Segundo um estudo publicado por um pesquisador da Universidade de Cádiz, na Espanha, pode ser que a IA mais atrapalhe do que ajude na procura por possíveis civilizações alienígenas. Isso porque, embora essa tecnologia venha se tornando uma aliada cada vez mais popular entre os caçadores de ETs – tanto que ela foi recentemente “recrutada” pelo pessoal do SETI ou Search for Extraterrestrial Intelligence, projeto focado na busca por inteligência extraterrestre –, a IA pode cometer erros de identificação e gerar “falsos positivos”.
Engano
Essa ideia foi proposta pelo Professor Gabriel G. de la Torre, Neuropsicólogo Clínico e Especialista em Fatores Humanos da Universidade de Cádiz, na Espanha – um cara que, além de ter profundo conhecimento sobre comportamento humano, também enveredou para outras áreas e se tornou especialista e coordenador de diversos projetos envolvendo a neurociência e a exploração espacial.
Conforme explicou Gabriel em seu estudo, a IA, assim como plataformas de machine learning, vêm sendo empregadas especialmente no reconhecimento do que os astrônomos chamam de “tecnomarcadores”, ou seja, evidências que possam indicar a existência de seres inteligentes em outros planetas. Mais especificamente, o papel dessas tecnologias é o de detectar padrões peculiares em emissões cósmicas, como seriam as rajadas de rádio que viajam pelo cosmos, por exemplo, já que elas poderiam consistir em sinais produzidos por seres alienígenas, ou formações incomuns que indicassem a existência de construções ou ruinas extraterrestres.
No entanto, segundo Gabriel, o que a IA e as plataformas de machine learning fazem é encontrar esses padrões anômalos e alertar os “terráqueos” que, por sua vez, podem se convencer de que finalmente encontraram evidências concretas de que não estamos sozinhos no cosmos – quando, na realidade, as tecnologias apenas entregaram “falsos positivos”.
Viu isso?
O professor baseou sua teoria em testes que envolveram apresentar imagens do planeta-anão Ceres a um grupo de 163 pessoas e pedir que elas identificassem estruturas potencialmente “alienígenas”. Pois, há alguns anos, a descoberta de pontos brilhantes no planeta deu o que falar entre os caçadores de ETs, assim como uma formação estranhamente quadrada que foi avistada por lá.
No fim, os pontos brilhantes não passavam de depósitos salinos que refletiam a luz solar, enquanto a formação geométrica foi confirmada como sendo produzida por efeitos de luz e sombra. Mas, em sua pesquisa, Gabriel não ofereceu explicações aos participantes, mostrou imagens contendo essas características a eles e, como esperado, muitos não tiveram dificuldade alguma em apontar a estrutura quadrada ao professor.
Além disso, o espanhol “ensinou” uma IA a identificar quadrados e triângulos na superfície de Ceres e, ademais de encontrar a formação descrita antes, a tecnologia identificou uma estrutura triangular que nenhum dos participantes nos testes havia notado antes. E bastou com que o pesquisador mostrasse a descoberta da máquina aos humanos para que vários deles passassem a vê-la claramente também.
O que os resultados dos experimentos de Gabriel apontam é que, apesar de provavelmente conseguir “enxergar” coisas que temos dificuldade em identificar, a IA pode causar confusões com seus achados – e induzir os terráqueos a pensar que encontraram provas de que existem (ou existiram) aliens por aí, quando, na realidade, as máquinas só detectam padrões e cabe aos humanos interpretar os dados e diferenciar o que é real de um clássico exemplo de pareidolia.
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