A inteligência artificial distribuída

Em uma coisa todos os cientistas concordam: não há exatamente um consenso universal sobre o que pode ser definido como inteligência. Como colocam Sternberg & Detterman (1986), “se pedíssemos a uma dúzia de pesquisadores que dessem uma definição para inteligência, sairíamos com uma dúzia de definições”.

Este corvo é inteligente? Ele aprendeu e sabe o que precisa ser feito…

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Contrariando diversos testes que buscam estabelecer uma escala de inteligência mas que, segundo seus críticos, apenas mede aptitude escolar ou habilidades específicas, alguns teóricos colocam a existência de múltiplos tipos de inteligência ou sistemas de habilidades, por vezes diferenciando o que seria uma inteligência generalista de uma inteligência específica (teoria da inteligência de dois-fatores, de Charles Spearman, de 1904).

O mais famoso modelo de inteligências múltiplas é o de Gardner (1983), que menciona 9 tipos distintos; sua teoria é popularmente bastante aceita e difundida entre a população em geral pois, neste contexto, aumenta-se a possibilidade de qualquer um ser ‘inteligente’, em uma coisa ou outra, alimentando o ego e resguardando a autoconfiança daqueles que se vêem limitados em um campo (“Não sou inteligente em matemática, mas tenho inteligência corpo-cinestésica!“). E nada melhor para propagação/viralização de algo que um assunto que enaltece aquele que o compartilha. Daí a ser absorvido por pseudo-ciências foi um pulinho…

Mas, voltando ao tema, outros pesquisadores buscam identificar as similaridades e discrepâncias entre as inteligências de diferentes animais, além do ser humano. No livro “O humano mais humano”, Brian Christian menciona que, em algum momento da carreira, todo psicólogo deve escrever uma versão da sentença ‘O ser humano é o único animal que….”, demonstrando que a volatilidade das respostas ao longo do tempo coloca em xeque a própria diferenciação entre as espécies ou a definição do que significa “ser humano”, ou, vou mais além, do que significaria ser um “ser”.

Seja pelos princípios de Piaget ou pela assimilação cultural de Vigotsky, um provável ponto comum entre os modelos, tomando como referência um excelente texto do Dr. Ulric Neisser, da Emory University, é a aproximação de inteligência da “habilidade em compreender ideias complexas, adaptar-se ao ambiente, aprender a partir da experiência, embrenhar-se em diferentes linhas de raciocínio e superar obstáculos através do pensamento coordenado“.

Em uma simplificação interpretativa, a inteligência pressupõe a reflexão sobre inputs (estímulos ou informações) para decisão sobre outputs (decisões, resoluções) em cenários não pré-concebidos, tendo como pano de fundo o repertório individual e a própria consciência (outra palavra com muitas interpretações) sobre o processo cognitivo, ou seja, saber saber que está aprendendo.

Assim, um dos elementos do tal processo cognitivo e que funciona como combustível para a associação de ideias é o repertório do ser pensante. Quanto mais se sabe (incluindo a experiência) sobre distintos temas, maior a probabilidade de se estabelecer conexões antes impensadas.

Quando trazida para a emulação da inteligência em seres artificiais – ou, em seu termo mais popular, a inteligência artificial -, vemos sua gigantesca vantagem em um mundo conectado.

A inteligência permanente

A permanência de aprendizados é abordada em diferentes disciplinas, sejam os “instintos” inerentes a uma espécie, aos arquétipos universais e habilidades transmitidas hereditariamente. Nenhum destes aceitos de forma unânime.

Para seres biológicos, qualquer novo indivíduo trazido ao sistema (nasceu alguém) passa anos e anos para aprender comportamentos e fatos que já foram experienciados por todos os outros seres de certa forma conectados a ele. Mesmo que haja uma transferência de conhecimentos básicos de forma hereditária, ainda assim, todo ser biológico está sempre aquém do conhecimento, habilidades e descobertas já realizadas pelo conjunto de indivíduos que compõe sua espécie. Isto faz com que novos conhecimentos sejam desenvolvidos de forma gradual, fragmentada e relativamente lenta.

Aí está a principal vantagem de seres artificiais conectados. Sua evolução é contínua e distribuída; sua aprendizagem, idem. Este conceito é tratado como Sistemas de Multiagentes (uma referência bacana sobre o conceito de Multi-agent systems – não necessariamente inteligência artificial – é o livro Les systèmes multi-agents: Vers une intelligence collective, de Jacques Ferber).

A inteligência artificial não é revolucionária ao representar capacidades cognitivas em uma ou outra máquina, mas porque esta máquina é ao mesmo tempo um ser e um componente em um sistema distribuído descentralizado. O que é aprendido por um, é aprendido por todos; o que é vivido por um, é vivido por todos, instantaneamente, inclusive por um novo ser que acabou de se juntar ao sistema.

Em um dos meus objetos de estudo atuais, carros autônomos, quando conectados cada novo “motorista” (carro autônomo) já “nasce” sabendo, no mínimo, tudo o que os outros “motoristas” já sabem. Como se um bebê humano saísse do ventre da mãe com a soma da inteligência de todos os demais humanos que vivem ou já viveram neste mundo antes dele. Isso nos dá a dimensão do que, efetivamente, significará a capacidade cognitiva das máquinas, não para tornarem-se sencientes e (cof cof) dominarem o mundo no estilo I’ll be back, mas para que possamos terceirizar análises antes restritas à experiência e conhecimento de um ser humano, desconectado e individualizado em meio a todo conhecimento existente e que ele desconhece.

Esta antecipação do conhecimento gera a economia do principal bem que todos temos: tempo. Sendo otimistas, para avanços tecnológicos, para solução de problemas e para a melhora da própria condição humana.

Uma das áreas que mais se beneficiará desta interconectividade é a medicina. E este vídeo da Suchi Saria, expert em Machine Learning da Johns Hopkins University, demonstra como economizamos tempo ao estabelecermos uma relação simbiótica com seres que não precisam reaprender a andar cada vez que novas pernas são criadas:

Esta é a essência da Rede Galáctica… que depois se chamou Arpanet, depois Internet, depois WorldWideWeb, depois web 2.0, depois Cloud computing, depois IOT… enfim, use o nome que estiver na moda.