Por que A.I. é uma grande mentira
O Dr. Data Show é uma nova série da web que quebra o molde do entretenimento informativo de ciência de dados, cativando o planeta com webisodes curtos que cobrem o melhor em aprendizado de máquina e análise preditiva.
A.I. Is a Big Fat Lie - The Dr. Data Show www.youtube.com- Todo o hype em torno da inteligência artificial não compreende o que a inteligência realmente é.
- E A.I. definitivamente, definitivamente não vai te matar, nunca.
- O aprendizado de máquina como um processo e um conceito, no entanto, é mais promissor.
A.I. é uma grande mentira
A.I. é uma grande mentira. Inteligência artificial é uma farsa fraudulenta - ou, na melhor das hipóteses, é uma palavra da moda exagerada que confunde e engana. O termo muito melhor e preciso normalmente seria aprendizado de máquina - que é genuinamente poderoso e todos deveriam estar entusiasmados com isso.
Por outro lado, a IA fornece um ótimo material para piadas nerds. Então coloque o seu chapéu de ceticismo, é hora de um desmascaramento da IA, afundar-se, amar o aprendizado de máquina, destruir o mito do robopocalipse, esmagar o jamboree - yeehaw!
3 pontos principais
1) Ao contrário da IA, o aprendizado de máquina é totalmente legítimo. Devo dizer que ele ganhou o prêmio Awesomest Technology Ever, forjando avanços que te fazem pensar 'Hooha!' No entanto, esses avanços são quase totalmente limitados a aprendizado de máquina supervisionado , que só pode resolver problemas para os quais existem muitos exemplos marcados ou históricos nos dados a partir dos quais o computador pode aprender. Isso limita inerentemente o aprendizado de máquina a apenas um subconjunto muito específico do que os humanos podem fazer - além de uma gama limitada de coisas que os humanos não podem fazer.
2) AI é BS. E para que conste, este opositor ensinou o curso de pós-graduação de 'Inteligência Artificial' da Universidade de Columbia, bem como outros cursos relacionados lá.
AI nada mais é que uma marca. Uma marca poderosa, mas uma promessa vazia. O conceito de 'inteligência' é inteiramente subjetivo e intrinsecamente humano. Aqueles que defendem as maravilhas ilimitadas da IA e alertam sobre seus perigos - incluindo nomes como Bill Gates e Elon Musk - todos fazem a mesma falsa presunção: que a inteligência é um espectro unidimensional e que os avanços tecnológicos nos impulsionam ao longo desse espectro, para baixo um caminho que leva às capacidades de nível humano. Nuh uh. Os avanços só acontecem com dados rotulados. Estamos avançando rapidamente, mas em uma direção diferente e apenas em um microcosmo restrito de capacidades muito particular.
O termo inteligência artificial não tem lugar na ciência ou na engenharia. 'IA' é válido apenas para filosofia e ficção científica - e, a propósito, eu amo totalmente a exploração de IA nessas áreas.
3) AI não vai te matar. O futuro apocalipse do robô é uma história de fantasmas. A ideia de que as máquinas surgirão por sua própria vontade e erradicarão a humanidade não tem mérito.
Redes neurais para a vitória
No filme 'Terminator 2: Dia do Julgamento', o robô titular diz: 'Minha CPU é um processador de rede neural, um computador que aprende'. A rede neural de que fala aquele famoso robô é, na verdade, um tipo real de método de aprendizado de máquina. Uma rede neural é uma forma de representar uma fórmula matemática complexa, organizada em camadas. Essa fórmula pode ser treinada para fazer coisas como reconhecer imagens de carros que dirigem sozinho. Por exemplo, assista a vários segundos de uma rede neural realizando reconhecimento de objetos .
O que você vê lá é realmente incrível. A rede está identificando todos esses objetos. Com o aprendizado de máquina, o computador basicamente se programou para fazer isso. Por conta própria, ele descobriu os detalhes essenciais de exatamente quais padrões ou recursos visuais procurar. A capacidade do aprendizado de máquina de alcançar essas coisas é inspiradora e extremamente valiosa.
