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Como a primeira Inteligência Artificial Geral mudará a sociedade: Futuro da inteligência artificial P2

David Tal, editor, futurista
@DavidTalWrites
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Ter, 09 / 15 / 2020 - 13: 08

Construímos pirâmides. Aprendemos a aproveitar a eletricidade. Entendemos como nosso universo se formou após o Big Bang (principalmente). E, claro, o exemplo clichê, colocamos um homem na lua. No entanto, apesar de todas essas realizações, o cérebro humano permanece muito fora da compreensão da ciência moderna e é, por padrão, o objeto mais complexo do universo conhecido - ou pelo menos nossa compreensão dele.

Dada essa realidade, não deve ser totalmente chocante que ainda não tenhamos construído uma inteligência artificial (IA) a par dos humanos. Uma IA como Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) e David (Prometheus), ou IA não humanóide como Samantha (Her) e TARS (Interstellar), esses são exemplos do próximo grande marco no desenvolvimento da IA: inteligência geral artificial (AGI, às vezes também chamado de HLMI ou Human Level Machine Intelligence).

Em outras palavras, o desafio que os pesquisadores de IA estão enfrentando é: como podemos construir uma mente artificial comparável à nossa quando nem sequer temos uma compreensão completa de como nossa própria mente funciona?

Exploraremos essa questão, juntamente com como os humanos se compararão às futuras AGIs e, finalmente, como a sociedade mudará no dia seguinte ao anúncio da primeira AGI ao mundo.

O que é uma inteligência artificial geral?

Projete uma IA que possa vencer os jogadores mais bem classificados em Chess, Jeopardy e Go, fácil (Deep Blue, Watson e AlfaGO respectivamente). Projete uma IA que possa responder a qualquer pergunta, sugerir itens que você pode querer comprar ou gerenciar uma frota de táxis compartilhados – empresas multibilionárias inteiras são construídas em torno deles (Google, Amazon, Uber). Mesmo uma IA que pode levá-lo de um lado para o outro do país... bem, estamos trabalhando nisso.

Mas peça a uma IA para ler um livro infantil e entender o conteúdo, significado ou moral que está tentando ensinar, ou peça a uma IA que diga a diferença entre uma foto de um gato e uma zebra, e você acabará causando mais do que alguns curto circuitos.

A natureza passou milhões de anos desenvolvendo um dispositivo de computação (cérebros) que se destaca em processar, entender, aprender e depois agir em novas situações e em novos ambientes. Compare isso com o último meio século de ciência da computação que se concentrou na criação de dispositivos de computação adaptados às tarefas específicas para as quais foram projetados.

Em outras palavras, o computador humano é um generalista, enquanto o computador artificial é um especialista.

O objetivo de criar uma AGI é criar uma IA que possa pensar e aprender mais como um humano, por meio da experiência e não por meio de programação direta.

No mundo real, isso significaria um futuro AGI aprendendo a ler, escrever e contar uma piada, ou andar, correr e andar de bicicleta em grande parte por conta própria, por meio de sua própria experiência no mundo (usando qualquer corpo ou corpo). órgãos/dispositivos sensoriais que damos a ele) e por meio de sua própria interação com outros IA e outros humanos.

O que será necessário para construir uma inteligência geral artificial

Embora tecnicamente difícil, a criação de uma AGI deve ser possível. Se, de fato, há uma propriedade profundamente enraizada nas leis da física – a universalidade da computação – que basicamente diz tudo o que um objeto físico pode fazer, um computador de propósito geral suficientemente poderoso deve, em princípio, ser capaz de copiar/simular.

E, no entanto, é complicado.

Felizmente, há muitos pesquisadores inteligentes de IA no caso (sem mencionar muitos financiamentos corporativos, governamentais e militares que os apoiam) e, até agora, eles identificaram três ingredientes-chave que acham necessários resolver para trazer um AGI em nosso mundo.

Big data. A abordagem mais comum para o desenvolvimento de IA envolve uma técnica chamada aprendizado profundo – um tipo específico de sistema de aprendizado de máquina que funciona absorvendo quantidades gigantes de dados, triturando esses dados em uma rede de neurônios simulados (modelados após o cérebro humano) e, em seguida, usar os resultados para programar seus próprios insights. Para obter mais detalhes sobre aprendizado profundo, leia este.

Por exemplo, em 2017, o Google alimentou sua IA com milhares de imagens de gatos que seu sistema de aprendizado profundo usava para aprender não apenas como identificar um gato, mas também diferenciar entre diferentes raças de gatos. Pouco tempo depois, eles anunciaram o lançamento iminente de Google Lens, um novo aplicativo de pesquisa que permite aos usuários tirar uma foto de qualquer coisa e o Google não apenas informa o que é, mas oferece um conteúdo contextual útil descrevendo-o - útil quando viaja e você deseja saber mais sobre uma atração turística específica. Mas aqui também, o Google Lens não seria possível sem os bilhões de imagens atualmente listadas em seu mecanismo de busca de imagens.

