O futuro da Inteligência Artificial

Por João Teixeira* | Foto: Shutterstock | Adaptação web Caroline Svitras

Em junho de 2012, correu a notícia de que, pela primeira vez na história da Inteligência Artificial, uma máquina passou no teste de Turing.

 

A proeza foi realizada por um computador batizado Eugene Goostman, inventado pelos programadores Vladimir Veselov, Eugene Demchenko e Sergey Ulasen. Por ocasião da comemoração dos sessenta anos do falecimento de Alan Turing, o computador Eugene foi apresentado à Sociedade Real de Londres, que constituiu um júri para testar suas habilidades. Eugene deveria imitar o comportamento de um adolescente com tal perfeição que os juízes não pudessem perceber que estavam lidando com uma máquina e não com um ser humano. Eugene conseguiu convencer 33% dos jurados.

 

Mas, o que significa passar no teste de Turing? Em 1950, Alan Turing, o inventor da Ciência da Computação e da Inteligência Artificial, propôs um teste para saber quando podemos considerar que uma máquina pensa. Como até hoje não se sabe ainda o que é o pensamento, seu teste visa apenas estabelecer um critério operacional para determinar o que/quem pode ser considerado pensante.

 

Turing considerava que a característica distintiva dos seres humanos é a Linguagem e, por isso, seu teste se baseia em um critério linguístico. Se em uma conversação não soubermos quem está falando, ou seja, se não soubermos se estamos interagindo com um ser humano ou com uma máquina, podemos afirmar que essa máquina passa no teste de Turing e, por isso, que ela pensa.

 

Interface do Eugene Goostman

 

Será que podemos afirmar que Eugene Goostman passou nesse teste? Eugene é um chatterbot que começou a ser desenvolvido em São Petersburgo, na Rússia, há mais de dez anos. Por várias vezes ele foi submetido ao teste de Turing, entretanto, sem sucesso.

 

O resultado obtido desta última vez, ou seja, enganar um terço do júri, foi recebido com ceticismo por alguns pesquisadores, que consideraram esse percentual insuficiente. Para eles, ainda estamos longe de construir uma máquina que efetivamente passe no teste de Turing. As previsões mais otimistas, como a do futurólogo Ray Kurzweil, indicam 2030 como a data mais provável para que isso aconteça.

 

As previsões de Kurzweil não são aleatórias. Elas se baseiam na lei de Moore, que estabelece que o número de transístores que pode caber em um chip dobra a cada dezoito meses. Em outras palavras, o poder dos computadores dobra a cada dezoito meses.

 

Se a replicação de faculdades complexas da mente humana como a Linguagem depender da produção de máquinas com a capacidade de processar uma imensa quantidade de informação, é possível afirmar, à primeira vista, que a Inteligência Artificial está no caminho certo. Essa tem sido, aliás, a orientação predominante nas últimas décadas, nas quais surgiram supercomputadores como o Deep Blue e o Watson. Mas, até quando vai durar a lei de Moore e, com ela, a possibilidade de aumentar o poder computacional das máquinas?

 

Tecnologia e qualidade de vida

 

As perspectivas para a lei de ­Moore no médio prazo não são muito alentadoras. No momento, é possível alojar algumas centenas de milhões de transístores em um chip muito menor do que os usados em nossos celulares. Contudo, alojar mais e mais transístores em um chip está se tornando problemático, pois eles têm de ser acomodados em camadas cada vez menos espessas. Se continuarmos nesse ritmo, em 2020 elas terão uma espessura de apenas cinco átomos. Quando isto acontecer é muito provável que o chip entre em curto-circuito e se torne inoperante.

 

A Intel está investindo bilhões de dólares para tentar resolver esse problema. A ideia de seus pesquisadores é desenvolver chips tridimensionais que possam acomodar mais transístores. No entanto, esse tipo de dispositivo produz calor excessivo, o que compromete seu funcionamento.

 

A Microsoft está explorando outra solução para esse problema. Em vez de incrementar o número de transístores, a estratégia é distribuir chips em fileiras horizontais e fazê-los funcionar em paralelo. Quando uma máquina funciona em paralelo, tudo se passa de acordo com a tática do “dividir para dominar”. Um problema complexo é dividido em partes, cada um dos subproblemas é resolvido simultaneamente por um determinado conjunto de chips e, no final, as soluções encontradas são integradas em um resultado final único.

 

A nova arquitetura de hardware proposta pela Microsoft substitui cada chip por um conjunto de chips em paralelo. Em outras palavras, cada chip se tornará a miniatura de uma máquina que funciona em paralelo, de maneira muito mais rápida e eficiente do que poderia ser obtido com o aumento de transístores em um único chip. Contudo, a dificuldade é saber como sincronizar a atividade desses dispositivos, que terão de ser coordenados por um software específico que ainda não foi projetado. Não é uma perspectiva animadora, pois pesquisas em engenharia de software sempre caminham muito devagar.

 

Mas, será que apenas o aumento do poder computacional é suficiente para que uma máquina passe no teste de Turing? Muitos pesquisadores afirmam que melhorar os hardwares atuais é apenas parte do problema e que ainda há um caminho árduo adiante. Percorrê-lo não é impossível. Mas é muito provável que a era do silício acabe muito antes do que imaginamos.

 

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*João de Fernandes Teixeira é PhD pela University of Essex (Inglaterra) e se pós-doutorou com Daniel Dennett nos Estados Unidos. É professor titular na Universidade Federal de São Carlos Carlos (Ufscar).
www.filosofiadamente.org

Filosofia Ciência & Vida Ed. 99

Adaptado do texto “A máquina adolescente”