Um breve apanhado sobre Inteligência Artificial. Parte 1
"Conhece-te a ti mesmo e conhecerás os deuses e o universo." Inscrição no Portão de Delfos
Bom, vamos lá. Esse primeiro artigo é mais um resumo do que tenho lido e aprendido sobre Inteligência Artificial (AI — Artificial Intelligence), como o assunto é muito extenso, pensei em ir aos poucos mas com profundidade para ninguém se perder no caminho.
Para começar, acho que o ideal é explicar os fundamentos e retirar as dúvidas que eu mesmo tinha quando comecei a ler sobre o tema. Ou seja, quase que diariamente ouvimos sobre termos como AI, Machine Learning e Deep Learning. O grande problema é que tudo isso muitas vezes é entendido como um único conceito, ou sinônimos, o que causa uma tremenda confusão em acompanhar os acontecimentos e entender onde é que estamos, o que podemos fazer e o que não podemos fazer. Por isso, o mais fácil é começarmos explicando um pouco de cada conceito.
Inteligência Artificial
Antes de eu falar sobre a definição que eu criei na minha cabeça, gostaria que parasse 15 segundos e pensasse quais os primeiros conceitos que vem na sua cabeça quando pensa em AI?
Exterminador do Futuro, Boston Dynamics, Samanta do filme HER, Matrix e suas máquinas, máquinas aprendendo a fazer atividade humanas, Machine Learning, Deep Learning, entre outras coisas, né?
Não sei se pensaram que nem eu, mas acredito que sempre que refletimos sobre isso, sempre pensamos em um ser que é que nem nós, que consegue pensar e raciocinar e realizar atividades, seja no meio digital só que no meio físico. Acho que AI é o primeiro ponto que devemos começar a reformular o conceito.
De um lado, sim, você tem razão. AI pode ser definido como tudo o que imaginou ser. Basicamente porque a definição de Inteligência Artificial é bem abrangente. Por isso criei uma definição mental para AI:
Inteligência artificial é o conceito amplo e genérico no qual softwares — ou máquinas no jargão popular — possuem a habilidade de APRENDER para ATINGIR algum OBJETIVO, baseado em DADOS e RACIOCÍNIO
Agora vai começar uma grande explicação sobre O que é o Raciocínio.
Se não quiser ler agora esse trecho, você pode pular tranquilamente. É só seguir essa linha preta até o final :)
NÃO TEM JEITO! Se quiser estudar a fundo o que é e como criar ou utilizar AI de forma profissional, você terá que entender de conceitos abstratos de como funciona o nosso CÉREBRO (hardware) e o nosso PENSAR (software). Por isso precisamos ir a fundo numa questão básica.
O que é Razão e Raciocínio?
RAZÃO:
É o entendimento da lógica misteriosa — o fio invisível que explica dois elementos separados — que nos leva de um ponto A para um ponto B. Ou seja, é a nossa faculdade/habilidade mental de deduzir/induzir/intuir/projetar o que precisa ser feito, ou foi feito, para sair de A para chegar, ou não chegar, em B. É nossa habilidade inerente de compreender/deduzir qual a relação entre dois elementos que parecem desconexo entre si, a partir de experiências ou conceitos (premissas/dados) que nos foram passados, ou que conhecemos.
RACIOCÍNIO:
Raciocínio é o processo de, a partir de um determinado contexto, a) identificar os elementos que formam esse contexto; b) buscar o entendimento que possuímos, a priori, do que acontece quando estamos diante desses elementos e como eles se relacionam; c) saber o objetivo que temos nessa situação; para então, d) deduzir, induzir ou intuir qual a melhor ação (output) que podemos tomar para atingir na plenitude o nosso objetivo.
Para finalizar essa parte teórica, acredito que o Raciocínio pode ser tanto Objetivo, quanto Exploratório, ou seja, o exemplo acima é de um Raciocínio Objetivo, pois a conclusão é pautada pelos elementos e a razão entre eles que vão maximizar o objetivo. Enquanto que no Raciocínio Exploratório, acredito a conclusão é mais ampla, ou seja, é a dedução de quais os possíveis resultados que teremos quando interagimos os elementos. Essa dedução tem como base: 1) a identificação dos elementos; e 2) a busca mental/cognitiva de quais RAZÕES podem ser aplicadas entre esses dados.[1]
De forma simples, raciocinar é a ação mágica que não percebemos que ocorre, mas que nosso cérebro esta fazendo, quando ao chegar perto de uma tomada deduzimos que vamos tomar um choque e, se não formos sadomasoquistas, decidimos não colocar os dois dedos dentro dela. Tomamos essa decisão porque aprendemos quando crianças que ao colocar a mão na tomada vamos ter uma sensação ruim, que foi chamada de “choque”.