As últimas melhorias nas redes neurais são chamadas aprendizado profundo . São eles que tornam possível esse nível de sucesso no reconhecimento de objetos. Com o aprendizado profundo, a rede é literalmente mais profunda - mais dessas camadas. No entanto, mesmo em 1997, a primeira vez que dei o curso de aprendizado de máquina, as redes neurais já dirigiam carros autônomos, em contextos limitados, e até pedimos que nossos alunos as aplicassem para reconhecimento facial como uma tarefa de casa.
A arquitetura para uma rede neural simples com quatro camadas
Mas as melhorias mais recentes são surpreendentes, aumentando seu poder para muitas aplicações industriais. Então, nós até lançamos uma nova conferência, Deep Learning World , que cobre a implantação comercial de aprendizado profundo. Ele é executado junto com nossa série de conferências de aprendizado de máquina de longa data, Predictive Analytics World .
O aprendizado de máquina supervisionado requer dados rotulados
Então, com as máquinas ficando cada vez melhores em tarefas semelhantes às humanas, isso não significa que estão ficando cada vez mais inteligentes, avançando em direção à inteligência humana?
Não. Ele pode ficar muito, muito bom em certas tarefas, mas apenas quando há os dados certos para aprender. Para o reconhecimento de objeto discutido acima, ele aprendeu a fazer isso a partir de um grande número de fotos de exemplo nas quais os objetos-alvo já estavam rotulados corretamente. Precisava desses exemplos para aprender a reconhecer esses tipos de objetos. Isso é chamado aprendizado de máquina supervisionado : quando há dados de treinamento pré-rotulados. O processo de aprendizagem é guiado ou 'supervisionado' pelos exemplos rotulados. Ele continua ajustando a rede neural para ter um desempenho melhor nesses exemplos, uma melhoria incremental de cada vez. Esse é o processo de aprendizagem. E a única maneira de saber que a rede neural está melhorando ou 'aprendendo' é testando-a nos exemplos rotulados. Sem os dados rotulados, ele não poderia reconhecer suas próprias melhorias, então não saberia se manter com cada melhoria ao longo do caminho. O aprendizado de máquina supervisionado é a forma mais comum de aprendizado de máquina.
Aqui está outro exemplo. Em 2011, o computador Watson da IBM derrotou os dois campeões humanos de todos os tempos no programa de perguntas da TV Perigo . Eu sou um grande fã. Esta foi, de longe, a coisa mais incrível que vi um computador fazer - mais impressionante do que qualquer coisa que vi durante seis anos de pós-graduação em pesquisa de compreensão de linguagem natural. Aqui está um Clipe de 30 segundos do Watson respondendo a três perguntas .
Para ser claro, o computador não ouviu realmente as perguntas faladas, mas sim alimentou cada pergunta como texto digitado. Mas sua capacidade de recitar uma resposta após a outra - dada a formulação complicada e inteligente de Perigo As perguntas, que são projetadas para humanos e abrangem todo e qualquer assunto de conversa, parecem-me a melhor coisa 'inteligente' que já vi em um computador.
Mas a máquina Watson só podia fazer isso porque recebera muitos exemplos rotulados para aprender: 25.000 perguntas feitas em anos anteriores desse programa de perguntas e respostas, cada uma com sua própria resposta correta.
No fundo, o truque era transformar cada pergunta em uma previsão do tipo sim / não: 'Tal-n-tal acabará sendo a resposta a essa pergunta?' Sim ou não. Se você pode responder a essa pergunta, então você pode responder a qualquer pergunta - você apenas tenta milhares de opções até obter um 'sim' confiante. Por exemplo, '' Abraham Lincoln 'é a resposta para' Quem foi o primeiro presidente? '' Não 'é' George Washington '?' Sim! Agora a máquina tem sua resposta e a cospe.
os EUA podem dar um calote em sua dívida
Computadores que podem falar como humanos
E há outra área de uso da linguagem que também possui muitos dados rotulados: tradução automática. O aprendizado de máquina engole um banquete de dados de treinamento para traduzir entre, digamos, inglês e japonês, porque existem toneladas de textos traduzidos preenchidos com frases em inglês e suas correspondentes traduções em japonês.
Nos últimos anos, Google Tradutor - que qualquer pessoa pode usar online - trocou a solução subjacente original por uma muito melhorada, impulsionada pelo aprendizado profundo. Vá experimentar - traduza uma carta para um amigo ou parente que tenha uma primeira língua diferente da sua. Eu mesmo uso muito.
