante uma tarefa difícil, que a melhor solução era “se matar”. Não existindo, ela não podia errar. Óbvio.

Para evitar raciocínios assim, Lenat sugere dar aos computadores “conhecimentos sobre a natureza humana”. Será suficiente? Talvez não. Mas os cientistas não gostam de falar sobre o assunto. “Por enquanto máquinas apenas obedecem”, desconversa Daniel Dennett, da Universidade Tufts, nos Estados Unidos.

Em busca de lágrimas digitais

Quem assistiu a 2001: Uma Odisséia no Espaço deve se lembrar do tom de voz do HAL quando ele pede para não ser desligado. É de um medo surpreendente. Tudo bem que se trata de ficção, mas o que está por trás dessa cena é um assunto que tem tomado muito tempo e dinheiro dos institutos de pesquisa sobre inteligência artificial: a emoção das máquinas.

Cientistas do Instituto de Tecnologia de Atlanta, da Universidade de Illinois e do MIT já têm posição firmada sobre o assunto. Eles admitem que emoções podem submeter um computador a situações adversas, como humor e tristeza. Mas não duvidam de que para ter uma máquina capaz de tomar decisões realmente inteligentes é preciso que ela saiba o que são e possa experimentar as emoções.

Para começar a trabalhar com algo tão impalpável é preciso, em primeiro lugar, que o computador possa identificar os sentimentos. Rosalind Picard, do MIT, já conseguiu alguns progressos nesse campo. Ela desenvolveu um dos sistemas que olham para o rosto de uma pessoa e reconhecem o que ela está sentindo. Para fazer isso, a máquina usa as linhas de expressão do rosto. Vê a testa, a boca, os olhos e cria um mapa de cores. Depois o compara com as expressões usuais para cada tipo de sentimento. Ainda não pode fazer nada com a conclusão que tira, mas um dia vai usá-la para distinguir decisões certas de erradas.

Muito útil. Porém, a pergunta volta a surgir. Serão realmente as máquinas afetivas, se um dia elas vierem a existir, mais inteligentes do que as frias? Há opiniões a respeito, mas nenhuma resposta final. Porém, uma coisa é certa, o progresso feito até aqui é inegável. Nunca se imaginou uma integração tão grande entre áreas diversas como tecnologia e psicologia, computação e filosofia. Mas quer saber quando teremos o computador inteligente? “Nos próximos 4 ou 400 anos”, responde Marvin Minsky.

PARA SABER MAIS

Essentials of Artificial Intelligence, M. L. Ginsberg, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1995.

Artificial Intelligence: A Modern Aaproach, Englewood Cliffs, Prentice Hall, New Jersey, 1995.

HAL’s Legacy, David G. Stork, MIT Press, Massachusetts, 1997.

O senhor poderia repetir, por favor?

Veja como um computador pode aprender sozinho um sotaque.

Ao ouvir uma frase inteira 1, o computador analisa as ondas sonoras para encontrar palavras específicas que lhe sirvam de referência 2. Juntando todas as palavras-chave, ele entende a pergunta e a responde.

Ao ouvir uma frase com sotaque estranho 3, o computador separa palavras e tenta achar em sua memória uma que tenha som parecido. Achando, pergunta se está correto 4. Mediante uma confirmação, aplica a diferença encontrada nas ondas sonoras às outras palavras da frase e assim consegue entendê-la 5.

Aqui começa realmente o aprendizado. De tempos em tempos, o computador faz uma análise de todas as vezes que ele não entendeu a frase e procura as vezes em que a mesma variação se repetiu 6. Assim, ele usa a variação para gerar uma nova lista de palavras. Pronto, o sotaque diferente foi incorporado.

O gugu-dadá do bebê de silício

Veja como a teoria chamada cognitiva quer ensinar os robôs imitando os seres humanos.

Logo ao nascer, um bebê se parece muito com um computador. Tem um cérebro com potencial imenso mas vazio de informação. Tudo o que está ao seu redor lhe parece exatamente igual. A única programação que ele tem é a de sobreviver. É aqui que alguns projetos de inteligência artificial querem começar.

