Parece uma piada.
Em 1997, um computador derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
Quase trinta anos depois, ainda podemos assistir a robôs sofisticadíssimos tentando pegar um objeto, errando a posição, aplicando força demais ou simplesmente derrubando alguma coisa.
A máquina sabe qual é a melhor jogada.
Só não peça para ela pegar o bispo.
E talvez essa pequena ironia conte uma parte importante da história da inteligência artificial.
O difícil para nós nem sempre é difícil para as máquinas
Durante muito tempo imaginamos a inteligência de uma maneira bastante humana.
Resolver uma equação complicada exige inteligência. Jogar xadrez em altíssimo nível exige inteligência. Elaborar uma estratégia exige inteligência.
Andar até a cozinha e pegar uma xícara?
Nem pensamos nisso.
Uma criança aprende a reconhecer uma xícara, calcular aproximadamente sua distância, estender o braço, ajustar os dedos, aplicar a força necessária, levantá-la e beber sem fazer nenhum cálculo consciente.
Parece fácil.
Mas existe uma quantidade extraordinária de processamento acontecendo ali.
Visão, profundidade, equilíbrio, coordenação motora, percepção espacial, tato, força, experiência e correções acontecendo continuamente.
Enquanto isso, calcular milhões de possibilidades em um tabuleiro de xadrez é uma tarefa monumental para nós — e bastante adequada para computadores.
Talvez tenhamos passado muito tempo chamando de inteligência justamente aquilo que é difícil para nós.
E então apareceu uma coisa chamada Paradoxo de Moravec
Nos anos 1980, pesquisadores de inteligência artificial, entre eles Hans Moravec, observaram algo aparentemente contraditório.
De forma simplificada:
é relativamente fácil fazer computadores executarem tarefas que consideramos intelectualmente difíceis e extremamente difícil fazê-los realizar algumas coisas que uma criança pequena faz naturalmente.
Isso ficou conhecido como Paradoxo de Moravec.
E existe uma explicação evolutiva interessante para isso.
Raciocínio abstrato, matemática, escrita e xadrez são capacidades muito recentes na história humana.
Já enxergar, andar, reconhecer objetos, interpretar movimentos, manipular coisas e interagir fisicamente com o mundo foram aperfeiçoados pela evolução durante centenas de milhões de anos.
Nós fazemos tudo isso tão naturalmente que nem percebemos o tamanho da inteligência envolvida.
A inteligência artificial não começou com o ChatGPT
Outro ponto interessante para o artigo seria justamente o que você levantou.
Para muita gente, IA parece ter surgido de repente.
Não surgiu.
Antes de conversarmos com máquinas, elas já estavam escolhendo o que aparecia nas nossas buscas, recomendando músicas, reconhecendo rostos, detectando fraudes, traduzindo textos, sugerindo rotas e ajudando carros a interpretar o ambiente.
O Spotify já utilizava sistemas de recomendação para tentar descobrir qual música gostaríamos de ouvir em seguida. Projetos de veículos autônomos já tentavam fazer computadores reconhecerem ruas, pedestres, placas e outros veículos.
Nós convivíamos com sistemas de IA muito antes de começarmos a chamá-los de IA o tempo todo.
A grande mudança recente é que passamos a conversar diretamente com ela.
E isso tornou a tecnologia visível.
Mas aí a história ficou ainda mais estranha
Porque chegamos às IAs generativas.
Agora uma máquina consegue escrever um poema, programar, criar uma imagem, resumir um livro, analisar dados e conversar sobre filosofia.
Coisas que durante muito tempo imaginamos estar entre as capacidades mais exclusivamente humanas.
E ainda assim…
Experimente pedir a ela que dobre uma toalha.
A IA pode explicar perfeitamente como dobrar uma.
Pode escrever um poema sobre a toalha.
Pode criar uma imagem maravilhosa de uma toalha dobrada.
Pode calcular as dimensões ideais da dobra.
Pode provavelmente escrever o software que controla parte do robô.
Mas colocar uma toalha amarrotada sobre uma mesa e pedir que uma máquina simplesmente a dobre continua sendo um problema surpreendentemente complicado.
Há algo de deliciosamente irônico nisso.
Talvez tenhamos entendido errado o que significa “fácil”
Quando dizemos que uma tarefa é fácil, normalmente queremos dizer:
é fácil para nós.
E quando dizemos que algo exige muita inteligência, muitas vezes queremos dizer:
exige esforço consciente de nós.
Mas essas duas coisas não são necessariamente equivalentes.
Reconhecer o rosto de alguém no meio de uma multidão parece trivial.
Entender uma piada parece trivial.
Perceber pelo jeito que alguém respondeu “tudo bem” que provavelmente não está tudo bem parece trivial.
Entrar numa sala desconhecida sem bater nos móveis parece trivial.
Para nós.
Talvez a inteligência humana mais impressionante esteja justamente escondida nas coisas às quais nunca damos importância porque fazemos sem pensar.
Então, quem é mais inteligente?
Provavelmente essa é a pergunta errada.
Uma calculadora já era muito melhor que nós fazendo determinadas contas.
Um GPS é muito melhor que a maioria de nós encontrando o caminho numa cidade desconhecida.
Um computador pode jogar xadrez num nível inalcançável para praticamente qualquer ser humano.
E nós continuamos sendo extraordinariamente bons em uma quantidade enorme de coisas que sequer percebemos que sabemos fazer.
Talvez a história da inteligência artificial não seja simplesmente a história de máquinas ficando parecidas conosco.
Pode ser também a oportunidade de descobrirmos o quanto nós mesmos somos estranhos, complexos e interessantes.
E talvez o futuro mais interessante não esteja na disputa para descobrir quem faz tudo melhor.
Mas em descobrir o que cada inteligência faz melhor quando trabalha com a outra.
A máquina sabe onde o bispo deve ir.
Nós ainda somos muito bons em colocá-lo lá.
Por enquanto.