Por outro lado, a competência geral com línguas naturais como o inglês é uma marca registrada da humanidade - e apenas da humanidade. Não há nenhum roteiro conhecido para a fluência de nossos irmãos e irmãs de silício. Quando nós, humanos, nos entendemos, por trás de todas as palavras e regras gramaticais um tanto lógicas está 'bom senso geral e raciocínio'. Você não pode trabalhar com a linguagem sem essa habilidade humana muito particular. O que é uma coisa ampla, pesada e amorfa que nós, humanos, surpreendentemente temos.
Portanto, nossas esperanças e sonhos de computadores falantes são frustrados porque, infelizmente, não há dados rotulados para 'falar como uma pessoa'. Você pode obter os dados certos para uma tarefa muito restrita e específica, como lidar com perguntas de programas de teste de TV ou responder a uma gama limitada de perguntas que as pessoas esperam que o Siri seja capaz de responder. Mas a noção geral de 'falar como um humano' não é um problema bem definido. Os computadores só podem resolver problemas definidos com precisão.
Portanto, não podemos aproveitar o aprendizado de máquina para atingir o computador falante típico que vemos em tantos filmes de ficção científica, como O Exterminador do Futuro, 2001 o malvado computador HAL, ou o amigável e útil computador de bordo em Jornada nas Estrelas . Você pode conversar com essas máquinas em inglês da mesma forma que faria com um humano. É fácil. Você só precisa ser um personagem de um filme de ficção científica.
A inteligência é subjetiva, portanto, I.A. não tem definição real
Agora, se você acha que ainda não sabe o suficiente sobre IA, você está errado. Não há nada para saber, porque não é realmente uma coisa. Não há literalmente nenhuma definição significativa. IA se apresenta como um campo, mas na verdade é apenas uma marca fantasiosa. Como um suposto campo, a IA tem muitas definições concorrentes, a maioria das quais se resumem a 'computador inteligente'. Devo avisá-lo, não procure 'autorreferencial' no dicionário. Você ficará preso em um loop infinito.
Muitas definições são ainda mais circulares do que 'computador inteligente', se isso for possível. Eles simplesmente usam a própria palavra 'inteligência' dentro da definição de IA, como 'inteligência demonstrada por uma máquina'.
Se você presumiu que existem sombras mais sutis de significado disponíveis, surpresa - não há. Não há como resolver o quão subjetiva é a palavra 'inteligência'. Para computadores e engenharia, 'inteligência' é um conceito arbitrário, irrelevante para qualquer objetivo preciso. Todas as tentativas de definir IA falham em resolver sua imprecisão.
Agora, na prática, a palavra costuma ser usada - de maneira confusa - como sinônimo de aprendizado de máquina. Mas, quanto à IA como seu próprio conceito, a maioria das definições propostas são variações das três seguintes:
1) IA é fazer um computador pensar como um humano. Imitar a cognição humana. Agora, temos muito poucos insights sobre como nossos cérebros retiram o que retiram. A replicação de um cérebro neurônio por neurônio é uma quimera de ficção científica do tipo 'e se'. E a introspecção - quando você pensa sobre como você pensa - é interessante, grande, mas no final das contas nos diz muito pouco sobre o que está acontecendo lá.
2) IA é fazer um computador agir como um humano. Imitar o comportamento humano. Porque se ele anda como um pato e fala como um pato ... Mas não faz e não pode e somos muito sofisticados e complexos para nos compreendermos completamente, quanto mais traduzir esse entendimento em código de computador. Além disso, enganar as pessoas fazendo-as pensar que um computador em uma sala de bate-papo é na verdade um humano - esse é o famoso Teste de Turing para inteligência de máquina - é uma realização arbitrária e é um alvo móvel à medida que nós, humanos, nos tornamos continuamente mais sábios para os truques usados para nos enganar.