E, no entanto, essa combinação de big data e aprendizado profundo ainda não é suficiente para criar uma AGI.

Melhores algoritmos. Na última década, uma subsidiária do Google e líder no espaço de IA, a DeepMind, fez sucesso ao combinar os pontos fortes do aprendizado profundo com o aprendizado por reforço, uma abordagem complementar de aprendizado de máquina que visa ensinar a IA a realizar ações em novos ambientes para alcançar um objetivo definido.

Graças a essa tática híbrida, a IA de estreia da DeepMind, AlphaGo, não apenas aprendeu a jogar AlphaGo baixando as regras e estudando as estratégias de jogadores humanos mestres, mas depois de jogar contra si mesma milhões de vezes, conseguiu vencer os melhores jogadores AlphaGo usando movimentos e estratégias nunca antes vistas no jogo.

Da mesma forma, o experimento de software Atari da DeepMind envolveu dar a uma IA uma câmera para ver uma tela de jogo típica, programá-la com a capacidade de inserir ordens de jogo (como botões de joystick) e dar a ela o objetivo singular de aumentar sua pontuação. O resultado? Em poucos dias, ele aprendeu sozinho a jogar e dominar dezenas de jogos de arcade clássicos.

Mas, por mais empolgantes que sejam esses sucessos iniciais, ainda existem alguns desafios importantes a serem resolvidos.

Por um lado, os pesquisadores de IA estão trabalhando para ensinar à IA um truque chamado 'chunking' no qual os cérebros humanos e animais são excepcionalmente bons. Simplificando, quando você decide sair para comprar mantimentos, é capaz de visualizar seu objetivo final (comprar um abacate) e um plano aproximado de como você faria isso (sair de casa, visitar o supermercado, comprar o abacate, volte para casa). O que você não faz é planejar cada respiração, cada passo, cada contingência possível em seu caminho até lá. Em vez disso, você tem um conceito (pedaço) em sua mente de onde quer ir e adapta sua viagem a qualquer situação que surja.

Por mais comum que possa parecer para você, essa habilidade é uma das principais vantagens que o cérebro humano ainda tem sobre a IA – é a adaptabilidade de definir uma meta e persegui-la sem conhecer todos os detalhes com antecedência e apesar de qualquer obstáculo ou mudança ambiental que possamos pode encontrar. Essa habilidade permitiria que os AGIs aprendessem com mais eficiência, sem a necessidade do big data mencionado acima.

Outro desafio é a capacidade de não apenas ler um livro, mas entenda o significado ou contexto por trás dele. A longo prazo, o objetivo aqui é que uma IA leia um artigo de jornal e seja capaz de responder com precisão a uma série de perguntas sobre o que leu, como escrever um relatório de livro. Essa habilidade transformará uma IA de simplesmente uma calculadora que processa números para uma entidade que processa significados.

No geral, avanços adicionais em um algoritmo de autoaprendizagem que pode imitar o cérebro humano desempenharão um papel fundamental na eventual criação de uma AGI, mas, juntamente com esse trabalho, a comunidade de IA também precisa de um hardware melhor.

Melhor hardware. Usando as abordagens atuais explicadas acima, uma AGI só se tornará possível depois que aumentarmos seriamente o poder de computação disponível para executá-la.

Para contextualizar, se pegarmos a capacidade do cérebro humano de pensar e a convertermos em termos computacionais, então a estimativa aproximada da capacidade mental de um ser humano médio é um exaflop, o que equivale a 1,000 petaflops ('Flop' significa operações de ponto flutuante por segundo e mede a velocidade de computação).

Em comparação, até o final de 2018, o supercomputador mais poderoso do mundo, o japonês Nuvem de ponte de IA vai cantarolar a 130 petaflops, muito menos que um exaflop.

Conforme descrito em nosso supercomputadores capítulo em nosso Futuro dos computadores série, tanto os EUA quanto a China estão trabalhando para construir seus próprios supercomputadores exaflop até 2022, mas mesmo que tenham sucesso, isso ainda pode não ser suficiente.

Esses supercomputadores operam com várias dezenas de megawatts de energia, ocupam várias centenas de metros quadrados de espaço e custam várias centenas de milhões para serem construídos. Um cérebro humano usa apenas 20 watts de potência, cabe dentro de um crânio com cerca de 50 cm de circunferência e somos sete bilhões (2018). Em outras palavras, se quisermos tornar as AGIs tão comuns quanto os humanos, precisaremos aprender a criá-las de maneira mais econômica.

