O que é IA?

Você já viu o filme de Steven Spielberg chamado A.I. – Inteligência Artificial, lançado no ano de 2001? No filme, um “robô menino” foi programado para se comportar como uma criança e “amar” sua mãe adotiva, humana, por toda a eternidade. Para se sentir correspondido, ele sonha, como Pinóquio, em ser humano e, nessa busca, passa por uma série de aventuras. É uma história cheia de metáforas filosóficas sobre o que é ser humano, sobre o que é um ser inanimado e sobre o que nos diferencia, segundo o autor do filme, de máquinas.

Além desse filme, Hollywood tem nos proporcionado uma grande quantidade de filmes de ficção com diferentes visões sobre a IA, como os clássicos Metropolis, de 1927; 2001: Uma Odisseia no Espaço, de 1968; Blade Runner: O Caçador de Androides, de 1982; O Exterminador do Futuro, de 1984; Matrix, de 1999; Eu, robô, de 2004; Transcedence; A Revolução, de 2014; Ex-Machina: Instinto Artificial, de 2015; entre outros.

No filme Ex-Machina: Instinto Artificial, por exemplo, a robô AVA é capaz de convencer as pessoas as quais sabem que ela é um robô a acreditarem que ela tem consciência e que, portanto, é um ser vivo.

Dos filmes citados, até o mais clássico de todos, Metropolis, realizado quando ainda nem existiam computadores, retrata a IA como uma tecnologia capaz de dar consciência e emoção a um objeto inanimado, que é a máquina. Essa linha de pensamento, que é denominada por muitos autores como IA forte, procura criar um modelo de tomada geral de decisão, assim como nós humanos fazemos. Por exemplo, se uma máquina for submetida ao processo de escrever um texto, ela teria de ter consciência do que escreveu e não somente organizar as palavras para formar frases. Como você deve ter percebido, a Inteligência Artificial Forte inspirou e tem inspirado tanto os escritores quanto os roteiristas de ficção científica.

Mas, mesmo com tantos atrativos, essa linha é contestada por alguns autores e pesquisadores. E, eles se utilizam de dois argumentos: o primeiro é a distância em relação à nossa realidade atual. Segundo, talvez o mais importante, é que essa linha assume a possibilidade de a mente humana ser modelada em um computador. Em outras palavras, a mente humana nada mais é do que um software rodando em um hardware potente (cérebro).

Pesquisadores dessa linha de IA têm como foco entender a natureza do pensamento e do conceito de inteligência. Eles estão interessados em construir modelos e programas que possam nos trazer, entre outros benefícios, um entendimento sobre como pensamos, como estruturamos nosso conhecimento e como raciocinamos sobre esse conhecimento. Assim, eles tentam reproduzir nos computadores a forma como pensamos (ou, pelo menos, a forma como pensamos que pensamos). Bem, esse é um campo fértil para discussões filosóficas sobre mente, alma e inteligência, que já durou séculos e ainda pode durar mais alguns.

Apesar da ótima discussão filosófica que isso pode gerar, existe um lado mais prático. Os algoritmos e as técnicas de IA são usados para nos ajudar a realizar tarefas, deixando a vida com mais comodidade. Diferentemente do que os filmes de ficção científica propagam ou a filosofia discute, a IA não é, necessariamente, uma tecnologia de um futuro distante. Veja o vídeo 01 abaixo e faça suas conclusões.

Vídeo 01 - Entrevista com IA Sophia para TV Globo (Fantástico) Fonte: SOPHIA A ROBÔ MAIS INTELIGENTE DO MUNDO. 2018. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=1oFGeCjqfVs&feature=youtu.be. Acesso em: 24 abr. 2019.

E aí, você acredita que ela seja uma tecnologia de um futuro distante?

A IA está presente em muitos aspectos da nossa vida: das recomendações de amizade da sua rede social preferida aos carros autônomos - que serão em breve uma realidade nas nossas ruas, passando pelos corretores ortográficos e gramaticais dos nossos editores de texto. Ela está presente no nosso dia a dia e muitas vezes nem nos damos conta. Esse é o tipo de IA que alguns autores denominam de IA fraca ou IA aplicada, em oposição ao conceito de IA forte. O fato de chamá-la de fraca não tem nada a ver com a força dela, muito pelo contrário! Chamamos de IA fraca as soluções de IA que não são generalistas a ponto de imitar o comportamento humano em geral, como a do vídeo acima.

Por exemplo, hoje em dia, para tirar uma foto, você pega o celular, aponta para onde você quer e o celular se encarrega de ajustar o foco, a intensidade do brilho que vai captar e, de quebra, ainda tira a foto quando alguém sorri para a tela.

