O que é Inteligência Artificial (e o que não é!)

O termo “Inteligência Artificial” tem sido umas das principais buzzwords de 2018.

O rádio, a TV e as mídias sociais têm falado muito dela por meio de eventos internacionais (como o Web Summit), ferramentas inteligentes (como este robô que venceu 20 advogados em testes de revisão de contratos) e notícias de grandes empresas (como o Bradesco, com a BIA) que estão investindo nesse tipo de tecnologia.

O que antes parecia filme de ficção científica se tornou uma realidade que está presente diariamente na palma da nossa mão.

Toda essa divulgação torna a Inteligência Artificial ainda mais empolgante para quem é fascinado por inovação e tecnologia. No entanto, apesar de tanto interesse, parece que apenas os especialistas em IA continuam entendendo como ela funciona.

Como entender a Inteligência Artificial do século XXI?

Nos primórdios, a IA se limitava a resolver problemas de pouco valor prático, como jogos de damas e xadrez. Após a década de 1970, ela passou a solucionar problemas reais por aquisição de conhecimento de especialistas. Por exemplo, nessa época era comum codificar regras lógicas descritas por médicos para escrever sistemas de inferência de diagnóstico.

Nos dias atuais, a IA é explicada ao longo de duas dimensões (agir e pensar) em quatro diferentes abordagens:

#1 Agir humanamente

Quando Alan Turing propôs o Teste de Turing, ele imaginava que poderia fornecer uma definição de inteligência ao testar computadores que fossem interrogados por humanos, os quais não deveriam distinguir se a resposta recebida é de um computador ou de outro ser humano.

Para passar nesse teste, um computador deverá se assemelhar o mais próximo possível de um ser humano.

Certamente esse computador deverá ter algumas habilidades:

• Entender a linguagem do ser humano (português, inglês, chinês, etc.);
• Representar o conhecimento adquirido;
• Raciocinar automaticamente para responder ao humano questionador; e
• Aprender, para extrapolar novos cenários.

#2 Pensar humanamente

Como os humanos pensam?

Se nós soubermos como funciona a mente humana, conseguiremos escrever um programa de computador que seja capaz de tomar decisões automaticamente por nós.

Há anos a psicologia vem fazendo esse trabalho e mais recentemente também as ciências cognitivas, incorporando evidências neurofisiológicas em modelos computacionais.

#3 Pensar racionalmente

Por definição, o homem é um animal racional. No entanto, o homem não é um animal racional que raciocina perfeitamente: é mais do que comum cometer erros em tarefas cotidianas.

A elaboração de um processo irrefutável de raciocínio que codificasse o pensamento humano começou na Grécia Antiga por meio dos silogismos, que dão base a estruturas de argumentação que sempre retornam uma conclusão verdadeira para premissas também verdadeiras.

Alguns sistemas inteligentes procuram empregar esse mecanismo utilizando uma notação lógica formal. Ainda que muitos obtenham sucesso, alguns obstáculos ainda existem à essa prática, como a dificuldade em formalizar conhecimentos tão informais.

#4 Agir racionalmente

Um agente racional é aquele que age para encontrar o melhor resultado. Ele é capaz de interagir com o ambiente ao seu redor, criar metas e alcançá-las. Agentes computacionais devem ser capazes de realizar muito mais.

"Fazer a coisa certa" é parte do ser racional. Isso significa que ele é capaz de raciocinar logicamente, chegar a uma conclusão e agir em cima dessa conclusão. O que acontece, porém, é que nem todas as nossas decisões são exclusivamente racionais. Diversos estudos já mostraram que a emoção é altamente influente nas nossas escolhas.

Inteligência Artificial é um misto de coisas

Embora IA seja vista como uma área da Ciência da Computação, ela foi originada a partir de um misto de disciplinas que buscavam responder as mesmas perguntas, mas com olhares diferentes.

Enquanto a matemática estava preocupada em saber quais eram as regras formais que chegavam a conclusões válidas, a filosofia interessava-se em compreender se essas regras poderiam ou não chegar às conclusões.

Se a linguística buscava responder "como a linguagem se relaciona com o pensamento?", a engenharia e a computação trabalhavam de forma que essa e outras perguntas pudessem ser respondidas em tempo adequado.

O quê e como a Inteligência Artificial faz?

Diversos livros de Inteligência Artificial (como este e este) procuram mostrar que a IA não é uma disciplina com uma única abordagem.

Assim como a própria IA foi originada a partir de um misto de áreas completamente diferentes, cada diferente abordagem procura empregar conceitos e metodologias desse mesmo misto de disciplinas para resolver problemas próprios.

Para um computador entender como o ser humano se comunica ele precisa compreender como a linguística estuda a linguagem natural do ser humano.

Um problema muito comum que a IA procura resolver é a detecção de e-mails de SPAM. Ainda que muitas técnicas de Machine Learning possam ser utilizadas para classificar os e-mails entre spam e não-spam, antes é preciso entender o que de fato é spam. Ou seja, como um usuário de Internet classifica um e-mail como spam? Quais são as palavras que ele lê que o fazem negativar o e-mail?

O que a Inteligência Artificial não faz?

Não raras vezes com muito alarde, o rádio, a TV e as mídias sociais mostram um lado da IA que existe apenas na ficção ou na mente dos romancistas. De acabar com todos os postos de trabalho a controlar o mundo por meio do domínio sobre o ser humano, a imaginação e a criatividade nem sempre são aliadas da AI em um ambiente no qual ainda procuramos responder algumas perguntas.

Existem muitas perguntas que a Inteligência Artificial não pode responder. O sentido da vida e do universo é uma delas. Isto é muito óbvio porque o próprio ser humano não é capaz de responder perguntas como essa.

Se a Inteligência Artificial é apenas uma imitadora do ser humano, o máximo que ela conseguirá é fazer o que o ser humano já faz. Com os recursos computacionais adequados, os sistemas inteligentes farão o trabalho humano mais rapidamente e possivelmente com menos erros.

Por outro lado, se somos capazes de criticar arte, julgar valores morais e praticar a justiça, não precisamos nos preocupar com o que os robôs nem sonham em realizar.

Publicado originalmente em orlandojunior.dev.

***

Leia também

• Quer trabalhar com Data Science? Deixe seu currículo aqui!
• 8 conceitos de Big Data para impressionar o crush
• A melhor definição de Machine Learning ainda é esta

***

Orlando Silva Junior é um militante apaixonado por soluções computacionais mais inteligentes. Hoje se dedica a projetos e treinamentos de Big Data e Data Science com a Mineradores.

Publico diariamente sobre Inteligência Artificial e aconselho profissionais interessados em Data Science, além de manter uma rede de futuros cientistas de dados:

• Para se juntar a nós, me adicione;
• Se estiver procurando profissionais para a sua empresa, me envie uma mensagem inbox ou fale com contato@minerador.es.