Para esse fim, os pesquisadores de IA estão começando a considerar alimentar futuras IAs com computadores quânticos. Descrito com mais detalhes no computadores quânticos capítulo de nossa série O Futuro dos Computadores, esses computadores funcionam de maneira fundamentalmente diferente dos computadores que construímos no último meio século. Uma vez aperfeiçoado na década de 2030, um único computador quântico superará todos os supercomputadores atualmente em operação em 2018, globalmente, juntos. Eles também serão muito menores e usarão muito menos energia do que os supercomputadores atuais.

Como uma inteligência artificial geral seria superior a um humano?

Vamos supor que todos os desafios listados acima sejam descobertos, que os pesquisadores de IA tenham sucesso na criação da primeira AGI. Como uma mente AGI será diferente da nossa?

Para responder a esse tipo de pergunta, precisamos classificar as mentes AGI em três categorias, aquelas que vivem dentro de um corpo de robô (Dados de Star Trek), aqueles que têm uma forma física, mas estão conectados sem fio à internet/nuvem (Agente Smith da A matriz) e aqueles sem forma física que vivem inteiramente em um computador ou online (Samantha de ELA).

Para começar, as AGIs dentro de um corpo robótico isolado da web competirão em pé de igualdade com as mentes humanas, mas com vantagens selecionadas:

Memória: Dependendo do design da forma robótica da AGI, sua memória de curto prazo e memória de informações-chave serão definitivamente superiores aos humanos. Mas, no final das contas, há um limite físico para a quantidade de espaço no disco rígido que você pode colocar no robô, supondo que os projetemos para se parecerem com humanos. Por esta razão, a memória de longo prazo dos AGIs agirá de maneira muito parecida com a dos humanos, esquecendo ativamente informações e memórias que são consideradas desnecessárias para seu funcionamento futuro (para liberar 'espaço em disco').
Velocidade: O desempenho dos neurônios dentro do cérebro humano atinge o máximo de aproximadamente 200 hertz, enquanto os microprocessadores modernos funcionam no nível de gigahertz, milhões de vezes mais rápido que os neurônios. Isso significa que, em comparação com os humanos, as futuras AGIs processarão informações e tomarão decisões mais rapidamente do que os humanos. Lembre-se, isso não significa necessariamente que essa AGI tomará decisões mais inteligentes ou mais corretas do que os humanos, apenas que eles podem chegar a conclusões mais rapidamente.
Desempenho: Simplificando, o cérebro humano se cansa se funcionar por muito tempo sem descanso ou sono e, quando isso acontece, sua memória e sua capacidade de aprender e raciocinar ficam prejudicadas. Enquanto isso, para AGIs, supondo que eles sejam recarregados (eletricidade) regularmente, eles não terão essa fraqueza.
Capacidade de atualização: para um ser humano, aprender um novo hábito pode levar semanas de prática, aprender uma nova habilidade pode levar meses e aprender uma nova profissão pode levar anos. Para um AGI, eles terão a capacidade de aprender tanto por experiência (como humanos) quanto por upload direto de dados, semelhante à forma como você atualiza regularmente o sistema operacional do seu computador. Essas atualizações podem ser aplicadas a atualizações de conhecimento (novas habilidades) ou atualizações de desempenho na forma física das AGIs.

Em seguida, vamos ver as AGIs que têm uma forma física, mas também estão conectadas sem fio à Internet/nuvem. As diferenças que podemos ver com esse nível quando comparadas a AGIs não conectadas incluem:

Memória: Essas AGIs terão todas as vantagens de curto prazo que a classe AGI anterior tem, exceto que também se beneficiarão de uma memória de longo prazo perfeita, pois podem carregar essas memórias na nuvem para acessar quando necessário. Obviamente, essa memória não estará acessível em áreas de baixa conectividade, mas isso se tornará menos preocupante durante as décadas de 2020 e 2030, quando mais do mundo estiver online. Leia mais em capítulo um do nosso Futuro da Internet série.
Velocidade: Dependendo do tipo de obstáculo que esta AGI enfrenta, eles podem acessar o maior poder de computação da nuvem para ajudá-los a resolvê-lo.
Desempenho: Nenhuma diferença quando comparado a AGIs desconectados.
Capacidade de atualização: A única diferença entre esta AGI no que se refere à capacidade de atualização é que eles podem acessar atualizações em tempo real, sem fio, em vez de ter que visitar e conectar-se a um depósito de atualização.
Coletivo: Os humanos se tornaram a espécie dominante da Terra não porque éramos o animal maior ou mais forte, mas porque aprendemos a nos comunicar e colaborar de várias maneiras para alcançar objetivos coletivos, desde caçar um mamute lanoso até construir a Estação Espacial Internacional. Uma equipe de AGIs levaria essa colaboração para o próximo nível. Dadas todas as vantagens cognitivas listadas acima e combinadas com a capacidade de se comunicar sem fio, tanto pessoalmente quanto a longas distâncias, uma futura equipe de AGI / mente coletiva poderia teoricamente lidar com projetos com muito mais eficiência do que uma equipe de humanos.