Nesse caso, o aplicativo de tirar foto do celular possui algoritmos de reconhecimento de imagem que fazem o ajuste de foco, do brilho, detecta rostos e também quando há sorriso neles. Será que isso não pode ser considerado como “inteligência”? Claro que sim! Isso é um exemplo de IA presente no nosso dia a dia, facilitando as nossas atividades, tornando-as tão simples que até macacos podem fazê-las. Macacos? Isso mesmo, houve um recente caso de disputa de copyright de uma selfie feita por um macaco. O proprietário da máquina queria cobrar os direitos autorais da foto... mas, como? Se quem fez a foto foi o macaco?

A grande fonte de inspiração da inteligência artificial é a inteligência humana. Esta, por sua vez, tem muito a ver com o conceito de conhecimento. Você pode até se considerar inteligente porque tem conhecimento sobre conceitos e objetos ao seu redor e consegue fazer relações entre eles, não é mesmo? Para criar essas relações, bem como para expressar esse conhecimento, você precisa usar representações simbólicas.

Para melhor entendê-las, podemos classificá-las em dois tipos de abordagens: uma chamada de simbólica e outra de subsimbólica. É, eu sei, você deve estar se perguntando: Que termos malucos são esses? De onde eles vêm?

Por exemplo, o termo “cachorro” é uma representação simbólica de um conceito. Quando se pensa nessa palavra, pode-se associá-la com as seguintes características:

• É um animal de estimação dócil e fiel;
• É um mamífero peludo;
• Tem quatro patas;
• Gosta de comer a minha sandália e revirar o lixo da casa.

Todos esses conceitos vêm do entendimento que nós temos do que é um cachorro (ok, ok, alguns são muito específicos do MEU cachorro ¬¬). Então o símbolo “cachorro” traz uma carga de significados que nosso cérebro imediatamente consegue associar. Algumas técnicas de IA seguem essa estratégia, procurando definir um conhecimento artificial através de representações simbólicas, de suas relações e de manipulações que o computador pode fazer sobre elas. Por exemplo, você diria para o computador que existe um símbolo chamado “cachorro”, quais seriam as características de um cachorro e que tipo de ações um cachorro faz, e a partir daí o computador simularia o comportamento de um cachorro dentro dessas regras estabelecidas. É por isso que essa abordagem se chama IA simbólica. Faz sentido? Normalmente, essa abordagem usa lógicas proposicionais, sistemas especialistas, entre outras técnicas para implementar um sistema inteligente.

Porém, as técnicas da IA simbólica não são apropriadas para casos em que os dados são imprecisos ou quando não há informação suficiente para se tomar uma decisão “lógica”. Nesses casos, não há símbolos que ajudem! É necessário, então, usar uma abordagem abaixo das representações do conhecimento, ou seja, subsimbólica ou conexional.

Voltando ao exemplo do cachorro. Imagine que um amigo alienígena seu nunca viu um cachorro na vida! Mas ele já viu outros bichos, então você poderia tentar explicar para ele algumas coisas: um cachorro anda sobre quatro patas, come carne, gosta de viver em bandos… Se o seu amigo conhecer outros animais com comportamentos parecidos, ele pode começar a construir uma base própria do que é um cachorro, mesmo sem nunca ter visto um. Não vai ser perfeito, mas ele pode até começar a tentar adivinhar comportamentos do cachorro por comparação com outros animais que ele conhece. Estratégias de IA que seguem essa linha, em que a base, em vez do símbolo definido, são as relações e conexões que são possíveis de estabelecer na base de conhecimento existente, e a partir dela construir novos conhecimentos, são denominadas subsimbólicas ou conexionais.

Por exemplo, um trabalho nessa linha é o de desenvolvimento de mecanismos que fazem os computadores aprenderem com os próprios erros por meio da modelagem de como o cérebro funciona. Assim, se cria uma rede de conexões que simula os neurônios e suas sinapses, chamadas redes neurais. Como o nosso cérebro, as sinapses estimulam a rede de neurônios, adaptando-se a novos sinais e, portanto, sendo capaz de aprender com isso.

Os pesquisadores que usam essa técnica da IA subsimbólica exploram a ideia de que o conhecimento é fruto de uma rede de impulsos elétricos e que se pode fazer o mesmo através de um programa de computador. Assim, os programas teriam de aprender e a se adaptar, tal como o cérebro o faz.

Enfim, todas essas técnicas e abordagens constituem a área de pesquisa de Inteligência Artificial. Diante de tantas linhas, estratégias e mecanismos da IA, há pelo menos o consenso em considerar que a IA é a capacidade de um computador ou outra máquina de realizar atividades as quais acredita-se que requerem inteligência. É essa área de pesquisa e desenvolvimento que se chama de IA tradicional, em oposição a que irei lhe apresentar, Game AI ou IA para Jogos.