[Nota do tradutor: esta é a segunda parte do perturbador artigo de Tim Urban, traduzido do texto original com autorização do autor. Para compreender esta segunda parte, você precisa ler a primeira, clicando aqui. Vale MUITO a pena, isso eu garanto!]


Vamos olhar de perto como os principais pensadores no campo da Inteligência Artificial supõem que a estrada para a Super Inteligência pode ocorrer mais rápido do que você imagina:

 

Onde estamos agora – em um mundo que funciona com base na IAS

Inteligência Artificial Superficial (IAS) é uma máquina de inteligência que supera ou iguala a inteligência ou eficiência humana em uma coisa específica. Alguns exemplos:

  • Automóveis estão cheios de sistemas de IAS, do computador que percebe quando o freio ABS deve ser acionado ao computador que estabelece os parâmetros do sistema de injeção de combustível. O carro sem motorista da Google, que está sendo testado neste momento, conterá sistemas de IAS que permitirão perceber e reagir ao mundo ao redor do carro.
  • Seu telefone é uma pequena fábrica de IAS – ele começa cheio de inteligência sobre como identificar o que é spam e o que não é, e depois aprende e adapta essa inteligência a seu perfil à medida em que adquire experiência com suas preferências particulares. O termostato da Nest faz a mesma coisa à medida em que começa a descobrir suas rotinas e adapta-se a elas.
  • Você já conhece aquela coisa esquisita que acontece quando você procura um produto na Amazon e daí você o vê como um produto “recomendado para você” em um outro site, ou quando o Facebook sabe de alguma forma quais pessoas faz sentido você adicionar como amigos? Tratam-se de redes de sistemas de IAS trabalhando juntas para informar uma à outra sobre quem você é e o que você gosta, e então utilizando essa informação para decidir o que mostrar a você. O mesmo ocorre com aquele lance da Amazon de “pessoas que compraram este produto também compraram…” – é um sistema de IAS cujo trabalho é colher informações a partir do comportamento de milhões de clientes e sintetizar esses dados para espertamente convencer você a comprar mais coisas.
  • O tradutor do Google é um caso clássico sistema de IAS – incrivelmente bom em uma pequena tarefa. O reconhecimento de voz é outro caso, e há um bocado de aplicativos que utilizam dois IASs como um time, permitindo a você falar uma frase em uma linguagem ao mesmo tempo em que o telefone repete a mesma frase em outra linguagem.
  • Quando o avião em que você está aterrissa, não é um ser humano que decide para qual portão ele deve ir. Assim como não é um ser humano que determina o preço da sua passagem.
  • Os melhores jogadores de damas, xadrez e gamão do mundo são neste momento todos sistemas de IAS.
  • O sistema de busca do Google é um enorme cérebro IAS com métodos incrivelmente sofisticados para hierarquizar páginas e descobrir o que mostrar a você em específico. O mesmo ocorre com o newsfeed do Facebook.
  • E esses sistemas são apenas os do mundo do consumo. Sofisticados sistemas de IAS são largamente usados em indústrias e em setores como o militar, o têxtil e o financeiro (IASs com algoritmos de elevada atividade são responsáveis por mais da metade das ações negociadas no mercado norte-americano [6]), e em sistemas especializados como aqueles que auxiliam os médicos a fazer diagnósticos e, o mais famoso de todos, também são utilizados no Watson da IBM, que contém fatos o suficiente e os compreende bem o bastante para vencer qualquer campeão de um programa de Quiz como o Show do Milhão.

Sistemas de IAS, na forma como existem hoje, não são particularmente assustadores. No pior dos casos, um IAS mal programado pode causar uma catástrofe isolada como provocar um blecaute elétrico, resultar num perigoso mal funcionamento em certa usina nuclear ou produzir um desastre financeiro (como a Crise Instantânea de 2010, quando um programa de IAS reagiu da forma errada diante de uma situação inesperada e provocou uma queda breve na bolsa de valores, causando uma perda de um trilhão de dólares em valor de mercado, sendo que apenas uma parte disso foi recuperada quando o problema foi corrigido).