Se destrincharmos essa ação mágica cerebral, conseguimos encontrar os elementos do raciocínio, ou seja:
DADOS ATUAIS 1– Tomada.
DADOS ATUAIS 2 — Dedos.
DADOS HISTÓRICOS — uma lembrança/memória sensação negativa de quando colocamos o dedo na tomada quando criança.
RAZÃO — a compreensão da relação entre Dedo e Tomada, ou seja, como se fosse uma equação que esta registrada no nosso cérebro que diz: “colocar os dedos na tomada vai resultar em uma sensação negativa”, o choque elétrico.[2] Sendo que essa equação foi criada pelos DADOS HISTÓRICOS em algum momento no passado.
OBJETIVO: Nosso constante desejo de maximizar o potencial de bem estar (nosso instinto animal de perpetuidade/sobrevivência).
RACIOCÍNIO [OBJETIVO]: Nossa dedução de que se colocarmos o dedo na tomada, vamos tomar um choque, e que, portanto, não devemos em face do objetivo almejado.
DECISÃO: Ação que fazemos a partir do RACIOCÍNIO OBJETIVO: a decisão de não colocar o dedo na tomada.
Note que nesse exemplo, a RAZÃO e os DADOS são sempre inalterados, enquanto que OBJETIVO E DECISÃO podem sempre variar. Por exemplo, para alguém que esteja raciocinando esse mesmo contexto, a dor do choque traga algum bem estar maior do que o bem estar de não tomar o choque, é possível ele DECIDIR e colocar o dedo. Algo que acontece por exemplo com pessoas que gostam do sadomasoquismo, com outros ELEMENTOS.
Após essa breve explicação sobre o Raciocínio, voltamos para AI.
Retomando, inteligência artificial é o conceito genérico no qual softwares — ou máquinas no jargão popular — possuem a habilidade de APRENDER para ATINGIR algum OBJETIVO, baseado em DADOS e RACIOCÍNIO.
Assim, sempre que ler esse termo, em qualquer língua que seja, lembra sempre de uma coisa: o autor pode estar se referindo a qualquer coisa! Literalmente! Basicamente porque a definição de AI é o conceito mais abrangente possível. Em outras palavras, tudo que você ouve hoje sobre algoritmo preditivo, machine learning, deep learning, visão computacional, e outros termos, esta sobre o guarda-chuva do termo Inteligência Artificial.
Pronto, uma vez que entendeu o que é AI, agora podemos mergulhar um pouco mais fundo nos tipos de AI que existem, campos de estudo, técnicas e etc.
Tipos de Inteligência Artificial
Como perguntei lá em cima, quando pensamos em AI, temos muitos conceitos na cabeça, e arrisco a dizer que na sua maioria, graças à literatura e ao cinema, as pessoas pensam sempre em um ser supremo que pode controlar tudo, ou um assistente pessoal, seja em forma de voz, de uma criança, ou até de um par “romântico”. Justamente por isso, quando olhamos alguma notícia recente que fala de AI, tendemos a pensar “Caramba, essa empresa deve ser muito boa, ela esta já criando uma réplica do nosso cérebro para fazer algo”.
A resposta para esse nosso pensamento é: SIM e NÃO. SIM, muitos acadêmicos e empresas estão avançando em termos de criar softwares que consigam replicar parte do nosso raciocínio. E, NÃO, ainda não estamos nem perto de criar um software que tenha a capacidade de replicar exatamente a forma que pensamos.
Por isso, a forma mais simples que consegui organizar na minha cabeça para entender os diferentes estágios de uma Inteligência artificial foi categorizando em diferentes TIPOS.
