Inteligência Artificial
o que é Inteligência Artificial??
A inteligência artificial é um ramo de
pesquisa da ciência da computação que busca, através de símbolos
computacionais, construir mecanismos e/ou dispositivos que simulem a capacidade
do ser humano de pensar, resolver problemas, ou seja, de ser inteligente.
O estudo da I.A iniciou-se nos anos 50
com os cientistas Hebert Simon, Allen Newell, esses foram os
pioneiros ao criarem o primeiro laboratório de inteligência artificial na
Universidade de Carnegie Mellon.
O desejo de construir máquinas capazes
de reproduzir a capacidade humana de pensar e agir vem de muitos anos.
Com a evolução computacional a
inteligência artificial ganhou mais força, tendo em vista que o seu
desenvolvimento que possibilitou um grande avanço na análise computacional,
podendo a máquina chegar a fazer análise e síntese da voz humana.
No início os estudos sobre I.A buscavam
apenas uma forma de reproduzir a capacidade humana de pensar, mas assim como
todas as pesquisas que evoluem, com essa não foi diferente.
Percebendo que esse ramo da ciência
tinha muito mais a ser descoberto, os pesquisadores e cientistas abraçaram a
idéia de fazer com que uma máquina pudesse reproduzir não só a capacidade de um
ser humano pensar como também a capacidade de sentir, de ter criatividade, e de
ter auto-aperfeiçoamento e uso da linguagem.
Filmes como “O Homem bicentenário” e “A.I. (Inteligência
Artificial)” mostram claramente a vontade da máquina de se tornar ser humano,
de querer se manifestar, poder ter e sentir tudo o que os humanos têm e sentem.
O progresso na principal área dessa pesquisa,
que é a de fazer uma inteligência similar à do ser humano, é lento. Porém, os
estudos nessa área têm surtido efeito em várias outras áreas, como o
planejamento automatizado e escalonamento, jogos, programas de diagnóstico
médico, controle autônomo, robótica e outras mais.
Esse ramo de pesquisa é muito conflitante, pois existem
os que apóiam as pesquisas e a idéia da máquina ter vida própria, como também
existe o lado dos que não apóiam a idéia. Para muitos a existência de máquinas
com o poder de pensar, sentir e até ter a capacidade de realizar atividades
humanas é um fato inconcebível.
Podemos pensar em algumas
características básicas que esses sistemas de IA buscam:
Capacidade
de raciocínio: aplicar regras lógicas a um conjunto de dados
disponíveis para chegar a uma conclusão.
Aprendizagem: aprender com os
erros e acertos de forma a, no futuro, agir de maneira mais eficaz.
Reconhecer
padrões: tanto padrões visuais e sensoriais, como também
padrões de comportamento.
Inferência: capacidade de
conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano.
Dentre as várias abordagens de
estudo, pode-se destacar duas vertentes teóricas, abordadas pelo filósofo John
Searle: IA Forte e IA Fraca.
A Inteligência Artificial Forte aborda
a criação da forma de inteligência baseada em computador, capaz de raciocinar e
resolver problemas. Esse tipo de I.A considera ser possível criar uma máquina
consciente, ou seja, afirma que os sistemas artificiais devem replicar a
mentalidade humana.
Á a Inteligência Artificial Fraca tem
uma visão de que um sistema de inteligência artificial não seria capaz de
verdadeiramente raciocinar e resolver problemas — uma máquina com I.A fraca
agiria como se fosse inteligente, mas não seria uma entidade genuinamente
esperta, no máximo, com simulações de comportamentos inteligentes.
O estudo da inteligência artificial é
tão complexo justamente por ser tão complexa a mente humana. Nesse sentido,
temos a ciência cognitiva — o estudo da
mente. A ciência cognitiva atua em um largo campo de investigação, mas as
questões centrais acabam sendo: "O que é inteligência? E como é possível
modelá-la computacionalmente?". Dentre as abordagens da ciência cognitiva,
está incluída a inteligência artificial.
No começo, os pesquisadores tentavam
entender a mente humana e reproduzi-la com uma série de leis e programações
específicas nos robôs, do tipo: “Se ouvir isso, fale isso”. Essa é a ideia
do representacionismo: o mundo existe “lá
fora” e deveria ser representado de alguma forma para o robô, assim como
aconteceria na mente humana. Depois eles entenderam que não é bem assim que
nossa cachola funciona. O mundo que vemos ao nosso redor só existe porque temos
o corpo que temos e a história que temos. Ou seja, nossa visão de mundo não é
assim objetivamente, por si só, independente de nossa percepção humana.
E o que isso tem a ver com I.A? Isso
significa muito para as pesquisas em inteligência artificial. Em vez de tentar
reproduzir a mente humana e se preocupar com que o robô mapeie seu ambiente
corretamente, a programação é feita sem comportamentos pré-definidos, com foco
na aprendizagem — o robô é programado para aprender, para improvisar.
O Google embarcou
nessa onde e desenvolveu a maior rede de inteligência artificial já construída,
usando 16 mil processadores para simular o cérebro humano. O desafio era criar
um sistema capaz de aprender a identificar imagens sem que fosse necessário ensinar
a ele os critérios exatos para essa identificação. A primeira missão:
identificar gatinhos no YouTube. Com essa árdua tarefa pela frente, o
sistema processou 10 milhões de imagens obtidas de cenas escolhidas
aleatoriamente em vídeos da rede.
Ele mostrou-se capaz de determinar
quais delas continham gatos e outros objetos. O mais interessante é que a rede
aprendeu sozinha como reconhecê-los (#medodoGoogle). “Nunca dissemos ao
sistema, durante o treinamento, ‘isto é um gato’”, contou, ao New York Times, Jeff Dean, um dos responsáveis
pelo experimento.
A inteligência artificial que tem se
tornado realidade caminha muito mais para auxiliar o desenvolvimento da
humanidade do que para a ameaça de extermínio de nossa raça, tal como é
retratado em alguns filmes. O cientista americano Ray Kurzweil vai além e prevê uma
grande transformação. Ele acredita que,
no futuro, não será possível distinguir “homens” e “máquinas”. Segundo Kurzweil, misturados com as
máquinas, os humanos vão ficar mais espertos e viverão para sempre — é o que
ele chama de singularidade.
Ainda sobre a colaboração
homem-máquina, Shyam Sankar explica porque
resolver grandes problemas (como capturar terroristas ou identificar tendências
ocultas) não se trata de encontrar o algoritmo certo, mas sim de estabelecer o
relacionamento simbiótico certo entre computação e criatividade humana.
Referências:
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