Nas suas primeiras semanas, o bebê aprende as sensações de bom e ruim. O toque da mãe é bom. A fome é ruim. Ele não tem nem a idéia de identidade, ou seja, não sabe distinguir que a mãe é outra pessoa e que a fome está dentro dele.

Até o segundo mês, os sentidos (visão, audição, olfato e tato) melhoram muito. A criança passa a identificar objetos e sensações diferentes ainda classificando-as em boas e ruins. Ela já pode perceber também a diferença entre ela e o mundo.

No quarto mês, o bebê já vê o mundo como o adulto vê. Começa a ampliar o seu universo, entendendo a diferença entre coisas semelhantes. Distingue pessoas. Alguns cientistas acham que o computador poderia começar nesse estágio, com alguém fornecendo as informações que ele precisa.

O que falta para chegar lá

Os entraves para se obter uma máquina inteligente, segundo os bambambãs.

“Com serteza ainda há detalhes a serem descritos, mas o grande quebra-cabeça já foi solucionado”.

Daniel Dennett, da Universidade Tufts, EUA

Autor do livro The Consciousness Explained, Dennett não vê qualquer dificuldade no caminho. O cérebro humano, em sua opinião, não passa de um grande computador e mais cedo ou mais tarde as máquinas terão uma capacidade de processamento parecida com a dele. Dennet acredita até que quando atingirem essa potência, as máquinas adquirirão consciência.

“Quando mais aprendemos sobre computadores mais percebemos como a consciência nos é estranha.”

David Chalmers, filósofo da Universidade da Califórnia, EUA

Para Chalmers, autor do livro Conscious Mind, só conseguiremos construir computadores inteligentes quando as máquinas puderem evoluir, pois a consciência resulta da evolução das espécies. Chalmers lembra ainda que não temos ferramentas para compreender a consciência, por isso, nem adianta tentar estudá-la para reproduzi-la nas máquinas.

“Já temos computadores bons em raciocínio. Agora é tentar a interação social”.

Donald Norman, da Universidade da Califórnia, EUA, e da Apple Computer

A teoria que Norman defende é aceita por quase todos os pesquisadores da área. Ele também acha que a inteligência vai muito além dos limites do raciocínio. Assim como Daniel Goleman, que inventou a expressão inteligência emocional, Norman vê, para o próximo século, o desafio de criar um tipo de vida social entre os computadores. No convívio, seja com seres humanos ou entre outras máquinas, eles seriam obrigados a criar e desenvolver ferramentas como a fala, indispensável ao aprendizado.

“Hardware não é o problema. O que falta às máquinas é bom senso”.

Douglas Lenat, da Universidade de Stanford, EUA, e da Cycorp, responsável pelo projeto CYC

O professor Lenat defende a polêmica tese de que é preciso investir na criação do bom senso nos computadores. Segundo ele, as máquinas de hoje são incapazes de entender frases tão simples quanto “vou tomar um copo d’água”. Elas concluem que o copo é feito de água e não que está cheio de água. Ele e sua equipe se dedicam a criar esse bom senso, em princípio fornecendo informações sobre a natureza humana e sobre banalidades do cotidiano.

A emoção aparece na voz

Computador já percebe quando alguém fala irritado com ele.

Uma mesma frase é dita em tom ríspido 1 e depois com tristeza 2. Ao notar a diferença, o computador do MIT reconhece o sentimento.

O melhor caminho

Veja como um computador toma decisões.

1 – Há três candidatos para um vôo no qual sobram só dois lugares.

2 – A máquina pergunta… se há carro esperando… no destino,… se a pessoa vai para casa,… se tem muita bagagem, se haverá conexão.

3 – As respostas são cruzadas várias vezes e… o computador analisa opções. Pode eleger um que possa… esperar ou até tirar alguém do vôo para encaixar os três.

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