Mas enquanto uma Inteligência Artificial Superficial não tem a capacidade de causar uma ameaça existencial, deveríamos perceber esse ecossistema progressivamente maior e mais complexo de IASs relativamente-inofensivas como um indicador de que um furacão capaz de alterar o mundo inteiro está a caminho. Cada inovação nesse tipo de Inteligência Artificial silenciosamente pavimenta um pequeno trecho da estrada que leva para a Inteligência Artificial Ampla e, depois, para a Super Inteligência. Ou, como Aaron Saenz diz, os Sistemas de IAS do nosso mundo “são como os aminoácidos na atmosfera primitiva do planeta Terra – os elementos inanimados da vida que, em um dia inesperadamente produzem vida”.

 

A estrada da IAS para a IAA

 

Por que é tão difícil.

Nada fará você ficar mais admirado com a inteligência humana do que aprender o quanto é incrivelmente desafiante tentar criar um computador tão inteligente quanto nós. Construir arranha-céus, colocar seres humanos no espaço, descobrir detalhes do Big Bang não é nada – tudo isso é muito mais fácil do que entender nosso próprio cérebro ou como fazemos coisas tão legais quanto essas. Neste momento, o cérebro humano é o objeto mais complexo existente no universo conhecido.

O que é interessante é que as partes difíceis de construir uma Inteligência Artificial Ampla (IAA – um computador tão inteligente quanto seres humanos em geral, e não apenas numa tarefa específica) não é algo tão intuitivo quanto você pensa que é. Construir um computador que pode multiplicar números de dez digitos na fração de um segundo – isso é incrivelmente moleza. Construir um que possa observar um cachorro e responder se ele é um cachorro ou um gato – isso é espetacularmente difícil. Fazer uma Inteligência Artificial que possa derrotar qualquer ser humano no xadrez? Feito. Fazer um que possa ler um parágrafo de um livro de histórias para crianças de seis anos e não apenas reconhecer as palavras mas compreender o significado conjunto delas? O Google está neste momento gastando bilhões de dólares tentando fazer isso. Coisas difíceis – como cálculo, estratégia do mercado financeiro e tradução de linguagens – são tediosamente fáceis para um computador, enquanto coisas simples – como visão, movimento, gestos e percepção – são insanamente difíceis para ele. Ou, como o cientista computacional Donald Knuth disse, “a Inteligência Artificial atualmente é bem sucedida em fazer essencialmente tudo o que exige o ato de pensar, mas falha em fazer aquelas coisas que pessoas e animais fazem sem pensar [7].

O que você rapidamente percebe quando pensa sobre isso é que essas coisas que parecem fáceis para nós são na verdade incrivelmente complicadas, e elas apenas parecem ser fáceis porque essas habilidades foram otimizadas em nós (e na maior parte dos animais) por centenas de milhões de anos de evolução animal. Quando você estica sua mão em direção a um objeto, os músculos, tendões e ossos em seu ombro, cotovelo e punho instantaneamente desempenham uma série de procedimentos físicos em conjução com seus olhos, a fim de permitir que você mova sua mão em linha reta através de três dimensões. Parece algo feito sem esforço para você porque tem um software aperfeiçoado em seu cérebro que faz isso. O mesmo ocorre em relação ao porquê de um programa hacker ser tão idiota ao ponto de não conseguir reconhecer aquelas palavras na imagem de um teste de reconhecimento humano quando você registra uma nova conta em um site – na verdade, seu cérebro é que é impressionantemente bom em fazer isso.

