Cannes: Como analogias, questões e consciência irão permitir que as máquinas não assumam o controle 

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O domínio da linguagem pelos seres humanos sempre nos diferencia de todas as outras formas de vida – nossa capacidade de usar, processar e moldar essa linguagem exige bilhões de opções e escolhas a serem feitas em um determinado momento.

Pode Machine Learning um dia aprender e adaptar as mesmas escolhas sutis, mas vitais que nós humanos tomamos e, por vezes, nem percebemos? E se assim for, estamos como raça em apuros?

Essa é a grande questão com a qual Adam Singolda, fundador e CEO da Taboola, discutiu ao lado do psicólogo cognitivo, autor e professor de Harvard, Steven Pinker, no Festival Internacional de Criatividade de Cannes, dia 18 de junho.

As respostas, por enquanto, parecem ser sim, possivelmente, mas provavelmente não.

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As máquinas não conseguem acompanhar a complexidade da linguagem.

 

Os dois abordaram vários assuntos em sua ampla discussão. Para começar, nosso domínio da linguagem é tão surpreendentemente profundo e vasto que as máquinas de hoje nunca conseguiriam acompanhar, observou Pinker.

Suas estatísticas foram impressionantes: com o número de substantivos e verbos que a pessoa comum sabe, ele ou ela tem cerca de 40 milhões de maneiras de começar qualquer sentença. Seria fácil para uma máquina aprender todas essas opções – é o que elas fazem.

Mas é a capacidade humana de usar nuances e entender analogias que, para uma máquina, parecem incongruentes e que as separam de nós.

Por exemplo, o bife de uma pessoa pode ter ficado “bem-passado”, o que pode lembrá-lo da hora em que um corte de cabelo foi “passou do ponto” ou foi cortado muito curto. Os humanos vêem a analogia entre os dois – uma máquina não seria capaz de fazer qualquer conexão sensata.

A aprendizagem profunda é na verdade bastante superficial – consiste em absorver padrões estatísticos, mas é incapaz de empregar o pensamento criativo”, afirmou Pinker. 

Para o qual Singolda ponderou que as máquinas podem aprender a jogar xadrez, mas provavelmente não possuirão a centelha criativa para inventar o jogo de xadrez, por exemplo.

Com mais dados, machine learning pode chegar nesse ponto mais avançado um dia.

Mas, com o passar do tempo, com mais dados, novas inserções e aprendizado, o machine learning pode acompanhar e recuperar o atraso.

Singolda contou à platéia sobre pesquisas conduzidas com casais para ver se um dos cônjuges conhecia bem as preferências do outro – e então colocou o conhecimento de Taboola em três iterações do mesmo teste.

Nas duas primeiras vezes, os cônjuges acabaram sabendo mais um do outro do que Taboola. No terceiro teste, Taboola tinha aprendido o suficiente para superá-los.

Eu não estou chocado com esses resultados“, observou Pinker.

Outra parte de sua conversa girava em torno da consciência, outra característica que os humanos possuem, mas que as máquinas nunca poderiam ter.

Singolda expôs questões que parecem impossíveis para qualquer máquina responder: o que é amor? Existe um Deus? Mais uma vez, suas respostas mergulharam profundamente em questões de senciência humana.

“Se um computador robô reclama de um mau funcionamento em seu sistema, isso dói?”, questinou Pinker, que perguntou se Singolda poderia ser, na verdade, um robô.

“Como eu sei que você é realmente consciente e não um zumbi?”

A resposta é, Pinker não sabe porque ele não pode realmente entrar na consciência de Singolda – algo que a inteligência artificial está a anos de distância de conseguir, se é que um dia irá.

Usando uma analogia de Star Trek, Pinker perguntou, ao final: “Se você desmontar o Comandante Data para descobrir como ele funciona, isso seria assassinato?”.