A inteligência artificial já afeta a vida das pessoas que vivem em sociedade. Se você tem acesso à internet, independentemente de como faça uso dela, já está dependendo de IA. Mas mesmo quem não tem celular ou perfis em redes sociais pode ser beneficiado pelas tecnologias, que já são eficientes para detectar alguns tipos de doença e tem se mostrado de grande ajuda no rastreamento do coronavírus.
Isso não significa dizer que estamos próximos de uma IA capaz de realizar tarefas como as vistas em filmes de ficção científica. Para Gary Marcus, CEO e cofundador da Robust.AI, há ainda uma longa jornada para que as tecnologias sejam verdadeiramente inteligentes.
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Em artigo publicado recentemente, Marcus fala sobre os caminhos para que a inteligência artificial evolua de maneira mais eficiente na próxima década. O que ele afirma no texto é que "Um crescente corpo de evidências mostra que os modelos mais avançados aprendem a explorar padrões estatísticos limitados em conjuntos de dados em vez de aprenderem coisas novas da maneira flexível e generalizável como os humanos fazem".
Com isso, Marcus afirma que uma IA não consegue racionalizar sobre as situações com que se depara e, consequentemente, não é capaz de entender como o mundo e tudo o que há nele funciona. Assim como os humanos são capazes de aprender coisas novas, uma inteligência artificial deve ser capaz de "adquirir, representar e manipular conhecimento abstrato" para compreender e conseguir se atualizar, quando necessário, sobre procedimentos que acontecem ao redor.
Para chegar a esse ponto, seria necessário repensar o atual desenvolvimento da IA; não achar que o próximo passo seria o da IA super-humana, mas sim um ponto intermediário, que irá permitir evoluir a capacidade da máquina de raciocinar sobre o mundo, mesmo que partindo de outras fontes de conhecimento.
"Vamos chamar esse novo nível de inteligência artificial robusta, que, embora não seja necessariamente sobre-humana ou autoaperfeiçoadora, pode ser usada para aplicar o que sabe a uma ampla gama de problemas de maneira sistemática e confiável, sintetizando o conhecimento de uma variedade de fontes tais que possa raciocinar de maneira flexível e dinâmica sobre o mundo, transferindo o que aprende de um contexto para outro, como esperamos de um adulto comum".
Para termos uma IA que seja capaz de realizar ações complexas, primeiro ela precisa entender o que está fazendo ou o que significa quando executa uma ação errada. Marcus afirma que quando Google Assistente ou Alexa não conseguem executar uma ação ao receberem um comando que faça sentido, estão reagindo por um erro de processamento, e não por uma dificuldade de compreensão. É um sistema sem qualquer tipo de raciocínio envolvido.
O caminho para que as IAs possam ter uma inteligência do mesmo nível (ou até superior) que a humana parte de elas serem, de fato, inteligentes. Um dos fatores que permitiram que a humanidade evoluísse foi a capacidade de juntar informações não relacionadas para criar um conhecimento; hoje, por mais evoluídas que sejam, as IAs não conseguem fazer isso. Enquanto não superarmos essa fase, teremos uma barreira para chegarmos à era das máquinas superinteligentes.
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