O Grande PROBLEMA da INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Inteligência Artificial de verdade é aquela que atinge o nível da Inteligência humana isso ainda não existe a singularidade ainda não chegou mas por quê hoje nós vamos falar sobre o grande problema da yá Olá meu nome é Daniel Nunes você está no tem ciência e singularidade é como é chamado o momento em que o nível da Inteligência Artificial consegue se igualar a inteligência humana e apesar de todos os avanços na EA esse momento ainda não chegou quando a ideia de uma inteligência artificial foi imaginada pela primeira vez lá em meados do século passado a previsão

da singularidade era dali uns 20 anos e desde então essa previsão vem crescendo a uma taxa de um ano por ano ou seja ela continua 20 anos à frente Embora tenha gente que fala em 10 anos Um dos problemas de dizer quando teremos enfim a singularidade é dizer quando que a inteligência artificial Finalmente chegou lá onde é que tá a linha de chegada isso requer que a gente tem uma boa definição do que significa uma inteligência geral e uma forma de você que a Iah realmente alcançou esse nível que Ela cruzou a linha uma das

primeiras reflexões desse tipo foi feita por Alan turing um artigo de 1950 onde Ele propôs o seu famoso teste de Torre o teste touring é um jogo da imitação onde um computador e um ser humano recebem perguntas digitadas por um juiz humano e fornecem respostas caso o juiz não consiga diferenciar o humano do computador então o computador passou no teste de touring parabéns a lógica do teste é que se um computador consegue enganar um juiz e se fazer passar por um ser humano a gente não teria motivo para dizer que a máquina não é inteligente

e esse ponto é interessante presta sua atenção porque isso não quer dizer que o funcionamento da máquina é uma réplica do funcionamento da mente humana não é isso quer dizer apenas que mesmo que a máquina opera em modo totalmente diferente ela ainda assim é capaz de exibir comportamentos praticamente idênticos de uma pessoa se a conversa for bem explorada pelo juiz um computador só conseguir passar no teste de turing se fosse capaz de exibir traços de comportamento inteligente e uma das coisas que a máquina teria que fazer é realizar inferências ou seja pensar acontece que existem

basicamente três tipos diferentes e que são usados o tempo todo pelos seres humanos Então os pesquisadores de ar precisam conseguir implementar esses três tipos para chegar em uma inteligência artificial de verdade e o problema é que isso ainda não aconteceu de forma satisfatória o primeiro tipo de inferência é o raciocínio dedutivo foi através dele que começaram as primeiras tentativas de programar uma inteligência artificial a dedução funciona com base em silogismos parte de duas sentenças conhecidas como verdadeiras as premissas e que levam a uma terceira sentença que seria a sua conclusão um exemplo de silogismo é

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mais preciso de raciocínio e é o único capaz de nos fornecer certeza por esse motivo as provas matemáticas são construídas inteiramente com base em deduções qualquer teoria matemática é organizada para ser um sistema lógico dedutivo teorema de Pitágoras é uma dedução lógica a partir dos princípios da geometria que são chamados de axiomas E esses axiomas são assumidos como verdade e os teoremas são consequências lógicas provadas através de raciocínios dedutivos as primeiras tentativas de construir uma inteligência artificial usavam exclusivamente deduções na sua formulação e era assim porque as máquinas eram direta e explicitamente programadas pelo homem

e basicamente fornecia regras a serem seguidas pelos computadores em uma cadeia de deduções lógicas que tinham raízes nesse conjunto de regras isso teve um certo sucesso um programa chamado lógico e Furious era capaz de provar teoremas interessante de lógica ainda nos anos 50 usando como regras o trabalho fundamental de lógica para equipe matemática escrito por White esse livro aliás levou centenas de páginas só para provar que mais um é igual a 2 Em algumas situações métodos de dedutivos funcionam muito bem e são uma ótima maneira de não sair da pista de verificar a validade de

