Inteligência Artificial - Introdução

A sobrevivência da espécie humana deve-se principalmente pelas capacidades mentais que o ser humano vem desenvolvendo ao longo de sua existência. Em função disso, o entendimento sobre “como o homem pensa” tem sido objeto de estudo durante milhares de anos, ou seja, como uma pequena porção de matéria pode perceber, compreender, prever e manipular um mundo muito maior e mais complexo que ela própria (Russell e Norvig, 2004).

 

Inteligência Artificial - Imagem gerada com DALL·E 3

Índice

1. O que é inteligência?
2. O que é inteligência artificial?
3. O que não é inteligência artificial?
4. Dois mitos a respeito de inteligência artificial

Para se definir algo é necessário tomar cuidado para não empregar na definição o mesmo.

Não se pode querer definir o ser sem cair nesse absurdo, pois não se pode definir uma palavra sem começar pelo vocábulo “é”, quer seja expresso, quer seja subentendido. Para definir o ser, portanto, seria necessário dizer “é” e assim empregar a palavra definida na definição (Pascal, 2013).

O que é inteligência?

Para conhecer o que vem a ser inteligência artificial faz-se necessário uma reflexão sobre o conceito de inteligência. Na realidade, assim como na lógica, há diversas definições sobre o que vem a ser inteligência. Tal definição está relacionada a filosofia que trata, entre outras coisas, de temas que não possuem respostas cabíveis. No entanto, algumas habilidades que necessariamente envolvem inteligência podem ser citadas:

• Capacidade de raciocínio / dedução / inferência.
• Capacidade de aprendizado.
• Capacidade de percepção.
• Capacidade de evolução e adaptação.

Por outro lado, podemos facilmente listar alguns exemplos de tarefas que requerem inteligência para serem realizadas:

• Jogar xadrez.
• Entender a linguagem humana.
• Decidir diante de incertezas.
• Resolver problemas complexos.
• Reconhecer objetos pela imagem.
• Movimentar-se.

O que é inteligência artificial?

As definições de inteligência artificial variam ao longo de duas dimensões principais (Russel e Norvig, 2004):

• As que se baseiam em pensamento e raciocínio onde o objetivo é desenvolver sistemas que pensam como seres humanos ou que pensam racionalmente.
• As que se baseiam em comportamento onde o objetivo é desenvolver sistemas que atuam como seres humanos ou que atuam racionalmente.

A seguir estão algumas das definições de inteligência artificial que podem ser encontradas em literaturas especializadas. As quatro primeiras definições se enquadram melhor na primeira dimensão. As demais na segunda:

• “O novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem... máquinas com mentes, no sentido total e literal”. (Haugeland, 1985).
• “Automatização de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado...”. (Bellman, 1956).
• “O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais”. (Charniak e McDermott, 1985).
• “O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir”. (Winston, 1992).
• “O estudo do comportamento inteligente (em homens, animais e máquinas) e a tentativa de encontrar formas pelas quais esse comportamento possa ser transformado em qualquer tipo de artefato por meio da engenharia”. (Whitby, 2004).
• “Uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem o comportamento humano em atividades específicas”. (Goldschimidt, 2010).
• “O ramo da ciência da computação que se ocupa da automação do comportamento inteligente”. (Luger, 2013).
• “O estudo sobre como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas sejam melhores”. (Rich e Knight, 1992).
• "O estudo dos sistemas que agem de um mod que a um observador qualquer pareceria ser inteligente". (Coppin, 2013).
• "Envolve utilizar métodos baseados no comportamento inteligente de humanos e outros animais para solucionar problemas complexos". (Coppin, 2013).

Entretanto, algumas definições sofrem com o fato de que a própria inteligência não é muito bem definida ou compreendida. Embora algumas pessoas estejam certas de que reconhece o comportamento inteligente quando o vê, não é certo que alguém possa chegar perto de definir a inteligência.

O problema de definir o campo inteiro da inteligência artificial é semelhante ao de definir a própria inteligência: até que ponto a inteligência é aprendida e não existe desde o nascimento? Ela é uma única faculdade ou é apenas um nome para uma coleção de capacidades distintas e não relacionadas? O que acontece exatamente quando ocorre o aprendizado? Que papel ela desempenha na inteligência? O que é auto percepção? O que é intuição? O que é criatividade?

Essas são perguntas foram retiradas do livro escrito por Luger, mas que têm ajudado a modelar os problemas e as metodologias de solução que constituem o núcleo da IA (IA é uma abreviatura comumente utilizada para Inteligência Artificial).

Outra importante consequência das definições de IA é a maneira como ela claramente transcende as fronteiras convencionais do estudo. É tanto ciência quanto engenharia, uma vez que envolve o estudo e a construção do comportamento inteligente.

A inteligência artificial sempre esteve mais preocupada com a expansão das capacidades da ciência da computação do que com a definição de seus limites. Manter essa exploração baseada em princípios teóricos sólidos é um dos desafios que os pesquisadores de IA, em geral, enfrentam (Luger, 2013).

A inteligência artificial é uma das tarefas mais difíceis e uma das mais excitantes empreendidas pela humanidade.

A recompensa intelectual é ainda mais excitante. A inteligência artificial oferece uma compreensão científica de algumas das mais difíceis questões que poderíamos colocar sobre nós e o nosso mundo. Estamos na jornada à uma das mais desafiadoras questões: o que é ser uma entidade pensante?