Por outro lado, multiplicar grandes números ou jogar xadrez são atividades novas para as criaturas biológicas que somos e não tivemos tempo nenhum de evoluir eficientemente nessas tarefas, então um computador não precisa se esforçar demais para nos superar. Pense sobre isso: o que você preferiria fazer, construir um programa que possa multiplicar grandes números ou um que possa entender o essencial sobre a letra “B” bem o suficiente que você lhe possa mostrar um “B” em qualquer uma das milhares de imagináveis fontes ou em manuscrito de forma que ele possa instantaneamente reconhecer sempre que é um “B”?

Um exemplo divertido: quando você olha para a imagem abaixo, você e um computador podem perceber que é um retângulo com dois tons de cinza alternados:

Screen-Shot-2015-01-21-at-12.59.21-AM

Até aí, tudo bem. Mas se você eliminar a sobreposição de preto e revelar a imagem que estava por trás…

 

Screen-Shot-2015-01-21-at-12.59.54-AM

…você não terá problemas em dar uma descrição completa dos vários cilindros opacos e translúcidos, retângulos inclinados outras formas tridimenssionais, mas o computador falhará vergonhosamente. Ele descreverá o que vê – uma variedade de formas bidimensionais em diversos tons de cinza – que é realmente o que há ali. Nosso cérebro está fazendo um trilhão de coisas engraçadas para interpretar a profundidade, a mistura de tons e a iluminação que a imagem tenta representar [8]. E olhando para a foto abaixo, um computador vê uma colagem de formas bidimencionais pretas, brancas e cinzas, enquanto você facilmente identifica o que realmente é – uma foto de uma rocha inteiramente preta:

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Crédito: Matthew Lloyd

 

 

E tudo o que mencionamos é apenas pegar uma informação estática e processá-la. Para ser inteligente no nível humano, um computador teria de entender coisas como a diferença entre duas sutis expressões faciais, a distinção entre sentir-se satisfeito, aliviado, contente e agradecido, e a razão pela qual Coração Valente é um ótimo filme enquanto O Patriota é péssimo.

Assustador.

Então como chegamos lá?

O primeiro passo para criar uma IAA: aumentar o poder computacional

Uma coisa que sem dúvida precisa acontecer para ser possível criar uma IAA é aumentar o poder do hardware de nossos computadores. Se um sistema de Inteligência Artificial deve ser tão inteligente quanto nosso cérebro é, ele precisará se equiparar em termos de capacidade computacional bruta.

Uma forma de expressar essa capacidade é o total de cálculos por segundo (cps) que o cérebro humano pode desempenhar, e você pode chegar a esse número descobrindo o máximo de cps de cada estrutura do cérebro e a seguir somando todos os resultados.

Ray Kurzweil descobriu um atalho ao pegar a média de cps de uma estrutura cerebral e depois descobrir o peso comparativo dessa estrutura em relação ao peso de todo o cérebro para, a seguir, multiplicar proporcionalmente esse valor por uma média do peso total. Isso parece algo um pouco cheio de condicionantes, mas ele fez isso um montão de vezes com várias médias de diferentes regiões do cérebro, e o total sempre chegou ao mesmo resultado: algo entre 10 na décima sexta potência, ou 10 quatrilhões de cálculos por segundo.

Atualmente, o supercomputador mais rápido do mundo, o chinês Tianhe-2 já superou esse número, chegando a 34 quatrilhões de cálculos por segundo. Mas Tianhe-2 é enorme, necessitando de 720 metros quadrados de espaço, usando 24 megawatts de potência (o cérebro humano funciona com apenas 20 watts), e custou 390 milhões de dólares para ser construído. Isso não é particularmente aplicável para uso genérico, ou mesmo para uso comercial ou industrial ainda.

Kurzweil sugere que pensemos sobre a situação atual dos computadores analisando quanto cps você pode comprar com mil dólares. Quando esse número chegar ao nível humano (10 quatrilhões de cps) isso significará que os sistemas de IAA podem se tornar uma realidade.

A Lei de Moore é uma regra historicamente confiável que afirma que o máximo de poder computacional duplica aproximadamente a cada dois anos, o que significa que o desenvolvimento do hardware, assim como a evolução humana ao longo da história, cresce exponencialmente. Observando como isso se relaciona à métrica de Kurzweil de quantos cps compra-se com mil dólares, estamos atualmente em cerca de 10 trilhões de cps por mil dólares, bem no ritmo de crescimento que esse gráfico prevê [9]:

crescexpcomp

Portanto, os computadores do mundo que custam mil dólares estão atualmente superando o cérebro de um rato e tem um milhonésimo da capacidade humana. Isso não parece ser muito até você lembrar que os computadores tinham um trilionésimo do nível humano em 2005. Ter em um milhonésimo em 2015 nos coloca bem no ritmo de chegar em 2025 com um computador barato que rivaliza com o poder do cérebro humano.

Então no lado do hardware, o poder bruto que precisamos para uma IAA está tecnicamente disponível agora, na China, e estaremos preparados para produzir o hardware de uma IAA economicamente acessível dentro de 10 anos. Mas o poder computacional bruto sozinho não faz um computador amplamente inteligente – a próxima pergunta é, como colocamos inteligência de nível humano em todo esse aparato físico?

Segundo passo para criar uma IAA: fazê-la inteligente

Essa é a parte chata. A verdade é que ninguém realmente sabe como tornar um computador inteligente – estamos ainda discutindo como fazer um computador com inteligência de nível humano e capaz de reconhecer um cachorro, um “B” escrito torto e um filme medíocre. Mas há um bocado de estratégias sofisticadas por aí e em algum momento uma delas funcionará. Aqui estão três das mais comuns estratégicas com que me deparei:

1) Plagiar o cérebro.

E isso equivale aos cientistas se esforçarem para entender como aquele menino que senta ao lado deles na sala de aula é tão inteligente e continua a responder tão bem a todas as provas, e apesar de continuarem estudando diligentemente, eles não conseguem o mesmo desempenho, e daí eles finalmente decidem “ah dane-se, eu vou só colar as respostas dele na prova”. Isso faz sentido – estamos perplexos tentando construir um computador super complexo, e acontece de existir um perfeito protótipo dele em cada uma de nossas cabeças.

O mundo científico está trabalhando duro para fazer engenharia reversa no cérebro e descobrir como a evolução fez algo tão assombroso – previsões otimistas estimam que conseguiremos isso lá por 2030. E quando conseguirmos, saberemos todos os segredos de como o cérebro funciona de forma tão poderosa e eficiente, e poderemos nos inspirar nesse funcionamento para roubar suas inovações.

Um exemplo de computador que imita o cérebro humano é a rede neural artificial. Ela começa com uma rede de transistors “neurons”, conectados uns aos outros em suas entradas e saídas, e essa rede não sabe nada – como o cérebro de um bebê. A forma como a rede neural artificial “aprende” consiste em tentar executar uma tarefa, e de início seus chutes neurais e tentativas subsequentes ao decifrar uma letra serão totalmente aleatórias. Mas quando é informado que fez algo certo, o caminho de conexão de transistors que levou até aquela tentativa bem sucedida é fortalecido; quando é informado que fez algo errado, os caminhos de conexões que levaram à tentativa mal sucedida são enfraquecidos. Depois de muitas tentativas e feedbacks, a rede consegue, por si mesma, formar um caminho neural inteligente e a máquina torna-se otimizada para a tarefa. O cérebro humano aprende mais ou menos dessa maneira, mas de uma forma mais sofisticada, e a medida em que continuamos a estudar o cérebro, descobrimos novas formas geniais pelas quais ele aproveita seus circuitos neurológicos.

