Substituindo ou auxiliando, computadores se aproximam dos humanos

Computador que vence humanos em programa de TV mostra os avanços da inteligência artificial

The New York Times |

AP
O computador Watson, da IBM, vence concorrentes humanos no programa de TV americano Jeopardy
No despontar da era da computação moderna, dois laboratórios financiados pelo Pentágono atuavam na Universidade de Stanford. Em um laboratório, um pequeno grupo de cientistas e engenheiros trabalhava para substituir a mente humana, enquanto em outro, um grupo similar trabalhava para amplificá-la.

Em 1963, o matemático e cientista da computação John McCarthy fundou o Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford. Os pesquisadores acreditavam que levariam apenas uma década para criar uma máquina de pensar.

Naquele mesmo ano, o cientista da computação Douglas Engelbart formou o que se tornaria o Centro de Pesquisa de Amplificação, para buscar um objetivo radicalmente diferente – projetar um sistema de computação para aumentar por conta própria a inteligência humana de pequenos grupos de cientistas e engenheiros.

Pelas últimas quatro décadas, essa tensão básica entre a inteligência artificial e a amplificação da inteligência – IA contra AI – esteve no centro dos progressos da ciência da computação, enquanto o campo produzia a série de tecnologias cada vez mais potentes que estão transformando o mundo.

Hoje, com as mudanças tecnológicas se acelerando progressivamente, fica cada vez mais possível projetar sistemas para aprimorar a experiência humana – ou, num número crescente de casos, dispensá-la completamente. As implicações do progresso na IA estão em foco com a transmissão de uma disputa, colocando um sistema computacional da IBM, chamado Watson, contra os dois melhores jogadores de “Jeopardy” (programa de perguntas e respostas muito popular nos EUA), Ken Jennings e Brad Rutter.

Watson é uma iniciativa de pesquisadores da IBM em aprimorar um grupo de técnicas usadas no processamento de linguagem humana. Ele oferece sólidas evidências de os sistemas de computação não mais ficarão limitados a responder comandos simples. As máquinas serão cada vez melhores em discernir jargões, nuances e até mesmo charadas. Ao atacar o desafio da ambiguidade na linguagem humana, a ciência da computação está se aproximando do que os pesquisadores chamam de “problema Paris Hilton” – a habilidade, por exemplo, de determinar se uma consulta está sendo feita por alguém realmente interessado em reservar um hotel na França, ou alguém apenas navegando e passando o tempo na internet.

Se, conforme a previsão de muitos, o Watson derrotar seus oponentes humanos na quarta-feira, as consequências filosóficas desse feito serão enormes.

Além disso, a demonstração da IBM também sugere profundas mudanças sociológicas e econômicas.

Economistas costumam argumentar que, embora novas formas de automação possam desalojar trabalhadores no curto prazo, em períodos mais longos o crescimento econômico e a criação de empregos continuaram à frente de qualquer tecnologia. Por exemplo, no último século e meio, a mudança dos EUA de uma sociedade basicamente agrária para outra onde menos de 1 por cento da mão de obra está na agricultura é comumente citada como prova da capacidade da economia para se reinventar.

Isso, porém, foi antes de as máquinas começarem a “entender” a linguagem humana. O rápido progresso no processamento da linguagem está começando a gerar uma nova onda de automação – que promete transformar áreas da economia intocadas, até hoje, pelas mudanças tecnológicas.

“Como programadores de ferramentas, produtos e tecnologias, devemos pensar mais nessas questões”, disse Pattie Maes, cientista da computação do Laboratório de Mídias do MIT. Os programadores não enfrentam apenas questões éticas, diz ela; conforme as máquinas simulam mais habilidades que antes eram exclusivas dos humanos, seus programadores se deparam com o desafio de repensar o que significa ser um humano.

Executivos da IBM disseram que pretendem comercializar o Watson para proporcionar uma nova classe de sistemas de perguntas e respostas nos negócios, na educação e na medicina. As repercussões dessa tecnologia são desconhecidas, mas é possível antever, por exemplo, sistemas que substituirão não só especialistas humanos, mas centenas de milhares de empregos com altos salários por toda a economia e em todo o mundo.

Praticamente qualquer emprego que envolva responder a perguntas e conduzir transações comerciais por telefone logo estará em risco. É só lembrar a rapidez com que os caixas eletrônicos de bancos substituíram os funcionários humanos, para se ter uma ideia do que poderia acontecer.

Seguramente, qualquer um que tenha passado algum tempo na espera telefônica do suporte técnico para alterar uma passagem aérea deve saudar essa mudança.

