A força-tarefa ChatGPT será criada pela Europa
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Como a revolução da IA nos ajuda a responder às questões mais fundamentais da filosofia? (Parte 1)
Quem eu sou? O que eu nasci para fazer? Como devo viver? Muitos artigos, muitos livros e muitas escolas filosóficas nasceram para resolver as maiores questões sobre a existência humana. Neste artigo, gostaríamos de apresentar aos leitores reflexões profundas sobre essas questões filosóficas básicas da perspectiva de um especialista em tecnologia líder mundial por meio da série de artigos abaixo.
A série de artigos foi traduzida de um artigo no The Edge do autor Kai-fu Lee, fundador da empresa de investimentos em tecnologia Sinovation Ventures, classificada em primeiro lugar na China pela Forbes. Lee ocupou cargos de pesquisa na Apple e foi responsável pelas operações da Microsoft e do Google China. Lee também é o cientista da computação que criou o primeiro sistema de reconhecimento de voz do mundo. O sistema de Lee é usado atualmente na Siri da Apple, em produtos da Microsoft e em muitas outras empresas.
Autor Kai-fu Lee, fundador da Sinovation Ventures, empresa de investimento em tecnologia número 1 da China (Foto: China Daily)
PARTE 1: A PRIMEIRA E SEGUNDA ONDA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A primeira onda de inteligência artificial
Como todo mundo, as perguntas que sempre me faço são quem sou e por que existo? Como humanos, quem somos nós, por que existimos? Quando eu estava na faculdade, tinha uma visão muito mais inocente. Eu era muito apaixonado por computadores, por inteligência artificial, e pensei que estava destinado a trabalhar com algoritmos de computador, e com meus colegas, imaginar como funciona o cérebro, como os computadores podem ser tão inteligentes quanto o cérebro, podem até substituir o cérebro. cérebro, e isso é o que se chama de inteligência artificial.
Essa era minha visão simples naquela época. Eu busquei isso durante a faculdade, durante o mestrado. Fui para Carnegie Meelon e obtive meu doutorado em reconhecimento de fala , depois entrei na Apple, SGI, depois na Microsoft e no Google. Nessas empresas, continuei trabalhando com inteligência artificial. Acredito que nossa busca por como a inteligência funciona e nossa compreensão da inteligência artificial voltará para nós e dirá: “Ah, é assim que o cérebro funciona”. Nós simulamos isso, e essa é a definição de inteligência. Isso deveria ser o que mais importa em nossas vidas: nosso QI, nossa capacidade de pensar, analisar, prever, compreender – tudo isso pode ser desenvolvido por simulação no computador.
Tive a sorte de conhecer Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (três cientistas considerados pioneiros no campo da inteligência artificial) e meu mentor Raj Reddy (Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy, um cientista da computação indiano-americano, também é um pioneiro da IA). Todas essas pessoas deixaram uma influência profunda na minha maneira de pensar. É harmonioso que eles também busquem uma compreensão da inteligência. A opinião na altura era que implementaríamos a inteligência humana como regras com formas humanas de agir se fornecêssemos um processo para levar a cabo o nosso pensamento em passos concretos.
Por exemplo, se estou com fome, quero sair e comer. Sem querer gastei muito dinheiro esse mês, vou para um lugar mais barato. O lugar mais barato é o McDonald's. No McDonald's evito frituras, então só compro hambúrguer. Essas coisas do tipo “se, então, senão” são como pensamos (como pensamos), e é assim que funciona a geração de sistemas especialistas ou IA simbólica. Percebo que é muito limitante, porque quando a gente escreve as regras são muitas.
No MCC (Consórcio de Empresas de Computadores Microeletrônicos), havia um professor chamado Doug Lenat, uma das pessoas mais inteligentes que conheço. Ele contratou centenas de pessoas para escrever todas as regras que pudéssemos imaginar, pensando que um dia conseguiríamos fazer isso, e isso seria o cérebro. Sua pesquisa é patrocinada pela Apple e Microsoft. Ainda me lembro de quando o visitei, ele me mostrou todos aqueles diferentes tipos de flores, compartilhando seu conhecimento sobre o que é cada tipo de flor, quantas pétalas cada flor tem e quais cores ela tem. Acontece que há demasiado conhecimento no mundo para absorvermos e as suas interações são demasiado complexas. Esse mecanismo, os sistemas baseados em regras, não sabemos como construí-lo.
Essa foi a primeira onda. As pessoas começaram a ficar entusiasmadas, pensando que poderíamos escrever as regras, mas foi um fracasso total. O resultado dessa falha é que, de certa forma, existem apenas algumas aplicações úteis. Isso faz as pessoas acreditarem que a IA falhou e não vale a pena persegui-la.
Cientistas pioneiros no campo da inteligência artificial pelos quais Kai-fu Lee foi profundamente influenciado: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (Foto: Slideplayer, Wikipedia)
A segunda onda de inteligência artificial
Tive a sorte de participar da segunda onda, que coincidiu com meu trabalho de doutorado na Carnegie Mellon. Nesse trabalho, me perguntei se poderíamos usar algum tipo de estatística ou aprendizado de máquina. E se coletássemos amostras de todas as coisas e treinássemos os sistemas? Podem ser amostras de voz para treinar diferentes sons em inglês, amostras de cães e gatos para treinar o reconhecimento de animais, etc. O tipo de tecnologia que desenvolvi e usei em minha tese de doutorado é chamada de "Modelos Ocultos de Markov", que é o primeiro exemplo de sistema de alto-falantes de reconhecimento de fala independente. Esse sistema foi e ainda é usado em muitos produtos, como o Siri, o sistema de reconhecimento de voz da Microsoft, e outras tecnologias usadas em voz computacional e visão computacional. Fiz esse trabalho na Carnegie Mellon na década de 1980, terminei minha tese em 1988 e passei a trabalhar na Apple de 1990 a 1996, depois na Microsoft Research por volta de 2000.
Estávamos otimistas de que o cálculo deste trabalho foi eficaz porque vimos os resultados melhorarem. Mas depois de uma década de trabalho, vemos melhorias críticas atingindo os seus limites. Eles não podiam subir mais, então ficamos com medo. Novamente, muitas pessoas dizem: "Você pode reconhecer 1.000 palavras, 100 objetos, mas não mais. Os humanos podem compreender um vocabulário infinito, incluindo palavras recém-formadas. Isso não é inteligente. Isso não é IA." O segundo colapso da inteligência artificial ocorreu porque não conseguiu provar que as máquinas podiam fazer o que os humanos podiam fazer.
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