um raciocínio só que eles possuem um grande problema deduções não são capazes de adicionar conhecimento novo o raciocínio dedutivo apenas torna explícito algo que já estava oculto nas premissas se eu sei que Homens São Mortais e Sócrates é homem então eu já sei que o software vai morrer a dedução apenas confirma o que uma pessoa racional deveria concluir das premissas a resposta já estava ali o que o raciocínio dedutivo fez foi apenas desenterrar isso sem querer nada de novo e como não é conhecimento novo o método dedutivo jamais conseguiria replicar a inteligência humana geral mas

nem precisa tão longe porque outro problema da dedução é a dificuldade prática de tratar problemas complexos pensa por exemplo no reconhecimento de mais um exemplo clássico no campo da Iara como fazer para programar Principalmente um computador para reconhecer números manuscritos como dizer para ele o que levar em conta para reconhecer o oito por exemplo e diferenciar isso de um set e como fazer ele reconhecer que diferente versões de 8 representam na verdade o mesmo número parece altamente Improvável alguém conseguir programar isso diretamente usando o métodos dedutivos até porque a gente não consegue explicar direito como

que nós mesmos reconhecemos dígitos Pois é justamente no reconhecimento de imagens por computadores que funciona bem o segundo método de raciocínio conhecido como indução e que é a base do funcionamento de redes neurais a indução está por trás do aprendizado de máquina que basicamente faz com que o computador complete sozinho as lacunas na sua programação ele faz isso observando diversos exemplos e tentando se ajustar eles da melhor forma possível eu faria sobre isso com muito mais detalhes em um vídeo anterior e mostra como funciona a inteligência artificial em redes neurais e como acontece o aprendizado

de máquina então se você quiser não dá mais o link está na descrição a necessidade da indução fica claro quando a gente olha melhor para as limitações da dedução o coração do raciocínio dedutivo não está na sua conclusão mas sim nas premissas pessoal das teorias da conspiração não erra na hora de tirar as conclusões que costumam seguir raciocínios dedutivos o erro está nas premissas a preocupação com as premissas é uma característica da ciência moderna e é justamente o que diferencia as ciências da Matemática A matemática a escolha de premissas é completamente arbitrária não existe apenas

uma geometria mas sim várias que mudam de acordo com a escolha dos seus axiomas cada uma dessas geometrias é correta dentro das suas regras e não existe um questionamento sobre qual delas é a verdadeira geometria essa é uma pergunta que o matemático nunca vai fazer o que é matemática faz é jogar o jogo dedutivo sem fazer juízos de valor quanto ao ponto de partida ou seja os seus axiomas as suas premissas já a ciência não ciência é uma forma de compreender o mundo real e não uma exploração abstrata de conceito como é o caso da

Matemática o cientista precisa o tempo todo avaliar as suas premissas se elas são corretas ou não ou seja se elas representam ou não a realidade uma vez que Newton anunciou as suas leis da mecânica o resto que se segue apenas raciocínio e dedutivo em outras palavras dadas as leis o resto é matemática quando Einstein exibir uma teoria diferente de mecânica o que mudou não foi a parte da dedução e sim a parte das premissas as leis de Newton foram substituídas pelas leis da relatividade então o avanço do conhecimento só foi possível não por causa do

método dedutivo mas sim por conta da formulação de leis novas da adição de conhecimento e uma das maneiras de se fazer isso é através da indução cientistas raciocínio indutivamente a todo momento indução significa adquirir conhecimento pela experiência e a experiência é tipicamente construída de observações então que a indução faz é olhar para casos particulares e generalizar por exemplo eu retiro um grande número de bolas de um saco e verifico que todas as bolas retiradas são brancas e uma inferência indutiva seria concluir que todas as bolas dos sacos são brancas repare que isso é conhecimento novo

e repara também que é um conhecimento incerto até olhar realmente todas as bolas eu não tenho certeza de que as bolas são todas brancas mas o meu grau de dúvida diminui conforme mais e mais bolas são verificadas como brancas o aprendizado de máquina com base em indução tem obtido muito sucesso Ultimamente é assim por exemplo Como funciona o chat GVT que conseguiu exibir uma habilidade muito boa de conversar em linguagem natural e tem um vídeo na descrição detalhando como isso foi possível outro Triunfo da indução são as inteligências artificiais de reconhecimento de imagens desde o