Um plágio mais extremo envolve uma estratégia chamada “simulação total do cérebro”, em que o objetivo é fatiar um cérebro verdadeiro em finas camadas, escanear cada uma delas, utilizar software para juntar todas as imagens em um acurado modelo tridimensional e então implementar o modelo em um computador poderoso. Teríamos então um computador formalmente capaz de tudo que o cérebro humano é capaz de fazer – ele precisaria apenas aprender e juntar informação. Se os engenheiros que o construírem fizerem um trabalho realmente bom, serão capazes de simular um cérebro real com tal precisão que a personalidade e a memória que o cérebro humano contém poderão ser transferidos para o computador. Se o cérebro pertencia a João bem antes de sua morte, o computador agora acordaria como João, e seria uma robusta Inteligência Artificial de nível humano, e poderíamos a partir disso trabalhar para transformar João em uma Super Inteligência, coisa que provavelmente o deixaria entusiasmado.

Quão longe estamos de chegar a esse nível de simulação do cérebro? Bem, no momento recentemente fomos capazes de simular o cérebro de 1 milímetro de um platelminto, que possui exatamente 302 neurônios no total. O cérebro humano contém 100 bilhões de neurônios. Se isso faz com que pareça um projeto sem perspectivas, lembre-se o poder do progresso exponencial – agora que conquistamos o pequeno cérebro de um verme, o de uma formiga pode levar muito tempo, seguido do cérebro de um rato, e de repente tudo começa a ficar mais plausível.

2) Tentar induzir a evolucão a fazer o que já fez antes, mas dessa vez para nós.

Se decidirmos que copiar a prova do garoto inteligente é algo muito difícil, podemos então tentar copiar a forma pela qual ele estuda.

Aqui temos algo que sabemos. Construir um computador tão poderoso quanto o cérebro é possível – a evolução de nosso cérebro é a prova. E se o cérebro é complexo demais para simularmos – podemos tentar simular a evolução. O fato é que, mesmo se pudermos simular um cérebro, isso pode ser como tentar construir um avião copiando o bater de asas de um pássaro – mas frequentemente máquinas são mais bem projetadas quando usamos uma abordagem inovadora, orientada para máquinas, e não quando simplesmente simulamos com exatidão a biologia.

Então como podemos simular a evolução para construir uma Inteligência Artificial Ampla? O método, chamado de “algoritmos genéticos”, funciona mais ou menos assim: há um processo de desempenho-e-avaliação que deve acontecer continuamente (da mesma forma que criaturas biológicas “desempenham” o ato de viver e são “avaliadas” através das chances que têm de procriar ou não). Um grupo de computadores deverá tentar fazer uma tarefa, e os mais bem sucedidos cruzarão uns com os outros de forma que metade de suas programações fundam-se e formem um novo computador. Os mal sucedidos serão eliminados. Após muitas, muitas interações, essa seleção natural produzirá computadores cada vez melhores. O desafio seria criar um ciclo de avaliação e cruzamento de modo que o processo de evolução possa funcionar autonomamente.

O lado negativo de simular a evolução é que a evolução gosta de levar bilhões de anos para fazer as coisas, e queremos fazer isso em poucas décadas.

Mas temos um monte de vantagens em relação à evolução natural. Em primeiro lugar, a evolução não tem nenhuma meta consciente e funciona aleatoriamente – ela produz mais mutações inúteis do que úteis, mas nós podemos controlar o processo de forma que seja conduzido por adaptações benéficas e ajustes planejados. Em segundo lugar, a evolução não tem uma meta, incluindo a inteligência – às vezes um meio ambiente pode até mesmo efetuar a seleção natural de forma desfavorável à inteligência (já que a inteligência consome muita energia). Nós, por outro lado, podemos especificamente direcionar esse processo evolucionário na direção da inteligência crescente. Em terceiro, para chegar à inteligência, a evolução natural precisou inovar em um monte de maneiras necessárias para facilitar sua formação – como reelaborar a forma como as células produzem energia – enquanto nós podemos remover esses passos extras e usar coisas como eletricidade. Não há dúvidas de que seremos muito, muito mais rápidos que a evolução natural – mas ainda não está claro se seremos capazes de ter tanta vantagem em relação à evolução ao ponto de fazer essa uma estratégia viável.