3) IA está fazendo com que os computadores resolvam problemas difíceis. Torne-se realmente bom em tarefas que parecem exigir 'inteligência' ou capacidade de 'nível humano', como dirigir um carro, reconhecer rostos humanos ou dominar o xadrez. Mas agora que os computadores podem fazer isso, essas tarefas não parecem tão inteligentes, afinal. Tudo o que um computador faz é apenas mecânico e bem compreendido e, dessa forma, mundano. Uma vez que o computador pode fazer isso, não é mais tão impressionante e perde seu charme. Um cientista da computação chamado Larry Tesler sugeriu que definíssemos inteligência como 'tudo o que as máquinas ainda não fizeram'. Bem humorado! Uma definição de alvo móvel que se define fora da existência.
A propósito, os pontos neste artigo também se aplicam ao termo 'computação cognitiva', que é outro termo mal definido cunhado para alegar uma relação entre tecnologia e cognição humana.
A falácia lógica de acreditar na inevitabilidade da I.A.
A questão é que a própria 'inteligência artificial' é uma mentira. Apenas evocar essa palavra da moda insinua automaticamente que o avanço tecnológico está abrindo caminho em direção à capacidade de raciocinar como as pessoas. Para ganhar o 'bom senso' humano. Essa é uma marca poderosa. Mas é uma promessa vazia. Seu bom senso é mais incrível - e inatingível - do que ele pode sentir. Você é incrível. Sua capacidade de pensar abstratamente e 'compreender' o mundo ao seu redor pode parecer simples em sua experiência momento a momento, mas é incrivelmente complexa. Essa experiência de simplicidade é uma prova de quão competente é seu cérebro exclusivamente humano ou uma grande ilusão que é intrínseca à condição humana - ou provavelmente ambos.
Agora, alguns podem me responder: 'A ambição inspirada e visionária não é uma coisa boa? A imaginação nos impulsiona e horizontes desconhecidos nos acenam! ' Arthur C. Clarke, o autor de 2001, fez uma grande observação: 'Qualquer tecnologia suficientemente avançada é indistinguível da mágica.' Eu concordo. No entanto, isso não significa que toda e qualquer 'mágica' que possamos imaginar - ou incluir na ficção científica - possa eventualmente ser alcançada pela tecnologia. Só porque está em um filme não significa que vai acontecer. Os evangelistas de IA muitas vezes invocam o ponto de Arthur - mas eles inverteram a lógica. Meu iPhone parece muito 'Star Trek' para mim, mas isso não é um argumento, tudo em Jornada nas Estrelas vai se tornar realidade. O fato de que escritores de ficção criativa podem fazer programas como Westworld não é de forma alguma evidência de que coisas assim possam acontecer.
Agora, talvez eu esteja sendo um buzzkill, mas na verdade não sou. Deixe-me colocar deste jeito. A singularidade dos humanos e os avanços reais do aprendizado de máquina já são mais do que incríveis e empolgantes o suficiente para nos manter entretidos. Não precisamos de contos de fadas - especialmente aqueles que enganam.
Sophia: o golpe publicitário mais notoriamente fraudulento da A.I.
A estrela deste conto de fadas, o papel principal de 'A Princesa' é interpretado por Sophia, um produto da Hanson Robotics e o golpe publicitário fraudulento mais notório da IA. Este robô aplicou sua graça e charme artificiais para enganar a mídia. Jimmy Fallon e outros entrevistadores a hospedaram - quero dizer, hospedaram. Mas quando ele 'conversa', é tudo roteiro e diálogo enlatado - mal representado como conversa espontânea - e em alguns contextos, capacidade de resposta rudimentar no nível do chatbot.
Acredite ou não, três revistas de moda trouxeram Sophia na capa e, cada vez mais idiota e idiota, o país que a Arábia Saudita lhe concedeu oficialmente a cidadania. Sério. O primeiro cidadão robô. Na verdade, estou um pouco chateado com isso, porque meu micro-ondas e minha pedra de estimação também solicitaram cidadania, mas ainda nenhuma palavra.
Sophia é uma turca mecânica dos dias modernos - uma fraude do século 18 que enganou gente como Napoleão Bonaparte e Benjamin Franklin, fazendo-os acreditar que tinham acabado de perder uma partida de xadrez para uma máquina. Um manequim movia as peças de xadrez e as vítimas não perceberiam que na verdade havia um pequeno especialista em xadrez humano escondido dentro de um gabinete abaixo do tabuleiro.