reconhecimento de dígitos até o reconhecimento do seu rosto para desbloquear a tela do seu celular tudo isso funciona muito bem graças ao método indutivo mesmo assim a indução também não é suficiente para replicar a inteligência humana berted Russell pontua fábula de um peru que vivia numa fazenda todo dia 9 horas da manhã o peru era alimentado pelo fazendeiro não importava o dia da semana nem citava chovendo se tava calor sentava todo santo dia às 9 horas o peru recebia comida mesmo sendo tanto desconfiado no começo a cada nova noite antes de dormir o peru aumentava

sua confiança de que nada de mal aconteceria com ele e no dia seguinte ele seria cuidado e alimentado pelo fazendeiro e sempre às 9 horas a sua confiança vinha de um processo de raciocínio indutivo e ela aumentava cada noite e a ironia é que na noite de natal justamente quando a confiança do Peru estava no máximo Desde o dia que ele chegou na fazenda o peru foi morto e assado para ser servido na ceia de Natal da família do fazendeiro Esse é o problema da indução apesar de ser uma maneira muito útil para tentar Explicar

e prever o mundo a indução nunca pode ser de fato provado Diferentemente da dedução o conhecimento do tipo é sempre provisório nunca vamos ter certeza da sua validade e assim é com conhecimento científico e também tem link na descrição com vídeo sobre esse assunto o futuro pode faltear qualquer hipótese indutiva o carro que sempre funcionou bem sem nenhuma falha por mil vezes pode não ligar amanhã o fato do sol nascer todos os dias não é garantia de que amanhã ele irá nascer novamente e assim é com conhecimento adquirido pela Inteligência Artificial através da indução esse

tipo de raciocínio funciona bem a mente controlados como é o caso de um jogo de tabuleiro e não é à toa que foram nessas situações onde surgiram os primeiros grandes triunfos do aprendizado de máquina jogos como xadrez e gols São intratáveis por métodos puramente dedutivos já com espaço de busca é grande demais as máquinas que derrotaram campeões mundiais nesses jogos programadas através de métodos indutivos de aprendizados de máquina em situações relativamente simples como desses jogos a indução funciona muito bem mas isso é porque jogos seguem um conjunto pequeno de regras rígidas já situações complexas e

dinâmicas da vida real a indução Pode falhar com certa facilidade como exemplo do período Russo em aprendizado de máquina que se baseia indução o único conhecimento que podemos fornecer o sistema é aquele que pode ser recuperado a partir dos dados que não está nos dados simplesmente não pode ser conhecido é por isso que no treinamento de uma rede neural é importante fornecer um grande número de exemplos bem variados só que sempre vão existir sessões que podem ser inofensivas e até gerar risadas quando ocorrem e as feitas para conversar com você no conforto da sua casa

mas que podem ser extremamente perigosas em carros autônomos o erro do peru de Russo foi confiar no método indutivo um ano ouvindo essa história poderia se perguntar E se o fazendeiro tivesse ganhado um peru de presente antes da Cia do Natal provavelmente Russell continuaria vivo esse e se é a chave para o terceiro método de inferência conhecido como abdução e que é justamente o calcanhar de Aquiles abdução é o mecanismo misterioso que faz com que os nossos chutes sejam muito melhores do que meras tentativas aleatórias de resolver problemas é como se a gente tivesse uma

intuição calibrada para apontar sempre na direção da Verdade a indução leva um grande número de observações a generalizações que nos dão conhecimento em certos irregularidade mas a abdução leva da observação de um fato particular a uma regra ou hipótese que explica esse fato Ou seja é raciocinados eventos pessoas causas Sherlock Holmes chamava isso apenas de senso comum e talvez seja só isso mesmo só que o senso comum é algo que não pode ser modelado através de dedução ou indução abdução captura de que boa parte do nosso raciocínio no dia a dia é um tipo de

trabalho de detetive onde fatos dão pistas para nos ajudar a encontrar o sentido das coisas nós somos muito bons e formulário hipóteses e é difícil encontrar uma explicação mecânica de como a gente faz isso nós simplesmente chutamos e chutamos muito bem a partir de um cenário onde há uma quantidade praticamente infinita de possibilidade e filtramos aquelas poucas hipóteses prováveis ou plausíveis para explicar um fato essa habilidade precisa ser levado em conta ao se programar uma inteligência artificial e até aqui a abdução é o maior desafio da ear isso porque há abdução é o ponto de