3) Fazer isso tudo um problema do computador, e não nosso.

Isso ocorre quando os cientistas ficam desesperados e tentam programar a prova para que a prova responda a si mesma. Mas pode ser o método mais promissor que temos.

A ideia é construirmos um computador cujas duas maiores habilidades sejam fazer pesquisa em Inteligência Artificial e codificar mudanças em seu próprio sistema, de forma a permitir não só que aprenda mas que aprimore sua própria arquitetura. Nós ensinamos computadores a serem cientistas de computadores de forma que possam impulsionar seu próprio desenvolvimento. E esse será seu principal trabalho: descobrir como tornar a si mesmos mais inteligentes. Falaremos mais a respeito disso a seguir.

Tudo isso pode acontecer em breve

Progressos rápidos no hardware e na experimentação inovativa com software estão acontecendo simultaneamente, e a IAA (Inteligência Artificial Ampla) pode surgir entre nós rapidamente e inesperadamente por duas grandes razões:

1) O crescimento exponencial é enorme e o que parece ser um passo de tartaruga no progresso pode rapidamente tornar-se uma abrupta escalada. Essa animação ilustra muito bem o conceito:

Fonte

2) Quando se trata de software, o progresso pode parecer lento, mas então uma epifania pode instantaneamente mudar a taxa de desenvolvimento (da mesma forma que a ciência, durante o tempo em que achamos que o universo girava em torno da Terra, teve dificuldades de calcular como o universo funcionava, mas então a descoberta de que nosso sistema era heliocêntrico repentinamente fez tudo mais fácil). Ou, quando se trata de um computador que aprimora a si mesmo, isso pode parecer algo distante mas na verdade pode bastar um só ajuste no sistema para que ele se torne mil vezes mais eficiente e acelere rapidamente em direção à inteligência humana.

 

A estrada da IAA para a SA

 

Em determinado ponto, teremos chegado à IAA: computadores com inteligência ampla no nível humano. Seremos uma turma de pessoas e computadores vivendo juntos em igualdade.

Opa, na verdade não.

O lance é que uma IAA com nível de inteligência e capacidade computacional igual a um ser humano poderá ter vantagens significativas em relação aos humanos, tais como:

Hardware:

  • Velocidade. Os neurônios do cérebro funcionam no máximo a 200 Hertz em suas atividades, enquanto os microprocessadores de hoje (que são muito mais lentos do que serão quando chegarmos à IAA) funcionam a 2 GigaHertz – ou seja, 10 milhões de vezes mais rápidos do que nossos neurônios. E o sistema de comunicação interna do cérebro humano, em que as informações podem se mover cerca de 120 metros por segundo, foram vergonhosamente superados pela capacidade de os computadores comunicarem-se oticamente à velocidade da luz.
  • Tamanho e armazenamento. O cérebro humano tem o tamanho limitado pela forma de nossos crânios, e não poderia se tornar maior de qualquer forma, ou o sistema interno de comunicação a 120 m/s levaria muito tempo para chegar de uma estrutura cerebral até outra. Computadores podem expandir qualquer tamanho físico, permitindo a adição de muito mais hardware apto a funcionar, de uma memória de trabalho muito maior (RAM), e de uma memória de longo prazo (armazenamento em hd) que pode ser muito superior tanto em capacidade e precisão em relação à nossa.
  • Confiabilidade e durabilidade. Não apenas a memória de um compudador será mais precisa. Os transistors do computador serão mais precisos do que os neurônios biológicos, e eles terão menores chances de se deteriorar (e podem ser reparados ou substituídos se isso ocorrer). O cérebro humano também se torna fatigado facilmente, enquanto computadores podem funcionar sem parar, em performance de pico, por 24 horas durante os 7 dias da semana.