Em um paralelo moderno, a Amazon tem um serviço online que você usa para contratar funcionários para realizar muitas pequenas tarefas que exigem julgamento humano, como escolher a melhor aparência de várias fotos. Chama-se Amazon Mechanical Turk e seu slogan, 'Artificial Artificial Intelligence'. O que me lembra este ótimo restaurante vegetariano com 'pato simulado' no menu - eu juro, tem gosto exatamente igual ao pato simulado. Ei, se ele fala como um pato, e sabores como um pato ...
Sim, de fato, a melhor IA falsa são os humanos. Em 1965, quando a NASA estava defendendo a ideia de enviar humanos ao espaço, eles colocaram desta forma: 'O homem é o sistema de computador de menor custo, 150 libras, não linear e multifacetado, que pode ser produzido em massa por mão de obra não qualificada. ' Eu não sei. Acho que há alguma habilidade nisso. ;-)
O mito da superinteligência perigosa
Enfim, quanto a Sophia, histeria em massa, certo? Bem, fica pior: afirma que a IA representa uma ameaça existencial para a raça humana. Das fontes aparentemente mais confiáveis, a elite das celebridades da tecnologia, vem uma visão do fim do mundo de robôs homicidas e computadores assassinos. Ninguém menos que Bill Gates, Elon Musk e até mesmo o grande e falecido Stephen Hawking entraram na onda da 'superinteligência singularidade'. Eles acreditam que as máquinas atingirão um grau de competência geral que as capacita a melhorar sua própria competência geral - tanto que isso irá rapidamente ultrapassar a inteligência humana, e o fará na velocidade da luz dos computadores, uma velocidade que os próprios computadores irão continue a melhorar em virtude de sua superinteligência e, antes que você perceba, terá um sistema ou entidade tão poderoso que o menor desalinhamento de objetivos pode destruir a raça humana. Como se ingenuamente comandássemos a fabricação de tantos frangos de borracha quanto possível, ele poderia inventar toda uma nova indústria de alta velocidade que pode fazer 40 trilhões de frangos de borracha, mas que resulta na extinção do Homo sapiens como efeito colateral. Bem, pelo menos seria mais fácil conseguir ingressos para Hamilton .
Existem dois problemas com esta teoria. Primeiro, é tão dramático que vai estragar os filmes. Se o melhor vilão é sempre um robô em vez de um humano, o que dizer da enfermeira Ratched e Norman Bates? Eu preciso do meu Hannibal Lecter! 'O melhor bandido', a propósito, é um oxímoro. E também a 'inteligência artificial'. Apenas dizendo'.
Mas é verdade: Robopocalypse está definitivamente chegando. Em breve. Estou falando sério, juro. Baseado em um romance de mesmo nome, Michael Bay - dos filmes 'Transformers' - está atualmente dirigindo como falamos. Apertem seus cintos de segurança pessoal, porque, se 'Robopocalypse' não estiver em 3D, você nasceu no universo paralelo errado.
Ah, sim, e o segundo problema com a teoria do juízo final da IA é que é ridículo. AI é tão inteligente que vai matar todo mundo por acidente? Superinteligência realmente estúpida? Isso soa como uma contradição.
Para ser mais preciso, o verdadeiro problema é que a teoria presume que os avanços tecnológicos nos movem ao longo de um caminho em direção às capacidades de 'pensamento' humanas. Mas eles não querem. Não está indo nessa direção. Voltarei a esse ponto novamente em um minuto - primeiro, um pouco mais sobre como essa teoria apocalíptica se irradiou amplamente.
Uma crença generalizada na superinteligência
O Kool-Aid dessa bebida de alta tecnologia da realeza, o livro que cria as bases, é o New York Times best-seller 'Superinteligência', de Nick Bostrom, que é professor de ética aplicada na Universidade de Oxford. O livro fomenta o medo e atiça as chamas, se não acendendo o fogo em primeiro lugar para muitas pessoas. Ele explora como podemos 'tornar uma explosão de inteligência sobrevivente'. O jornal The Guardian publicou uma manchete, 'Inteligência artificial:' Somos como crianças brincando com uma bomba ',' e Newsweek: 'Inteligência artificial está chegando e pode nos destruir', ambas as manchetes citando obedientemente o próprio Bostrom.
