Inteligência Artificial e Humana

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Podem as máquinas pensar?

Descartes afirmava que caso as máquinas existissem elas não seriam capazes de transmitir seus pensamentos.

[...] contaríamos com dois meios muito certos de reconhecer que nem por isso elas eram homens verdadeiros. O primeiro desses meios está em que jamais seriam capazes de empregar palavras ou outros sinais, compondo-os, como nós fazemos, para transmitir aos outros nossos pensamentos.

Em 1950, Alan Turing, um matemático inglês que foi um dos precursores da computação moderna, explicitou um dos pensamentos de Descartes e sua concepção de autômatos, com a seguinte pergunta: As máquinas podem pensar?

Para responder a esta pergunta o matemático propôs teste chamado de o jogo da imitação, que consiste basicamente em um jogo onde um humano(A), um computador (B) e um interrogador (C) participam. A comunicação entre o interrogador e as entidades é feita de modo indireto, pelo teclado, por exemplo. O interrogador tentará, através do “diálogo“ realizado entre ele e as entidades, decidir qual dos dois é o humano. Caso o interrogador não consiga determinar, com um mínimo de 50% de precisão, qual dos dois é o outro humano, pode-se afirmar que o computador passou pelo teste de Turing e, portanto, que a máquina simula a inteligência humana.

Segue abaixo um trecho (adaptado de um artigo de Turing), em que a máquina seria inquirida por um professor de literatura, como faria com um aluno, para ver se este seria capaz de entender o que leu:

Homem (referindo-se a um poema apresentado a uma máquina): No primeiro verso, “Devo eu te comparar a um dia de verão (summer no original)?”, “um dia de primavera (printemps)” não estaria igualmente bem ou melhor?

Máquina: Não tem o número certo de sílabas.

Homem: Que tal “um dia de inverno (winter)”? Tem um número correto de sílabas.

Máquina: Mas ninguém quer ser comparado a um dia de inverno.

Homem: Mas, você não acha que São Nicolau não lhe faz lembrar o Natal?

Máquina: De certo modo, sim.

Homem: Contudo, o Natal (na Inglaterra) é um dia de inverno e não creio que São Nicolau fizesse objeções a esta comparação.

Máquina: Não creio que você esteja falando sério. Quando se diz “um dia típico de inverno”, quer dizer um dia típico de inverno e não um dia especial como o Natal.

Ao desenvolver este teste, Turing procurou evitar a possibilidade de uma máquina ter conciência de si, mesma, ou seja, de poder dizer “Penso, logo existo”. O que o cientista procurava era um resultado onde comprovar que uma máquina poderia imitar a inteligência humana.

Inteligência Artificial Forte e seus críticos

Após a criação de um campo de estudo sobre a inteligência artificial, a comunidade acadêmica se dividiu em duas propostas básicas de inteligências artificiais, conhecidas como forte e fraca.

A inteligência artificial fraca é centrada na criação de uma inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente racionar e resolver problemas. Uma máquina com inteligência artificial fraca agiria como se fosse inteligente, mas não teria autoconsciência.

A inteligência artificial forte é centrada na criação de uma inteligência artificial que consiga raciocionar e resolver problemas. Este tipo de inteligência seria classificada como autoconsciente. Os defensores da inteligência artificial forte dizem que a atividade de um cérebro humano é uma sequência complexa de operações, assim como um procedimento. Quando essa complexidade for totalmente definida, ao ponto de se conseguir reproduzi-la, o computador poderá processar informações de uma forma idêntica ao cérebro, e todas as qualidades mentais (pensamento, sentimento, inteligência, entendimento, consciência) surgirão naturalmente.

A inteligência artificial forte possui alguns críticos, dentre eles os que se destacam são John Searle e Hubert Dreyfus.

Dreyfus escreve uma das principais críticas à inteligência artificial forte em seu livro “O Que os Computadores Não Podem Fazer”. No livro, Dreyfus identifica quatro suposições problemáticas que são assumidas pelos pesquisadores da área, norteando todas as pesquisas da IA.

A suposição biológica:

No início das pesquisas da neurologia, os cientistas assumiam que o neurônio disparava em pulsos de “tudo ou nada” (ou seja, disparavam ou não). Este padrão de disparo permitia que os cientistas vissem o neurônio como portas lógicas similares a dos computadores digitais. Esta similaridade sugeriu que o cérebro pudesse ser visto como um manipulador de símbolos discretos (zero ou um). No entanto, Dreyfus mostra evidências de que a ação e o tempo de disparo neural possuem componentes analógicos, havendo assim componentes do neurônio que não podem ser realizados por máquinas discretas.

A suposição psicológica:

Do ponto de vista do filósofo, os pesquisadores da IA supõem, incorretamente, que a mente opera sobre a informação de acordo com regras formais (ou, pelo menos, formalizáveis). Para ele existe uma massa de conhecimento de senso comum do qual estamos inconscientes e que é difícil transformá-lo em um encadeamento de símbolos discretos explícitos. Na visão de Dreyfus, este conhecimento não está no cérebro como um conjunto de símbolos com significados individuais, como os pesquisadores da IA costumam assumir.

A suposição epistemológica:

Esta suposição afirma que todo o conhecimento pode ser formalizado. Esta suposição é de natureza epistemológica, porque, na Filosofia, a Epistemologia é a disciplina que estuda o conhecimento.

O filósofo afirma que, mesmo quando os pesquisadores de IA aceitam que a suposição psicológica é falsa, ainda podem assumir que é possível que uma máquina processadora de símbolos represente todo o conhecimento, independentemente do fato de seres humanos representarem o conhecimento desta forma ou não. Dreyfus afirma que não há justificativa para esta suposição, uma vez que uma parte considerável do conhecimento humano não seria simbólica, do ponto de vista dele.

A suposição ontológica:

Esta