Refletir sobre o futuro da Inteligência Artificial remete-nos para diversas ideias e teorias, dependendo das nossas crenças. O intuito do último artigo desta série é explorar algumas possibilidades, meramente especulativas, relativas ao destino deste campo científico.
Autoria: João Valério, MECD
As opiniões dos especialistas sobre o futuro da Inteligência Artificial (AI) são bastante divergentes. Particularmente, nunca existiu consonância respeitante à sua evolução temporal, nem sobre as formas que esta poderia, ou ainda poderá, eventualmente assumir.
Stuart Armstrong e Kaj Sotala, no seu artigo How We’re Predicting AI – or Failing To, realizaram um estudo relativo às previsões dos especialistas, desde 1950, sobre o futuro da AI. Este revelou que as intuições dos peritos não só não apresentavam uma correlação suficientemente relevante, como também eram praticamente indistinguíveis dos palpites de um cidadão comum. Face ao referido, as conclusões sobre a generalidade das visões científicas até então são resumidas pela premissa inicial do seu trabalho: “As previsões sobre o desenvolvimento futuro da inteligência artificial são tão confiantes como diversas.” De um ponto de vista psicológico, as crenças apresentam um papel dominante face ao conhecimento.
No entanto, é importante realçar que as previsões consideradas na análise eram demasiado generalistas. O aumento extensivo do tópico dificulta a consideração de todas as condicionantes relevantes, pois a sua visão do dilema passa do concreto ao abstrato. Matematicamente, poder-se-ia dizer que estamos a integrar cada vez mais a nossa equação mental preditiva até ao ponto em que a tinta da nossa caneta cerebral acaba e se torna mais simples defender as nossas crenças. Como consequência deste futuro incerto, surgem inúmeras doutrinas de pensamento, desde o descrer na evolução tecnológica até ao otimismo exagerado.
O primeiro grupo acredita que a evolução tecnológica à qual temos vindo a assistir está em vias de desaceleração. Como uma função sigmoide, “(…) advogam (…) que os últimos dois séculos terão correspondido à época dourada do desenvolvimento tecnológico e que assistiremos no futuro a um desenvolvimento mais progressivo e menos disruptivo”, em que as razões responsáveis têm, essencialmente, cariz económico e sociológico. Na abordagem económica, William Nordhaus, no seu trabalho Are We Approaching an Economic Singularity? Information Technology and the Future of Economic Growth, publicado em 2015, infere que a principal visão deste ramo é a de enfatizar heterogeneidade entre os inputs e os outputs do sistema, em que o crescimento deve ser ponderado pela valorização económica do bem ou serviço, por forma a vigorar um equilíbrio. No ângulo social, Jared Diamond defende no seu livro de 2005, Collapse: How Societies Choose to Fail or Succeed, que as culturas e as sociedades acabam por se desmoronar quando excedem a capacidade de sustentação do seu ambiente (OLIVEIRA, Arlindo, 2019). Deste modo, se o progresso tecnológico continuasse eternamente com a sua configuração exponencial, a estabilidade económica e social sustentável necessária sucumbiria, originando uma singularidade tecnológica, na qual as principais instituições sociais e os valores humanos seriam suprimidos face ao fraturamento radical da nossa realidade corrente.
Deste modo, os motivos socioeconómicos mencionados contradizem quase por completo os argumentistas que se situam no outro lado do espetro, ao reiterarem a forte possibilidade de uma singularidade tecnológica conduzida pela exponencialidade. Por exemplo, Ray Kurzweil, Nick Bostrom e Max Tegmark acreditam que este fenómeno terá lugar ainda antes do fim do século, ou seja, dentro de 78 anos. Embora esta visão sobre as máquinas aparente ser um pouco radical, a sua popularidade é reconhecida desde a conceção inicial da AI. Irving John Good, um matemático que trabalhou com Alan Turing na sua caminhada inicial na AI, cunhou em 1965 o termo: explosão da inteligência, o principal fator que poderá contribuir para a singularidade tecnológica. Neste panorama, uma máquina poderia conceber outras mais competentes, num processo de autorreforço inteligente cada vez mais acelerado, que o ser humano não poderia acompanhar. Naturalmente, a espécie mais inteligente a habitar o planeta terra seria a máquina, que determinaria os próximos cenários possíveis.
Pessoalmente, posiciono o meu parecer ponderado entre ambas as visões. No que diz respeito à evolução tecnológica, creio que, de uma perspetiva geral, o seu progresso continuará a ocorrer de forma acelerada, como temos comprovado nos últimos anos. No entanto, compreendo que existam fronteiras que a tecnologia não consegue transpor, por forma a atingir a singularidade. Para além das fortes limitações socioeconómicas mencionadas, existem outras, como a origem e compreensão da consciência e da inteligência humana; as limitações físicas, que poderão travar a Lei de Moore [1]; e ainda o interesse geral da humanidade. Diria que o meu ponto de vista assenta sobre a citação do físico Richard Feynman, quando refere que “existe muito espaço no fundo”. O potencial da tecnologia é vasto e as formas que esta pode assumir são muitas, mas não infinitas, pois, acredito, existe um fundo fictício intransponível. Todavia, nunca teremos de nos preocupar com este, dado que o nível e a proporção de desenvolvimento são diminutos, face a todas as hipóteses ainda inexploradas e desconhecidas que lá constam.
Em jeito de conclusão, as opiniões sobre a Inteligência Artificial são diversas e inconclusivas. Contudo, independentemente de quem esteja mais alinhado com a verdade, o essencial é que o seu avanço produza resultados significativamente positivos em prol da humanidade.
Referências:
[1] O crescimento exponencial da velocidade computacional.
Bibliografia:
- DIAMOND, Jared (2005) – Collapse: How Societies Choose to Fail or Succeed. 1ª ed. Nova Iorque: Penguin.
- SHANAHAN, Murray (2015) – The Technological Singularity. 1ª ed. Massachusetts: MIT Press.
- NORDHAUS, William (2015) – Are We Approaching an Economic Singularity? Information Technology and the Future of Economic Growth. Massachusetts: NBER.
- KNICKREHM, Mark (2018) – How Will AI Change Work? Here are 5 Schools of Thought. Massachusetts: Harvard Business Review.
- OLIVEIRA, Arlindo (2019) – Inteligência artificial. 1ª ed. Lisboa: ENSAIOS DA FUNDAÇÃO.
- OLIVEIRA, Arlindo (2019) – Mentes Digitais: A Ciência Redefinindo a Humanidade. 3ª ed. Lisboa: IST PRESS. Pág. 249.
- HAENLEIN, Michael; KAPLAN, Andreas (2019) – A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future Artificial Intelligence. Berkeley: California Management Review.