ARTIFICIAL SUPERINTELLIGENCE (ASI):
Esse é o estágio “final” e supremo, que eu chamo de Doom’s Day ou Aleluia’s Day Machine. Ou seja, quando, e se, ela chegar a existir, ou vai acabar a nossa espécie do jeito que conhecemos, ou teremos o maior Oráculo que sabe de tudo e nos auxilia na perpetuação e mutação da nossa espécie. Em outras palavras, a ASI será um intelecto infinitamente mais inteligente que o melhor cérebro humano em TODOS os campos de atuação, incluindo criatividade científica, sabedoria geral e habilidades sociais[3]. É como se juntássemos todos os gênios que tivemos na história humana em um único ser e ainda multiplicássemos por 10x. Ou seja, nesse dia, as máquinas terão nos superados em inteligência.
- “Do I have your word?”
- "What do you think I am? Human?”
ARTIFICIAL GENERAL IINTELLIGENCE (AGI):
Esse categoria de AI é a que estamos mais acostumados a ver no cinema. Quando penso nessa categoria penso tanto no C-3PO (Star Wars), a Samantha (HER), ou o garotinho David (AI):
Basicamente nesse estágio o software possui todas as cacterísticas de raciocínio de um ser humano médio. Ou seja, um sistema que pode fazer qualquer ação, desde andar, até pensar, aprender e executar tarefas em diferentes campos como Arte, música, finanças e medicina. Em suma, ter uma capacidade mental bem genérica, que, entre outras coisas, envolve a habilidade de racionalizar, planejar, resolver problemas, pensar abstratamente, compreender ideias complexas, aprender rápido, e aprender a partir de experiências[4].
ARTIFICIAL NARROW INTELLIGENCE (ANI):
Também chamada de Applied AI (Inteligência Artificial Aplicada), pelo o que estudei até agora, Narrow AI — ou Inteligência Artificial Específica, em pt-br — é o atual estágio que estamos, e que conseguimos aplicar de forma comercial. Em suma nesse estágio o software consegue realizar de forma muito eficiente tarefa específicas. Para tanto, ele é treinado para aprender padrões e atingir o objetivo que lhe foi proposto de forma extremamente eficiente. Para ficar mais fácil entender é como pegar uma habilidade que temos, como a de reconhecer uma pessoa por mais que ela engorde, troque de roupa ou corte o cabelo, e programamos um software para ter exatamente essa habilidade. Esse é um bom exemplo, pois se você já subiu uma imagem no Facebook e ele já reconheceu amigos que estão nas fotos, ou você já pediu para o Google pesquisar imagens similares com uma outra, você com certeza já experimentou usar AI e nem sabia.
Bom, como esse primeiro post já esta bem extenso, acho melhor dar uma pausa antes de entrar nos assuntos mais complexos. No próximo, eu pretendo aprofundar um pouco mais e explicar o que aprendi sobre quais Campos de estudo existem para conseguirmos criar softwares mais inteligentes e quais técnicas que estamos utilizando para programarmos um software que tenha uma inteligência própria, seja ela, específica ou genérica.
Obrigado pelo tempo, e como de costume em qualquer processo de adicionar conhecimento de forma “autônoma”, erros e enganos são normais, por isso, já adianto que se tiver algum conceito errado — ou desatualizado -, você que esta lendo pode me corrigir, assim como também peço que comentem caso tenha novas informações ou mais informações sobre o tema. Para isso basta comentar abaixo, mas por favor, me manda a fonte da informação.
#Artigo 1. SSQNS.
Algum dos links de onde aprendi esse conteúdo:
https://en.wikipedia.org/wiki/Reason#cite_note-1
https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html
Notas de rodapé:
[1] Nota: depois de eu escrever tudo isso, fui até a feira, no meio das compras me surgiu uma ponderação: será que não são todos os raciocínios objetivos, e o exploratório nada mais é do que um raciocínio objetivo com o objetivo de não ter objetivo, ou seja, simplesmente abrir possibilidades? Pensei em deletar essa diferenciação, mas como não sei a resposta deixei em aberto. Se tiver alguma ideia sobre essa questão, comenta abaixo.
[2] Tal RAZÃO foi criada a partir de um descobrimento que tivemos de sensação negativa quando colocamos o dedo na tomada em algum momento do passado, ou por um simples conhecimento que nos passaram e aceitamos como uma premissa verdadeira.
[3] https://nickbostrom.com/superintelligence.html
[4] http://intelligence.martinsewell.com/
Mais informação sobre TI, AI e SaaS Management, acesse: https://otimize.niuco.com.br/