Bill Gates 'recomenda fortemente' o livro, Elon Musk disse que a IA é 'muito mais arriscada do que a Coreia do Norte' - como a revista Fortune repetiu em uma manchete - e, citando Stephen Hawking, a BBC publicou uma manchete, '' AI poderia significar o fim de a raça humana'.'
Em uma palestra de Ted que foi vista 5 milhões de vezes (entre plataformas), o autor do best-seller e intelectual do podcast Sam Harris afirma com suprema confiança: 'Em um determinado ponto, construiremos máquinas que são mais inteligentes do que nós, e assim que tivermos máquinas que são mais espertos do que nós, eles começarão a se aprimorar. '
Ele e Bostrom mostram ao público um espectro de inteligência durante suas conversas Ted - aqui está a de Bostrom:
O que acontece quando nossos computadores ficam mais inteligentes do que nós? | Nick Bostrom
Você pode ver que, à medida que avançamos ao longo do caminho da esquerda para a direita, passamos por um rato, um chimpanzé, um idiota da aldeia e, em seguida, o físico teórico muito inteligente Ed Witten. Ele é relativamente próximo do idiota, porque mesmo um humano idiota é muito mais inteligente do que um chimpanzé, relativamente falando. Você pode ver a seta logo acima do espectro mostrando que 'AI' progride na mesma direção, à direita. Na posição mais à direita está o próprio Bostrom, o que é apenas um acidente fotográfico ou a prova de que ele mesmo é um robô de IA.
Na verdade, aqui está um clipe de 13 segundos do momento em que Bill Gates deu vida a Bostrom .
Opa, esse foi o clipe errado - uh, era o Dr. Frankenstein, mas, você sabe, o mesmo cenário.
Um 'espectro de inteligência' falsamente concebido
De qualquer forma, esse espectro de inteligência falsamente concebido é o problema. Eu li o livro e muitas das entrevistas e assisti às palestras e quase todos os crentes intrinsecamente constroem em uma presunção errônea de que 'esperteza' ou 'inteligência' cai mais ou menos em um único espectro unidimensional. Eles presumem que quanto mais hábeis as máquinas se tornam em tarefas cada vez mais desafiadoras, mais altas se classificam nesta escala, eventualmente ultrapassando os humanos.
Mas o aprendizado de máquina nos faz caminhar por um caminho diferente. Estamos nos movendo rapidamente e provavelmente iremos muito longe, mas estamos indo em uma direção diferente, apenas tangencialmente relacionada às capacidades humanas.
O truque é parar um momento para pensar sobre essa diferença. Nossas próprias experiências pessoais de ser uma daquelas criaturas inteligentes chamadas de humano é o que nos pega em uma armadilha de pensamentos. Nossas capacidades muito particulares e impressionantes estão escondidas de nós mesmos sob o véu de uma experiência consciente que parece como 'clareza'. Parece simples, mas sob a superfície, é tão complexo. Replicar nosso 'bom senso geral' é uma noção fantasiosa de que nenhum avanço tecnológico nos moveu de forma significativa.
Pensar abstratamente muitas vezes parece descomplicado. Traçamos imagens em nossa mente, como um mapa fora da escala de uma cidade que estamos navegando, ou um 'espaço' de produtos que duas grandes empresas estão competindo para vender, com cada empresa dominando em algumas áreas, mas não em outras ... ou, quando se pensa em IA, a visão equivocada de que cada vez mais as capacidades - tanto intelectuais quanto computacionais - seguem o mesmo caminho um tanto estreito.
Bem, Bostrom enfatiza acertadamente que não devemos antropomorfizar como as máquinas inteligentes serão no futuro. Não é humano, então é difícil especular sobre os detalhes e talvez se pareça mais com a inteligência de um alienígena do espaço. Mas o que Bostrom e seus seguidores não estão vendo é que, uma vez que acreditam que a tecnologia avança ao longo de um espectro que inclui e então transcende a cognição humana, o próprio espectro como eles o conceberam é antropomórfico. Possui qualidades humanas incorporadas. Agora, seu raciocínio de bom senso pode parecer-lhe um 'estágio natural' de qualquer tipo de desenvolvimento intelectual, mas essa é uma perspectiva muito centrada no ser humano. Seu bom senso é complexo e muito, muito particular. Está muito além do nosso alcance - para qualquer um - definir formalmente um 'espectro de inteligência' que inclui a cognição humana. Nossos cérebros são espetacularmente multifacetados e hábeis, de uma forma muito misteriosa.
As máquinas progridem em um espectro diferente
O aprendizado de máquina realmente funciona definindo um tipo de espectro, mas apenas para um tipo de trajetória extremamente limitada - apenas para tarefas que têm dados rotulados, como identificar objetos em imagens. Com os dados rotulados, você pode comparar e classificar várias tentativas de resolver o problema. O computador usa os dados para medir o seu desempenho. Por exemplo, uma rede neural pode identificar corretamente 90% dos caminhões nas imagens e, em seguida, uma variação após algumas melhorias pode chegar a 95%.
Ficar cada vez melhor em uma tarefa específica como essa obviamente não leva a capacidades gerais de raciocínio de bom senso. Não estamos nessa trajetória, então os medos devem ser dissipados. A máquina não vai chegar a um nível semelhante ao humano, onde então descobrirá como se impulsionar para a superinteligência. Não, só vai ficar cada vez melhor na identificação de objetos, só isso.
A inteligência não é um ideal platônico que existe separadamente dos humanos, esperando para ser descoberto. Não vai emergir espontaneamente ao longo de um espectro de tecnologias cada vez melhores. Por que seria? Essa é uma história de fantasmas.
Pode parecer tentador acreditar que o aumento da complexidade leva à inteligência. Afinal, os computadores são incrivelmente de uso geral - eles podem basicamente fazer qualquer tarefa, se apenas nós pudermos descobrir como programá-los para fazer essa tarefa. E estamos fazendo com que eles façam coisas cada vez mais complexas. Mas só porque eles poderiam fazer qualquer coisa, não significa que farão espontaneamente tudo o que imaginamos que farão.
Nenhum avanço no aprendizado de máquina até agora forneceu qualquer dica ou vaga idéia de que tipo de molho secreto poderia fazer com que os computadores ganhassem 'raciocínio de bom senso geral'. Sonhar que tais habilidades poderiam surgir é apenas ilusório e imaginação desonesta, não diferente agora, após as últimas décadas de inovações, do que era em 1950, quando Alan Turing, o pai da ciência da computação, tentou definir como a palavra 'inteligência' pode se aplicar a computadores.
Não venda, compre ou regule a I.A.
As máquinas permanecerão basicamente sob nosso controle. Erros de computador matarão - pessoas morrerão de veículos autônomos e automação médica - mas não em um nível catastrófico, a não ser pelo projeto intencional de atacantes cibernéticos humanos. Quando ocorre um erro, colocamos o sistema offline e o corrigimos.
Agora, os crentes das celebridades tecnológicas acima mencionados são verdadeiros intelectuais e são verdadeiramente talentosos como empreendedores, engenheiros e líderes de pensamento em seus respectivos campos. Mas eles não são especialistas em aprendizado de máquina. Nenhum deles é. Quando se trata de pontificar sua IA, seria realmente melhor para todos se publicassem seus pensamentos como roteiros de filmes de grande sucesso, em vez de futurismo sério.
É hora de o termo 'IA' ser 'encerrado'. Signifique o que você diz e diga o que você quer dizer. Se você está falando sobre aprendizado de máquina, chame-o de aprendizado de máquina. A palavra da moda 'IA' está fazendo mais mal do que bem. Às vezes pode ajudar com publicidade, mas pelo menos na mesma medida, engana. AI não é uma coisa. É vaporware. Não venda e não compre.
aqueles que são ignorantes da história estão condenados a repeti-la
E o mais importante, não regule em 'AI'! A tecnologia precisa muito de regulamentação em certas áreas, por exemplo, para lidar com o preconceito na tomada de decisão algorítmica e no desenvolvimento de armas autônomas - que costumam usar aprendizado de máquina - portanto, a clareza é absolutamente crítica nessas discussões. Usar o termo impreciso e enganoso 'inteligência artificial' é gravemente prejudicial à eficácia e credibilidade de qualquer iniciativa que regule a tecnologia. A regulamentação já é bastante difícil sem turvar as águas.
Quer mais do Dr. Data?
Clique aqui para ver mais episódios e se inscrever para episódios futuros do The Dr. Data Show .
