O renomado cientista da computação Peter J. Denning, em seu novo livro "Turing's Mistake: Escaping the Yoke of Unintelligent Machines", argumenta que as premissas fundamentais sobre inteligência artificial (IA) estabelecidas por Alan Turing em 1950 podem ter direcionado a pesquisa em IA por um caminho equivocado nos últimos 75 anos.

Denning destaca que duas suposições centrais de Turing moldaram a pesquisa em IA até hoje. A primeira é a ideia de que a inteligência pode existir independentemente de um corpo físico e, portanto, pode ser recriada em software. A segunda, conhecida como teste de Turing, sugere que uma máquina pode demonstrar inteligência ao imitar com sucesso uma conversa humana.

“Essas duas afirmações moldaram grande parte da pesquisa e desenvolvimento em IA”, escreve Denning. “Minha premissa é que nossa aceitação dessas afirmações levou à confusão em que nos encontramos atualmente em relação à IA.”

Desafios da Inteligência Artificial Geral

O autor argumenta que a busca pela inteligência artificial geral (AGI), ou máquinas com inteligência humana, é improvável de ser bem-sucedida. Em vez disso, alerta que as tecnologias que estão sendo desenvolvidas podem introduzir riscos significativos.

Central à argumentação de Denning está o conceito de conhecimento tácito, que abrange uma vasta quantidade de compreensão humana que não pode ser facilmente expressa em palavras ou representada de forma que os computadores consigam processar. Ele afirma que o aprendizado de máquina não consegue capturar cinco categorias principais de conhecimento tácito: senso comum, interações cotidianas, emoções e percepção, habilidades práticas e o conhecimento social e histórico embutido na cultura.

Pesquisadores tentaram organizar o senso comum em bancos de dados, sendo o projeto Cyc, iniciado na década de 1980, um dos esforços mais conhecidos. Mesmo após quatro décadas de trabalho, o projeto continha cerca de 25 milhões de entradas, mas ainda assim não foi suficiente para criar sistemas especialistas eficazes.

Limitações da IA e suas Implicações

Denning também menciona que as habilidades práticas são um desafio ainda maior, já que a comunicação de habilidades em diversos domínios para máquinas é complexa. Um exemplo que ele utiliza é o de músicos virtuosos, que conseguem tocar músicas lindas, mas têm dificuldade em descrever como o fazem.

Além disso, Denning aborda a questão do contexto e da cultura, que moldam a inteligência humana de maneiras que as máquinas não conseguem replicar. Ele argumenta que a cultura envolve valores, normas, julgamentos e relações que são fundamentais para a comunicação humana, mas que não podem ser codificadas em modelos de linguagem.

Por fim, Denning expressa preocupações sobre a segurança da IA, afirmando que a incapacidade das máquinas de interpretar o contexto por trás das intenções humanas pode dificultar a alocação confiável da IA avançada aos objetivos humanos. Ele conclui que seres humanos e sistemas de IA podem acabar desenvolvendo formas de conhecimento tácito que nenhum dos dois pode compreender plenamente.