Jornal O Globo
Não é de hoje que a Humanidade inventa máquinas que viabilizem, com eficiência e celeridade, suas tarefas cotidianas e, mais que isso, deem vida a criações disponíveis apenas no campo das ideias. Daí a permanente busca pela melhor tecnologia, ou seja, aquela ferramenta, física ou virtual, que vai potencializar a ação humana, realizar suas ordens, atingir objetivos. Ao longo da História, não faltam casos de mecanismos usados para “garantir a sobrevivência”, por exemplo — a começar pelo domínio da pedra lascada, há uns 3,3 milhões de anos. Daí para o surgimento da inteligência artificial (ou IA), essa onda avassaladora que tomou o mundo de hoje (e não irá embora tão cedo), foi um pulo — talvez lento, mas gradativo, sem descanso. Para contar um pouco das relações humanas com “ferramentas inteligentes” nem é o caso, aqui, de retroagir ao tempo das cavernas. Vamos apenas pensar no engenheiro e matemático espanhol Leonardo Torres y Quevedo (1852-1936). Em 1914, ele apresentou em Paris a primeira máquina capaz de resolver os lances finais de uma partida de xadrez. Batizada de El Ajedrecista (O Enxadrista), a invenção de Torres y Quevedo provocou um assombro geral. Era um trambolho que usava eletromagnetos e, depois de configurado, obedecia as regras previstas, fazia as movimentações devidas por si só e, espertamente, emitia um alerta se o adversário humano tentasse trapaceá-lo... Era quase como se estivesse pensando. Puro entretenimento? Não. Por trás do Enxadrista estava a mesma “estrutura” que sustenta a inteligência artificial nossa de cada dia: um banco de dados, instruções, repetição de padrões, tempo para a máquina “aprender” a implementar certas ações. Tudo seguindo uma mesma lógica, capaz de fazê-la trabalhar — aparentemente — por si só. Na sequência de trabalhos que abriram espaço para a inteligência artificial, é bom citar as pesquisas do britânico Alan Turing (1912-1954). Gênio da matemática, ficou famoso por conseguir quebrar o código do Enigma, o dispositivo de criptografia nazista durante a Segunda Guerra, e ajudando os aliados a encurtarem o conflito. Turing é considerado um dos pais da inteligência artificial. Em seu texto “Máquinas computacionais e inteligência”, de 1950, ele questionava até que ponto uma máquina poderia “pensar” por si própria. Assim, propôs o chamado “Teste de Turing” — espécie de “troca de ideias” em que um interlocutor humano tenta diferenciar se está conversando com uma máquina ou com outro humano. Naquela época, as limitações técnicas não deixavam muita dúvida sobre as diferenças entre as duas partes, mas Turing sabia disso. Tinha certeza de que esse teste seria mais amplamente aplicável no fim do século XX — e, hoje, nossas assistentes virtuais como Siri ou Alexa mostram que o britânico estava num caminho certo. A propósito, Turing criou com o colega David Champernowne (1912-2000) o Turochamp, um algoritmo de xadrez projetado para jogar como seres humanos. Faltou-lhe, à época, um hardware à altura para executar o jogo. E já que começamos falando das relações entre IA e o xadrez, é impossível esquecer de um evento ocorrido em 1997. Criado pela IBM, o computador Deep Blue surpreendeu muita gente em maio daquele ano, ao derrotar o supercampeão mundial Garry Kasparov em uma partida de seis jogos. É verdade que Kasparov já havia vencido a primeira disputa com a máquina, realizada no ano anterior. Mas aí, depois de alguns ajustes, o Deep Blue mostrou que os computadores estavam começando a ocupar sem piedade o espaço até então reservado para a inteligência humana. Mais uma vez, assim como o precursor Enxadrista, e agora em níveis mais acelerados, era quase como se o Deep Blue estivesse pensando sozinho. Muitas ondas de IA Foi a partir dessa época, não por acaso, que o mundo da tecnologia começou a falar com mais frequência em inteligência artificial — um sistema lógico que, além de seguir instruções, apreende informações a partir de grandes bases de dados, identifica padrões e melhora seu desempenho gradativamente. Quanto maiores essas bases de dados (esses saberes) e a capacidade de processamento, maior a chance de o chamado “Agente de IA” (como o Chat GPT) produzir respostas satisfatórias. E tudo se potencializa à medida que os softwares assimilam linguagens mais humanas (ecoando Turing novamente). Em um primeiro momento, ainda nos anos 1990, a IA “atuava” nas recomendações personalizadas feitas por algoritmos aos usuários — e foi assim que explodiram empresas como Amazon e Google, mostrando total intimidade com seus mercados graças a um gigantesco manancial de informações geradas espontaneamente pelos clientes. Sem muita transparência, os bancos de dados da “memória coletiva da internet” começavam ali a ser alimentados. Já na sequência, a IA ganhou musculatura no mundo corporativo e governamental, com maior preocupação sobre mercado financeiro, saúde e entretenimento, sempre de olho em perspectivas de negócios, segurança e previsão de danos, e sustentada por deep learning e big data (veja glossário nas páginas 4 e 5). Logo vimos a IA Perceptiva (ou Sensorial), com a chegada de programas de reconhecimento facial e voz. Hoje, quando se fala em IA, fala-se sobretudo na IA Generativa, capaz de produzir textos, imagens, aplicativos... enfim, tudo o que o usuário conseguir traduzir em prompts, ou seja, comandos que sejam entendidos pelo software. O exemplo mais popular é o ChatGPT, lançado em 2022, que abriu espaço para popularizar ferramentas como Gemini, DALL-E, Midjourney, Canva e tantas outras — cada qual na sua praia de atuação. Também entramos na IA Agêntica, com sistemas que imitam a lógica humana para tomar decisões e resolver problemas em tempo real. A diferença, aqui, é que a máquina ganha cada vez mais autonomia, necessitando de pouquíssima interferência humana para realizar suas tarefas de ponta a ponta, recorrendo até a ferramentas externas. É como se a IA já soubesse a tarefa a cumprir e, combinando análise, decisão e ação, agora sente-se “à vontade” para interagir com outros sistemas. É o que tem movido, por exemplo, os veículos autônomos, plenos em fontes de dados em tempo real, como sensores e GPS, que precisam de atenção permanente por questões óbvias. O mesmo ocorre na área de saúde. Mas essa não é a onda final. A evolução das telecomunicações, como nas redes 5G, aumenta a capacidade de processamento e transmissão de dados rapidamente — repetindo uma onda de décadas atrás, em outras escalas. Daí, pode não ser para breve, mas já se fala muito em IA Quântica, que implica o uso de tecnologias quânticas, aumentando exponencialmente a capacidade de processamento simultâneo de dados gigantescos. Por essas e por outras, vemos que não se pode falar, ainda, em independência total da IA — mas isso não é impossível de acontecer. Nesse caso, o céu é o limite.
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