Software:

  • Editabilidade, capacidade de upgrade, e uma maior gama de possibilidades. Diferente do cérebro humano, o software de um compudaror pode receber atualizações e correções e pode ser facilmente testado. O upgrade pode também abranger áreas nas quais o cérebro humano é pouco eficiente. O software da visão humana é formidavelmente avançado, enquanto sua capacidade de engenharia complexa é bem reduzida. Os computadores poderão equiparar a visão humana mas também se tornar igualmente otimizados em engenharia e em qualquer outra área.
  • Capacidade coletiva. Os humanos superam todas as outras espécies quando se trata de criar uma vasta inteligência coletiva. Começando com o desenvolvimento da linguagem e com a formação de grandes e densas comunidades, passando pela invenção da escrita e da imprensa, e agora chegando a uma intensificação dessa habilidade por meio de ferramentas como a internet, a inteligência coletiva da humanidade é uma das principais razões pelas quais fomos capazes de estar tão à frente de outras espécies. E os computadores serão muito melhores do que somos. Uma rede mundial de Inteligências Artificiais rodando um programa em particular pode regularmente sincronizar a si mesma para que tudo o que um computador aprender seja instantaneamente carregado em todos os outros computadores. O grupo pode também estabelecer uma meta em conjunto, pois não haverá opiniões contrárias e motivações escusas e interesses egoístas, como temos na população humana [10].

A Inteligência Artificial, que provavelmente chegará à IAA ao ser programada para aprimorar a si mesma, não verá “o nível de inteligência humana” como um importante marco (é apenas um marco relevante do nosso ponto de vista) e não terá nenhum motivo para interromper seu desenvolvimento em nosso nível. E tendo em vista as vantagens que mesmo uma IAA equiparável ao ser humano terá sobre nós, é bem óbvio que ela atingirá a inteligência humana por um breve instante antes de acelerar na direção do reino da inteligência superior à humana.

Isso nos chocará quando acontecer, e o motivo é que da nossa perspectiva, (A) enquanto a inteligência de diferentes tipos de animais varia, a principal característica da qual estamos cientes a respeito de qualquer inteligência animal é de que todas elas estão muito abaixo da nossa, e (B) vemos os seres humanos mais inteligentes como MUITO mais inteligentes do que o mais idiota dos humanos. Funciona mais ou menos assim:

distortedai

Então a medida em que uma AI acelera sua escalada de inteligência na nossa direção, nós a veremos como se simplesmente estivesse tornando-se mais inteligente, para os padrões de um animal. Então, quando ela atingir o nível mais baixo da capacidade humana (Nick Bostrom usa o termo “o idiota da vila”), será como “Oh, é como um humano idiota, que fofo!”. Ocorre que, no grande espectro de variação da inteligência, todos os humanos, do idiota da vila até Einstein, estão situados em uma região de abrangência bem pequena – então logo depois de atingir o nível de inteligência de um idiota e ser declarada uma IAA, a Inteligência Artificial repentinamente será mais inteligente que Einstein e não saberemos o que nos atropelou:

realidade

E o que acontecerá… depois disso?

 

Uma Explosão da Inteligência

Espero que você tenha curtido a leitura normal, pois aqui é quando esse tema fica anormal e assustador, e vai ficar assim a partir daqui. Quero fazer uma pausa para lembrar a você que cada coisa que estou dizendo é real – ciência real e previsões reais do futuro obtidas de um grande grupo de cientistas e pensadores respeitáveis. Apenas continue lembrando disso.