partida de qualquer pensamento realmente inteligente ela é a fagulha que vai acender e orientar as deduções e induções posteriores assim que você é inteligente forma uma conjectura um fluxo de inferência tem isso a dedução serve para tornar Claras as implicações da conjectura enquanto a indução fornece meios de testar se conjectura contra a experiência é o que o método científico faz a abdução é aquela fagulha de criatividade que separa a engenhosidade daquilo que é meramente mecânico a dedução prova que algo deve ser a indução mancha que algo É operacional e abdução sugere que algo pode ser

por exemplo se todas as bolas desse saco são brancas e se aquelas bolas são todas brancas então uma conclusão abdutiva seria imaginar que essas bolas vieram do saco a mesma situação com indução seria assim se essas bolas São desse saco e essas bolas são todas brancas então uma conclusão indutiva seria imaginar que todas as bolas do saco são brancas maior desafio da Inteligência Artificial é adquirir e utilizar conhecimento de senso comum sobre o mundo imagina um barista que trabalhasse todas as quintas-feiras mas não as sextas-feiras e as indutivas adquirem conhecimento através da experiência anterior então

aí a indutiva que tivesse observado uma lista por um ano não esperaria jamais que ele fosse trabalhar na sexta-feira se em alguma sexta-feira isso realmente acontecesse aí Ah não ia conseguir explicar esse fato se ele já tivesse a capacidade de formular inferências abdutivas Ela poderia formular algumas hipóteses plausíveis para explicar a presença do barista na sexta Com base no senso comum ele poderia estar fazendo hora extra ou ter sido chamado para cobrir alguém que faltou mas fazer isso requer uma compreensão maior de conceitos contexto e ideias envolvidas e que normalmente extrapola a própria observação isso

requer a capacidade de formular hipóteses A partir de situações de incerteza é que era algo muito mais próximo de pensar do que normalmente a gente vê uma ia fazer indução e dedução são mais fáceis de implementar porque elas são mais estruturadas e baseadas em regras e padrões bem definidos só que há abdos são exige a capacidade de gerar explicações criativas e se adaptar a informações incompletas ou ambíguas mesmo modelos impressionantes de a como é o caso do chat GVT ainda possuem grande dificuldade com abdução Apesar dele já conseguir fazer isso em alguns casos mais simples

como esse exemplo do barista você pode inclusive perguntar isso diretamente ao próprio chat GPT ele dirá que há abdução ainda é o grande desafio da Inteligência Artificial isso fica evidente quando você coloca o chat GPT para resolver problemas de raciocínio lógico que dependem da formação de hipóteses A partir de pouquíssimos exemplos a indução faz bons resultados quando tem muitos exemplos disponíveis mas com poucos casos a indução fica cega e é necessário uma sacada uma ideia um estalo que são os raciocínios abdutivos nesse exercício os exemplos escondem certo conceito abstrato no segundo momento com imagens diferente

é perguntado como ficaria a imagem final após a mesma lógica ser aplicada humanos usariam o raciocínio abdutivo para formular uma hipótese que explicasse os exemplos e resolveriam esse problema com uma certa facilidade uns mais pontos metros já o chat teve um índice de acerto de apenas 30%. o que definitivamente mostra que ele não foi capaz de formular um raciocínio abstrato que representasse o conceito envolvido mesmo as melhores ainda não conseguem olhar para uma situação complexa filtrar uma infinidade de possibilidade e ter uma sacada brilhante e criativa capaz de fornecer uma explicação Como Milton Einstein fonoima

ou tudo em fariam e graças a isso mudaram ou até mesmo qualquer um de nós faz seja nos nossos melhores momentos criativos e brilhantes seja apenas em simples testes de QI Mas até quando vai ser assim E quando não for mais assim muito obrigado aos membros do canal E não se esqueça de deixar o like se inscrever e até o próximo vídeo