Se mostrares uma bicicleta a uma criança pela primeira vez, ela vai conseguir identificar todas as restantes bicicletas que vir sem grande problema. Se quiseres fazer isso com um algoritmo, vais precisar de milhares de diferentes imagens de diferentes bicicletas de diferentes cores de diferentes ângulos para ter alguma probabilidade de sucesso. Ah, e um enorme, potente computador.
Corvos foram observados a planear eventos futuros para obterem recompensas maiores, um comportamento apenas observado, até agora, em humanos e símios. Se um algoritmo não for programado para ter uma perspetiva temporal, ele aceita todas as recompensas, sempre.
Golfinhos criam nomes individuais para si. As máquinas têm um número que as identifica, dado por nós.
As baleias cantam músicas durante o processo de reprodução. As máquinas têm que ser ordenadas por nós a consumir inúmeros livros para poderem produzir um tipo de comunicação similar ao nosso. E não, as máquinas não criam as suas próprias línguas.
Chimpanzés aprenderam a usar ferramentas (entre outros). As máquinas são programadas por nós através de tentativa e erro a colocar uma bola num copo.
Inteligências artificias podem ser incríveis, mas nunca inteligentes
Inteligência é a capacidade de compreender o mundo que nos rodeia através da sua observação, de interpretarmos e inferirmos com base na informação que absorvemos e aplicarmos esse conhecimento na nossa evolução.
O ser humano é inteligente. Certos outros animais são inteligentes. As máquinas não. As máquinas executam o nosso código.
As inteligências artificiais são criadas por nós, e, exclusivamente executam aquilo que nós as programamos para executar. São absolutas linhas de código que operam no 0 ou no 1.
Isto faz com que as máquinas nem estúpidas sejam, pois, estupidez implica inteligência. Um muito baixo nível de inteligência, mas, não obstante, algum.
Inteligências artificiais são meramente complexos algoritmos com resultados variáveis no tempo. São modelos estatísticos aplicados a grandes quantidades de dados com o objetivo de detetarem padrões.
Um cérebro evolui, progride com a passagem do tempo. A sua morfologia muda com o passar dos anos. Ele aprende e constrói-se. Uma máquina é sempre a mesma a não ser que nós a mudemos.
Quando um ser humano é exposto a uma nova situação, nunca antes experienciada por ele, ele consegue, através de inferência e tentativa e erro, aprender essa nova situação. Uma máquina nunca seria capaz disso sem ser antes pré-programada.
Resultados inesperados das IAs não significam inteligência, significam má programação
Quando uma inteligência artificial reproduz resultados inesperados, isto não quer dizer que ela seja genuinamente inteligente e aprendeu algo novo. Apenas quer dizer que as pessoas que a programaram não compreenderam o que fizeram.
Devido à complexidade destes algoritmos e às más práticas de programação onde o código quase nunca é comentado, o que muitas vezes acontece é os programadores escreverem o código, esquecerem-se dele, voltarem atrás e, quando olham para ele de novo, não sabem o que ele faz. Como também não sabem o que aconteceria se ele fosse apagado, deixam-no lá.
Problema: quando não sabes como funciona o teu código, não sabes os resultados que ele gera. E, devido a ignorantes sensacionalismos, esses descontrolados resultados são vistos como “inovação”.
Um dos problemas que leva a isto é o facto de que a maior parte do trabalho sobre IAs ocorrer no setor privado, onde tempo para compreender e melhorar os algoritmos é descartado em favor de produzir resultados mais depressa. Sejam esses resultados fiáveis ou não.
O problema não são as IAs, são as pessoas que as criam
Mas, isto não quer dizer que as IAs sejam inúteis. Não. Muito pelo contrário, elas podem ser imensamente úteis.
Se as pessoas que as criam souberem o que estão a fazer.
Neste momento, este campo ainda é demasiado novo para estarmos a usar IAs para resolver problemas complexos que envolvam línguas, imagens ou interações sociais. Mas, infelizmente, parece que as grandes empresas apenas as querem usar para isso. Aliás, muitas vezes, o problema a resolver, não se resolve com IAs, mas, devido a elas estarem em voga, são usadas para um exagerado número de fins.
Tendo em conta a enorme complexidade que são estes algoritmos, temos que começar com mais calma, mais devagar, com mais transparência e, acima de tudo, uma melhor compreensão do problema a resolver. Se o grupo de pessoas que estão a programar a IA, não conhecem verdadeiramente o problema a resolver, então, a sua solução vai ser desadequada.
Solução: língua e design
Primeiro, temos que mudar o português. Como já foi dito, não são inteligentes, estes algoritmos. São programas de análise estatística de dados. Algoritmos estatísticos avançados. O nome inteligência artificial dá a entender que sejam quase conscientes. Mas são apenas máquinas a executarem os seus muito limitados comandos.
Não só, mas a mudança na língua ajuda-nos a recolocar os pés na terra e a começarmos a conceber usos mais realistas para estes programas em vez de cegamente acharmos que podemos resolver todos os problemas com eles.
Estando todos os envolvidos sintonizados na mesma frequência, passamos ao próximo passo que corresponde a corretamente interpretar o problema e desenhar uma estratégia. Não se deve comer mais do que se consegue mastigar. Não se deve forçar um algoritmo a fazer o que não consegue nem forçar a resolução de um problema que não existe.
Estes algoritmos são complexos e avançados e é necessário tempo para os corretamente desenvolver e testar. O código deve ser adequadamente comentado, as consequências de cada função bem definidas e o funcionamento das suas ligações bem estudado. É preciso uma equipa que saiba comunicar corretamente entre si e entre as pessoas que têm o problema a resolver.
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