Por fim, o último tipo de AGI é a versão sem forma física, que opera dentro de um computador, e tem acesso a todo o poder computacional e recursos online que seus criadores disponibilizam. Em programas e livros de ficção científica, esses AGIs geralmente assumem a forma de assistentes/amigos virtuais especializados ou o sistema operacional corajoso de uma nave espacial. Mas em comparação com as outras duas categorias de AGI, essa IA será diferente das seguintes maneiras;

Velocidade: Ilimitada (ou, pelo menos, até os limites do hardware ao qual tem acesso).
Memória: Ilimitada
Desempenho: Aumento da qualidade da tomada de decisões graças ao acesso a centros de supercomputação.
Capacidade de atualização: Absoluta, em tempo real e com uma seleção ilimitada de atualizações cognitivas. Obviamente, como essa categoria AGI não possui uma forma de robô físico, não haverá necessidade de atualizações físicas disponíveis, a menos que essas atualizações sejam para os supercomputadores em que operam.
Coletivo: Semelhante à categoria AGI anterior, esta AGI sem corpo colaborará efetivamente com seus colegas AGI. No entanto, dado seu acesso mais direto ao poder de computação ilimitado e acesso a recursos online, esses AGIs geralmente assumirão papéis de liderança em um coletivo geral de AGI.

Quando a humanidade criará a primeira inteligência geral artificial?

Não há data definida para quando a comunidade de pesquisa de IA acredita que inventará uma AGI legítima. No entanto, um 2013 pesquisa de 550 dos principais pesquisadores de IA do mundo, conduzidos pelos principais pensadores de pesquisa de IA Nick Bostrom e Vincent C. Müller, calcularam a média de opiniões para três anos possíveis:

Ano otimista mediano (10% de probabilidade): 2022
Ano realista mediano (50% de probabilidade): 2040
Ano pessimista mediano (90% de probabilidade): 2075

Quão precisas são essas previsões realmente não importa. O que importa é que a grande maioria da comunidade de pesquisa em IA acredita que inventaremos uma AGI em nossas vidas e relativamente no início deste século.

Como a criação de uma inteligência geral artificial mudará a humanidade

Exploramos o impacto dessas novas IA em detalhes ao longo do último capítulo desta série. Dito isso, neste capítulo, diremos que a criação de uma AGI será muito semelhante à reação social que experimentaremos se os humanos encontrarem vida em Marte.

Um campo não entenderá o significado e continuará pensando que os cientistas estão fazendo um grande negócio sobre a criação de outro computador mais poderoso.

Outro campo, provavelmente composto por luditas e indivíduos religiosos, temerá essa AGI, pensando que é uma abominação tentar exterminar a humanidade no estilo SkyNet. Este campo defenderá ativamente a exclusão/destruição de AGIs em todas as suas formas.

Por outro lado, o terceiro campo verá esta criação como um evento espiritual moderno. De todas as maneiras que importam, esta AGI será uma nova forma de vida, uma que pensa diferentemente de nós e cujos objetivos são diferentes dos nossos. Assim que a criação de uma AGI for anunciada, os humanos não estarão mais compartilhando a Terra apenas com animais, mas também ao lado de uma nova classe de seres artificiais cuja inteligência é igual ou superior à nossa.

O quarto campo incluirá interesses de negócios que investigarão como podem usar AGIs para atender a várias necessidades de negócios, como preencher lacunas no mercado de trabalho e acelerar o desenvolvimento de novos bens e serviços.

Em seguida, temos representantes de todos os níveis de governo que vão tropeçar tentando entender como regular as AGIs. Este é o nível em que todos os debates moralizantes e filosóficos virão à tona, especificamente em torno de tratar esses AGIs como propriedade ou como pessoas.

E, finalmente, o último acampamento serão as agências militares e de segurança nacional. Na verdade, há uma boa chance de o anúncio público do primeiro AGI ser adiado por meses ou anos devido apenas a este acampamento. Por quê? Porque a invenção de um AGI, em pouco tempo, levará à criação de uma superinteligência artificial (ASI), que representará uma enorme ameaça geopolítica e uma oportunidade que supera em muito a invenção da bomba nuclear.

Por esta razão, os próximos capítulos se concentrarão inteiramente no tópico das ASIs e se a humanidade sobreviverá após sua invenção.

(Maneira excessivamente dramática de terminar um capítulo? Pode apostar.)