Muitos consideram essa busca científica amedrontadora, porque a possibilidade de que um dos nossos mais caros atributos humanos possa ser cientificamente explicado pode soar como uma espécie de ameaça. Há muitos aspectos do pensamento humano que a IA ainda não investigou e pode ser que eles nunca venham a ser investigados. O fato de termos, por exemplo, um relato científico da formação do arco-íris não prejudica sua beleza. Se no futuro formos capazes de dar uma explicação científica a respeito do funcionamento da criatividade humana, isso não faria com que os produtos dessa criatividade ficassem menos belos ou menos interessantes. A beleza da criação não é diminuída pela sua explicação.

Em virtude do seu escopo e da sua ambição, a inteligência artificial não tem uma definição simples. Até o momento, ela é definida como “a coleção de problemas e metodologias estudada pelos pesquisadores de inteligência artificial”. Essa definição pode parecer sem sentido, mas reforça um argumento importante: a inteligência artificial, como toda ciência, é um empreendimento humano e talvez seja mais bem entendida neste contexto.

O que não é inteligência artificial?

O primeiro e talvez o mais importante passo na compreensão da inteligência artificial é abandonar os preconceitos. A maioria das pessoas já formou algumas ideias nebulosas a respeito do que é inteligência artificial. Essas ideias estão quase todas completamente erradas. Até onde for possível, você deve dispensá-las antes de prosseguir.

 

Inteligência Artificial - Imagem gerada com DALL·E 3

 

Você tem, por exemplo, algum tipo de compreensão do termo “inteligência”. Isso pode levar você a supor que a inteligência artificial tenha algo a ver com a instalação de algum tipo de inteligência que você possui em algum tipo de máquina. Essa suposição pode ser altamente enganosa. Trabalhar com inteligência artificial mostra que não compreendemos nossa própria inteligência de maneira cientifica. Mas ela revelou que a variedade de formas com as quais os humanos usam sua inteligência para resolver problemas certamente não são as únicas possíveis e, quase sempre, não são as melhores.

Há alguns bons motivos para crer que o estudo da inteligência humana não é sempre útil na inteligência artificial. Não apenas nos falta a compreensão científica dos detalhes mais relevantes da inteligência humana, bem como a tecnologia atual não é capaz de reproduzi-la. Muitos pesquisadores de IA analisam animais supostamente mais simples, como insetos, acreditando que a inteligência humana seja complexa demais para fornecer informação ao seu trabalho.

Por outro lado, outros pesquisadores de IA obtiveram resultados espetaculares ao conseguir reproduzir aspectos particulares do comportamento humano em máquinas. Um bom exemplo é o jogo de xadrez. Num torneio em 1997, um computador chamado Deep Blue venceu o campeão mundial de xadrez, Gary Kasparov.

No entanto, a maneira como os computadores jogam xadrez, provavelmente é muito diferente daquela dos humanos. Pode soar um pouco provocativo dizer que os computadores jogam xadrez melhor do que os humanos, mas, nesse campo, melhor quer dizer vencer.

Outra série de preconceitos acerca de IA vem do mundo da ficção científica. Máquinas inteligentes, ciborgues, robôs e assim por diante são os temas preferidos de todas as formas de ficção científica. É importante lembrar que a ficção científica é apenas isto, ficção. Ela frequentemente inspira cientistas de IA e de outras áreas, mas pode dar uma imagem errônea do que está realmente acontecendo na pesquisa atual.

A última série de preconceitos vem de alguns mitos que permeiam a informática. Esses mitos são tidos como verdadeiros por tanta gente, até mesmo por alguns cientistas da informática. Frequentemente diz-se que "os computadores só podem fazer aquilo que dizermos para eles fazerem". Como todos os bons mitos, esse tem um elemento de verdade. Todos os computadores precisam de softwares elaborados para funcionarem. Entretanto, se essa afirmação for lida como "tudo o que os computadores fazem é seguir instruções explícitas", então está bem errada, porque existem programas que fazem suposições, debatem e, de muitas maneiras, têm desempenho melhor do que seus criadores.

Dois mitos a respeito de inteligência artificial

O primeiro mito, segundo Whitby (2004), era que a IA fracassou (algumas pessoas faziam, de vez em quando, a forte afirmação de que a IA era impossível). Esse mito é simplesmente falso. Basta nós olharmos o que a IA conquistou desde o seu descobrimento até o presente momento para provar que o primeiro mito é absurdo.

O motivo de esse mito persistir está na falta de compreensão dos objetivos da IA. É fácil ficar confuso a respeito dessas metas, uma vez que a IA tem e sempre teve múltiplas metas. A fluidez dos objetivos e metas é típicas de um campo da ciência que ainda é muito jovem.

O segundo mito é a noção de que a IA, “quando obter sucesso”, deixará a humanidade num estado de servidão a uma nova raça de máquinas. Esse segundo mito, segundo Whitby, não é apenas falso: também é sem sentido. Deve-se admitir que uma parte da responsabilidade pela introdução desse mito é de certos indivíduos de dentro da IA. Não há nada na IA de hoje, nem mesmo na previsível, que torne esse prospecto possível.

Referência Bibliográfica

COPPIN, B. Inteligência Artificial. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2013. 635p.

GOLDSCHIMIDT, R. R. Uma Introdução à Inteligência Computacional: fundamentos, ferramentas e aplicações. 1. ed. Rio de Janeiro: IST-Rio, 2010. 143 p.

LUGER, G. F. Inteligência Artificial. 6. ed. São Paulo: Pearson Education, 2013. 614 p.

PASCAL, B. Pascal do Espírito Geométrico: pensamentos. 1. ed. São Paulo: Escala, 2015. 109 p.

RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 2. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2004.

WHITBY, B. Inteligência Artificial: um guia para iniciantes. 1. ed. São Paulo: Madras, 2004. 154 p.

Para citar esse artigo: