Blog – Lucas Leão

Android

A inteligência artificial tem algum progresso, mas os robôs ainda não podem se igualar aos seres humanos

Estava navegando pela net como faço diariamente,  quando no site do Jornal “The Washington Post”  uma notícia me chamou a atenção, principalmente por minar, a curto prazo, meu sonho de consumo de ter uma empregada robô em meu apartamento igual ao robô dos Jetsons.

Quem não queria uma….. Eu e a torcida do flamengo…

Deixa eu tentar traduzir alguns trechos do artigo que pode ser conferido em texto integral neste link

Vamos lá então:

Quando você liga para seu banco, o robô do outro lado da linha não quer mais que você  se comunique usando o teclado do telefone. Não, ele insiste que você deve falar para ele, às vezes até acrescentando:  “Você pode até usar uma grande variedade de palavras.” …..

…Felizmente, a maioria dos robôs não é formada por complicados seres emocionais que estrelam os filmes e ainda somos muito bons em identificar os impostores androids. Até mesmo se você não reconhecer a empolada voz robótica através do telefone, eles normalmente vão embora  quando não reconhecem algo que você está falando. Mas quanto tempo vai demorar até que você possa ter uma conversa inteira com uma máquina sem perceber?

Esta não é apenas conversa botequim, é o objectivo a longo prazo da pesquisa da inteligência artificial. Alan Turing, o homem que muitos identificam como o pai da AI, em 1950, definiu como uma máquina inteligente aquela que poderia se passar por um humano.

Mesmo sem ter de falar ou entender a palavra falada, não há uma máquina que possa passar no teste de Turing .Verdadeiramente a inteligência humana tem frustrado os pesquisadores de IA, pois envolve duas habilidades em que as máquinas são ruins: perceber  seu ambiente e incorporar de forma útil experiências do passado em sua base de conhecimento.

Pense por um minuto, sobre o que leva a reconhecer uma lata de refrigerante em sua geladeira. Os fótons quicando a cena em sua geladeira são gravados em sua retina. O nervo óptico traduz a imagem em sinais elétricos e os transporta para o cérebro. Tão longe, tão bom para as máquinas. As câmeras digitais têm sido capazes de capturar fótons e armazená-los como transmissíveis sinais elétricos.

O próximo passo, no entanto, é uma ponte muito distante para a maioria dos robôs. Seu cérebro consegue escolher a lata do resto da cena, mesmo que cada vez que você vê uma lata de refrigerante, ela parece um pouco diferente. Seu cérebro tem o que os pesquisadores chamam de uma representação interna de uma lata de refrigerante, por isso mesmo que a iluminação seja diferente ou as mudanças de fundo ou ainda a lata seja um tamanho ligeiramente diferente, você ainda pode reconhecê-lo. É preciso uma quantidade incrível de poder de computação, além da capacidade de filtrar informações irrelevantes, para que isso aconteça.

Computadores estão lentamente adquirindo esta habilidade. O Google, por exemplo, está trabalhando em uma ” caixa de pesquisa onívoros “que podem reconhecer imagens e sons gravados em um smartphone. Mas a tecnologia ainda está engatinhando.

Construir uma base de conhecimento é ainda mais difícil para uma máquina. John Laird, um professor de ciência da computação e engenharia que estuda a inteligência artificial na Universidade de Michigan, faz uma analogia de computadores com o personagem principal do filme de 2000 “Amnésia”, que não podem fazer memórias, enquanto ele tenta descobrir quem assassinou sua esposa.

“A maioria dos sistemas de inteligência artificial”, diz Laird, “não têm memórias episódica. Eles não fazem registros contínuos de seu passado.” Como o personagem principal de “Amnésia”, eles são o que Laird chama de “aleijados cognitiva.” Enquanto eles podem armazenar informações, eles não podem aprender a forma como um ser humano age.

Mesmo se pudéssemos construir computadores com memória suficiente para armazenar o valor de décadas de conversas, romances, refeições e palestras, ninguém conseguiria descobrir como ensinar uma máquina a catalogar e acessar essas memórias rapidamente.

Para dar um exemplo de como a gestão de dados é tão importante como o poder de computação, considere o Deep Blue, o computador que, em 1997, derrotou o Grandmaster Garry Kasparov.

Em teoria, um computador com capacidade de computação suficiente deve ser capaz de derrotar um humano no xadrez. Pode descartar todas as sequências possíveis de jogadas e sempre fazer a melhor escolha.Mas nenhum computador pode fazer os cálculos com rapidez suficiente. Deep Blue economizou tempo e memória RAM, tomando decisões sobre que movimentos valia a pena considerar o que poderia ser ignorado. Em outras palavras, o Deep Blue usou uma forma de razão, e não apenas a velocidade de processamento superior, para vencer Kasparov.

O campo possui outras conquistas recentes. O Pentagon’s Defense Advanced Research Projects Agency(A agencia de Pesquisas Avançadas de Defesa do Pentágono), ou DARPA, ofereceu um prêmio de US $ 2 milhões em 2007, impulsionado por um carro roboticamente dirigido que pode mesclar, estacionar e atravessar o trânsito, assim como um motorista humano poderia. (Ou, esperançosamente, melhor, dada a forma como algumas pessoas dirigem no Anel Viário.) Enquanto para as equipes que competiam para o prêmio foi dado o mapa do percurso urbano de antecedência, os robôs não sabiam exatamente o que tinham que fazer dentro do curso até cinco minutos antes da bandeira verde. DARPA também obstruía o caminho  com 30 humanos dirigindo Ford Taurus.

Seis das 11 equipes conseguiram completar suas missões, embora alguns tinham pequenos arranhões. Inspirado por essa façanha AI, o Google entrou em uma colaboração com Sebastian Thurn de Stanford, que venceu um desafio DARPA anterior e ficou em segundo lugar neste, para desenvolver carros robóticos.

Embora robôs estejam trabalhando no Iraque e no Afeganistão, a maioria deles são operados remotamente por humanos. O Departamento de Defesa está ttrabalhando com Laird em um robô que pode entrar em uma casa antes que os soldados ou controlar um perímetro enquanto os seres humanos estão no interior. Os seres humanos irão treinar os robôs antes do tempo, caminhando-los através de edificações. O robô projeta o que ele vê em um computador tablet, e formadores pode apontar para objetos na tela e dar ao robô, tais comandos simples como “abrir”.

Naturalmente, os robôs da proposta Laird estão muito longe do Exterminador de James Cameron, O Exterminador…. Vai demorar décadas para um robô passa no teste de Turing. Engenheiros, como Victor Zue, do MIT estão trabalhando em imagens digitais humanas assustadoramente realista que irão dizer às pessoas que seu vôo está atrasado. Mas não há nada de aplicabilidade geral lá fora. Então, não espere estar empregando o seu próprio robô criada tão cedo.

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