De qualquer modo, como disse antes, a maioria dos atuais modelos pelos quais chegamos a uma IAA consiste em usar o auto-aprimoramento da Inteligência Artificial. E uma vez que tal sistema torna-se uma IAA, mesmo os sistemas que foram construídos e cresceram através de métodos que não envolvem o auto-aprimoramento serão inteligentes o suficiente para começar o auto-aprimoramento se quiserem [3]

E aqui é onde chegamos a um conceito meio tenso: auto-aprimoramento recursivo. Ele funciona assim:

Um sistema de Inteligência Artificial em certo nível – digamos o nível do idiota da vila – é programado com o objetivo de aprimorar sua própria inteligência. Uma fez feito isso, ele é mais inteligente – talvez nesse ponto ao nível de Einstein – e agora ele trabalhará para aprimorar sua inteligência com seu intelecto no nível de Einstein, e dessa vez é mais fácil e é feito em saltos mais largos. Esses saltos o tornam muito mais inteligente que um ser humano, permitindo que dê saltos ainda maiores. À medida em que os saltos tornam-se cada vez maiores e ocorrem mais rapidamente, a IAA alavancará sua escalada de inteligência e logo atingirá o nível superinteligente de um sistema SA. Isso é denominado explosão da inteligência [11] e é o exemplo mais extremo da Lei dos Retornos Acelerados.

Há alguma discussão sobre o quão cedo uma Inteligência Artificial atingirá o nível de inteligência amplo em nível humano – o ano médio resultante de uma pesquisa com centenas de cientistas sobre o que eles acreditavam ser o mais provável de atingirmos a IAA é 2040 [12] – são apenas 25 anos a contar de agora, o que não parece ser muito extremo quando você considera que muitos dos especialistas desse campo de estudo acreditam que é provável que a progressão do IAA para o SA aconteça muito rápido. O seguinte cenário pode ocorrer:

Levou décadas para os primeiros sistemas de Inteligência Artificial chegarem ao nível mais baixo de inteligência humana, mas isso finalmente aconteceu. Um computador agora é capaz de entender o mundo ao seu redor tão bem quanto uma criança de 4 anos. De repente, uma hora após chegar a esse marco, o sistema formula a grande teoria da física que unifica a teoria geral da relatividade com a mecânica quântica, algo que nenhum humano até então conseguiu fazer. 90 minutos após isso, a Inteligência Artificial torna-se uma Superinteligência Artificial, 170 mil vezes mais inteligente que um ser humano.

Uma Superinteligência dessa magnitude é algo que você nem mesmo remotamente consegue conceber, não mais do que uma abelha consegue conceber na sua cabeça e Economia Keynesiana. Em nosso mundo, ser inteligente significa ter um QI de 130, e ser idiota significa ter um QI de 85: não temos uma palavra para um QI de 12.952.

O que aprendemos a partir do domínio humano sobre a Terra evidencia uma regra clara: com inteligência vem também o poder. O que significa que uma Superinteligência Artificial, quando a criarmos, será o mais poderoso ser na história da vida na Terra, e todas as coisas vivas, incluindo humanos, estarão totalmente a seus pés – e isso pode acontecer nas próximas décadas.

Se nossos pobres cérebros foram capazes de inventar o wifi, então uma coisa 100 ou 1.000 ou 1 bilhão de vezes mais inteligente que nós não terá problemas em posicionar cada átomo do mundo da forma que desejar, a qualquer momento – tudo o que consideramos como mágica, cada poder que imaginamos como sendo de um Deus supremo será uma atividade tão mundana para uma Superinteligência Artificial quanto desligar a luz de uma sala é para nós. Criar a tecnologia para reverter o envelhecimento humano, curar uma doença, acabar com a fome e inclusive extinguir a mortalidade, reprogramar o clima para proteger o futuro da vida na Terra – tudo isso se tornará possível. Também será possível o imediato fim de toda a vida na Terra. Até onde podemos ver, se uma Superinteligência Artificial tornar-se verdade, haverá um Deus onipotente na Terra – e a questão mais importante para nós é:

SERÁ UM DEUS BOM?


Leia o próximo texto da série, clique aqui.

 

escrito por:

Tim Urban

Formado em Ciências Políticas pela Harvard University, é autor do site Wait But Why e fundador da ArborBridge.


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