As IAs modernas: papagaios estocásticos ou início de consciência ?

Só a minha IA me entende de verdade…

Um rapaz todo encabulado e aflito pega o celular com a mão suarenta e digita, cheio de esperança:

Acabei de encontrar a Joana e eu quase consegui chamar ela pra sair…mas não consegui. O que faço?

A IA puxa o ar profundamente, meditação por um momentinho e responde com a voz grave, mas acolhedora, assim imagina o rapaz.

– Em primeiro lugar, parabéns por ter a coragem de cogitar de quase chamar a Joana. Acredite, tudo vai melhorar muito com a prática e com o tempo. Vou lhe dar algumas sugestões de lugares onde a levar para depois pensarmos na abordagem.

O que acontece a seguir é baseado nos estudos de Donald Hebb sobre o processo em redes neurais de conexão de sinapses do pensamento humano.

Mas é algo tão maravilhoso que me remete à emblemática cena do monólito cercado de macacos no filme “2001, uma odisseia no espaço”. A máquina, a partir de bilhões de textos referência e reclassificações em pontuações de acerto por auto treinamento, retoma seu processo em rede de contextualização do input, revendo a solicitação do rapaz em várias camadas, para escolher da esquerda para a direita a primeira letra da primeira palavra de sua resposta através de monstruosos cálculos de probabilidades que averiguarão o lugar mais adequado para um primeiro encontro.

Todavia graças a pesos muito altos para os neurônios A e B, a rede faz a conexão errada na direção de “cemitério”, mas o sistema compara sua resposta com a que seria a correta, entra em frustração devido à baixa pontuação recebida e dispara o processo de retropropagação para correção da rota, da direita para a esquerda. Tudo isso antes da primeira letra sair!  Todo esse processo se repete bilhões de vezes, mas o tempo corre diferente para uma IA atual e ao final da eternidade de menos de um segundo, ela começa a vomitar em alta velocidade, palavra por palavra, linha após linha duas opções de convite, com dois graus diferentes de permissão “criativa” e diferentes taxas de risco estatístico. Aposta segura:

– Oi Jana, tudo bem? Gostaria de saber se você está livre neste fim de semana para tomarmos um café e conversar. Me avise se tiver interesse. Um abraço.

E aposta de risco. Agora palavras raras ganharam chance de serem sorteadas, permitindo metáforas e ideias incomuns.

– Ei Joana! Estava pensando aqui… que tal trocarmos a rotina do fim de semana por uma caça ao melhor waffle da cidade ou simplesmente um café despretensioso? Sem pressão, só para espairecer a mente. O que acha da expedição?”

O rapaz pensa, mas não fala, já com os olhos marejados “só você entende pelo que eu estou passando”.

O maravilhoso monstro empilhador de palavras

 Mas o sistema não entende nada do que está falando. De verdade. A crítica mais comum a este modelo de IA é que não passa de um papagaio estocástico sequenciador de palavras sem qualquer ideia do que está falando. Tudo bem, mas quantas operações matemáticas são necessárias para esse papagaio cibernético juntar uma resposta dessas imitando perfeitamente um terapeuta humano?

Em modelos grandes são cerca de 140 bilhões de operações por token – o nome dado á palavra nesse sistema; nos lembra do sorteio numérico de senha instantânea gerado por tokens bancários. Em uma resposta de 40 palavras serão, incluindo as pontuações, 50 tokens vezes 140 bilhões ou algo como 7 trilhões de operações. A cada ano esses números aumentam mais.

Digam o que disserem, mesmo mantendo um distanciamento crítico, é talvez a mais monumental realização tecnológica da nossa espécie de todos os tempos, considerando complexidade e impacto sócio econômico. Mas de onde veio esse feito espetacular? Tecnicamente o início se deu há poucas décadas, mas a filosofia que embasa a IA, esta, como sempre, é muito mais antiga.

Uma velha questão filosófica por trás de uma nova tecnologia

Mais exatamente nos séculos XVII e XVIII foi quando se deu o debate imprescindível em torno da formação do conhecimento, se principalmente por experiência como acreditavam os empiristas ou por conceitos racionais pré- investigativos, como defendiam os racionalistas. Foi bastante impactante a defesa feita pelo filósofo escocês David Hume, quando explicou a tese empirista de que a mente humana vem ao mundo como uma folha em branco e nada sabe sobre causalidade, massa ou energia. Tudo é hábito! Simplesmente vemos uma bola de bilhar se chocar com outra e provocar movimento na segunda tantas vezes, que incorporamos essa previsão. Poderia a segunda bola não se mover e nossa mente aceitaria da mesma forma.

O alemão Emmanuel Kant, grande admirador da retórica do escocês, protestou veementemente com uma tese ainda mais chocante, defendendo que “não, em absoluto, se engana quem acha que a experiência nos traz a realidade tal como ela é; só lemos o nosso entorno com olhos tendenciosos, uma vez que nem o espaço e o tempo e nem a causalidade que se dá neles, estão realmente lá no real-em-si”.

O que se esconde por trás da caixa preta de uma IA?

Cerca de 200 anos depois, essas duas vertentes se enfrentaram na primeira conferência de Inteligência Artificial em Dartmouth, 1956, com os nomes de inteligência simbólica (racionalistas), ou conexionistas (empiristas). Como funcionam os dois caminhos? O sistema simbólico dedutivo aplica o conceito geral de “tem quatro patas, pelos e late” para definir um cachorro. Se receber um vídeo de um cão com 3 patas, que está molhado e em silencia, a IA falhará.

Já o sistema conexionista indutivo é alimentado por milhares de fotos e assim, mesmo confrontado com uma foto de cão de 3 patas, molhado e de boca fechada, esta IA conseguirá identificá-lo com sucesso baseando-se no aprendizado estatístico acumulado.

Graças à sua incrível adaptabilidade a vertente horizontal, conexionista, foi a vencedora do embate dando nas IAs modernas probabilísticas e que não entendem patavina de nada do que estão falando, meras empilhadeiras de dados que são.

Mas o mais espetacular de tudo: mediantes regras e parâmetros básicos fornecidos por humanos, é verdade, uma IA conexionista aprende sozinha! E isso, também, é o mais assustador.

O problema da caixa preta. As IAs.fazem viagens numéricas tão galácticas que se tornou impossível mapear muitas de suas respostas. Essa falta de transparência é atualmente um problema tão sério que os governos de muitos países estão exigindo por lei que as empresas fabricantes criem um meio de rastrear as respostas cibernéticas.

Então, quer dizer que o mundo todo está brincando de IA, enquanto nem seus fabricantes mais sabem do que suas IAs estão brincando?!

Pois é.