Porém, existe também um crescente desconforto com os avanços no entendimento da linguagem natural em sistemas como o Watson. Por mais rápida que seja a proliferação dos sistemas baseados em IA, há exemplos igualmente convincentes do poder da AI – sistemas que estendem a capacidade da mente humana.

O próprio Google talvez seja o exemplo mais significativo do uso do software para explorar a inteligência coletiva dos humanos e, em seguida, disponibilizar tudo gratuitamente na forma de uma biblioteca digital. O mecanismos de busca foi originalmente baseado num algoritmo de software chamado PageRank, que explorava as escolhas humanas ao indicar páginas da web que continham respostas a uma pergunta digitada, e então classificava rapidamente os resultados por nível de relevância.

A internet é amplamente usada para aplicações que empregam uma série de capacidades humanas. Por exemplo, experimentos com jogos online criados para dominar a habilidade humana em reconhecer padrões – que ainda ultrapassa facilmente o que é possível por computadores – estão gerando um novo conjunto de ferramentas científicas. Jogos como FoldIt, EteRNA e Galaxy Zoo permitem que indivíduos compitam e colaborem em campos como astronomia, biologia, medicina e, possivelmente, até mesmo a ciência material.

A computação pessoal foi o primeiro passo para a amplificação da inteligência que atingiu um público amplo. Ela criou uma geração de “trabalhadores da informação”, e os equipou com um conjunto de ferramentas para coletar, produzir e compartilhar informações. Agora existe uma qualidade cibernética nas mudanças em andamento, conforme a computação pessoal evoluiu do desktop para o laptop – e hoje para os smartphones, que da noite para o dia se tornaram onipresentes.

O smartphone não é somente uma ferramenta de navegação e comunicação. Ele rapidamente se tornou uma extensão quase contínua de nossos sentidos. Mais que apenas uma ferramenta de referência, ele está rapidamente evoluindo para ser um “concierge da informação” – que pode responder a consultas faladas ou digitadas, ou simplesmente oferecer conselhos.

Avanços adicionais na IA e AI devem confrontar progressivamente os engenheiros e cientistas da computação com escolhas claras sobre qual tecnologia é usada. “É preciso haver um contrato social explícito entre os engenheiros e a sociedade, para criar não apenas empregos, mas empregos melhores”, disse Jaron Lanier, cientista da computação e autor de “You are not a Gadget: a Manifesto” (Você não é um equipamento: um manifesto, em tradução livre). As consequências das decisões humanas de programação podem ser vistas nos sistemas concorrentes de notícias online, desenvolvidos aqui no Vale do Silício.

Diariamente, Katherine Ho se senta num computador e observa quais artigos de notícias estão sendo lidos por milhões de usuários do Yahoo.

Seu monitor exibe os resultados de um grupo de softwares, fornecendo atualizações quase instantâneas sobre a exata popularidade de cada artigo na página inicial da empresa, com base nos gostos e interesses dos leitores.

Ho é a versão para o século XXI do editor de um jornal tradicional. Em vez do palpite e do instinto, suas decisões sobre quais artigos publicar na home do Yahoo se baseiam nas dicas geradas pelos algoritmos do software.

Ao longo do dia ela reordena constantemente as matérias, que são exibidas às dezenas de subgrupos demográficos que perfazem o público leitor do Yahoo. Um artigo que não está atraindo muito interesse pode durar apenas alguns minutos no ar, antes de ser eletronicamente retirado. Artigos populares permanecem online por dias, e chegam a atrair dezenas de milhões de leitores.

A apenas oito quilômetros dali, em seu rival Google, as notícias são produzidas de uma forma totalmente distinta. O “spotlight”, um popular recurso no novo site do Google, é gerenciado inteiramente por um software que realiza basicamente as mesmas funções de Ho.

O software do Google vagueia pela web, procurando por artigos considerados interessantes, usando um processo similar ao sistema de classificação de resultados do PageRank para decidir quais artigos apresentar aos leitores.

Em um dos casos, a tecnologia do software está sendo usada para amplificar as habilidades de uma funcionária humana; no outro, a tecnologia a substitui completamente.

Decisões similares de programação, sobre como as máquinas são usadas e se elas irão aprimorar ou substituir as qualidades humanas, estão sendo conduzidas numa profusão de maneiras; o real valor do Watson pode estar, eventualmente, em forçar a sociedade a refletir sobre onde deve ser traçada a linha entre máquinas e seres humanos.

E na verdade, para o cientista da computação John Seely Brown, as máquinas que respondem perguntas servem apenas para enaltecer o que permanece fundamentalmente humano.

“A essência do ser humano envolve fazer as perguntas, e não respondê-las”, afirmou ele.

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