Startup de IA ‘vicária’ entusiasma elite do Vale do Silício – Mas será tudo exagero?

A startup de Inteligência Artificial, Vicarious, tem recebido muita atenção ultimamente e não está totalmente claro o porquê. Muitos figurões do Vale do Silício têm aberto seus bolsos pessoais e distribuído muito dinheiro para apoiar a pesquisa da empresa. Seu site ostenta o recente influxo de financiamento de notáveis ​​como o CEO da Amazon, Jeff Bezos, o cofundador do Yahoo, Jerry Yang, o cofundador do Skype, Janus Friis, o fundador do Facebook, Mark Zuckerberg e... Ashton Kutcher. Não se sabe realmente para onde está indo todo esse dinheiro. A IA é uma área altamente secreta e protetora do desenvolvimento tecnológico ultimamente, mas o debate público sobre a chegada e o uso da tão esperada IA ​​no mundo real tem sido tudo menos abafado.

Embora tenha havido muito burburinho sobre a empresa, especialmente desde que seus computadores quebraram o “CAPTCHA” no outono passado, eles conseguiram permanecer um jogador esquivo e misterioso. Por exemplo, eles não divulgam seu endereço por medo de espionagem corporativa, e até mesmo uma visita ao site deles deixará você confuso sobre o que eles realmente fazem. Todo esse jogo difícil ainda fez com que os investidores fizessem fila. O principal projeto da Vicarious tem sido a construção de uma rede neural capaz de replicar a parte do cérebro humano que controla a visão, o movimento corporal e a linguagem.

O cofundador Scott Phoenix disse que a empresa está tentando “construir um computador que pense como uma pessoa, exceto que não precisa comer ou dormir”. O foco da Vicarious até agora tem sido o reconhecimento visual de objetos: primeiro com fotos, depois com vídeos e depois com outros aspectos da inteligência humana e do aprendizado. O cofundador Dileep George, anteriormente pesquisador-chefe da Numenta, tem enfatizado a análise do processamento de dados perceptivos no trabalho da empresa. O plano é eventualmente criar uma máquina que possa aprender a “pensar” através de uma série de algoritmos eficientes e não supervisionados. Naturalmente, isso deixou as pessoas bastante assustadas.

Durante anos, a possibilidade de a IA se tornar parte da vida real atraiu imediatamente referências instintivas de Hollywood. Além dos receios de que os empregos humanos sejam perdidos para os robôs, as pessoas estão genuinamente preocupadas com o facto de não demorar muito até que nos encontremos numa situação não muito diferente daquelas apresentadas na Matrix. O cofundador da Tesla Motors e do PayPal, Elon Musk, também investidor, expressou preocupação com a IA em uma entrevista recente à CNBC.

“Gosto de ficar de olho no que está acontecendo com a inteligência artificial”, disse Musk. “Acho que há um resultado potencialmente perigoso aí. Houve filmes sobre isso, você sabe, como Terminator. Existem alguns resultados assustadores. E devemos tentar garantir que os resultados sejam bons, e não ruins.”

Stephen Hawking deu sua opinião, essencialmente confirmando nosso medo de que deveríamos ter medo. Seus comentários recentes em The Independent levou ao frenesi da mídia, gerando manchetes como “Stephen Hawking está aterrorizado com a inteligência artificial”, do Huffington Post, e o brilhante “A inteligência artificial pode acabar com a humanidade!”, da MSNBC. Os comentários de Hawking foram significativamente menos apocalípticos, constituindo um aviso sensato: “O sucesso na criação de IA seria o maior evento da história da humanidade.

Infelizmente, também poderá ser o último, a menos que aprendamos a evitar os riscos. O impacto a longo prazo da IA ​​depende da sua possibilidade de ser controlada.” Esta questão do “controle” tirou muitos ativistas dos direitos dos robôs da toca, defendendo a liberdade dos robôs, dizendo que tentar “controlar” esses seres pensantes seria cruel e equivaleria a uma forma de escravidão, e que precisamos deixar os robôs sejam livres e vivam suas vidas em todo o seu potencial (sim, esses ativistas existem).

Muitas pontas soltas precisam ser resolvidas antes que as pessoas se deixem levar. Por um lado, Vicarious não está criando uma liga de robôs que terão sentimentos, pensamentos e personalidades ou um desejo de se levantar contra os humanos que os criaram e dominar o mundo. Eles mal conseguem entender piadas. Até agora tem sido quase impossível ensinar aos computadores qualquer coisa que se assemelhe ao sentido das ruas, ao “significado” humano e às subtilezas humanas.

Por exemplo, um projeto de Stanford chamado “Movendo-se Profundamente”, destinado a interpretar resenhas de filmes e dar uma crítica positiva ou negativa aos filmes, tem sido totalmente incapaz de ler sarcasmo ou ironia. Afinal, Vicarious não está falando de uma simulação da experiência humana. A afirmação amplamente abrangente de que os computadores da Vicarious “pensarão” como as pessoas é bastante vaga. Precisamos encontrar outra palavra para “pensar” neste contexto. Estamos falando de computadores que podem aprender através do reconhecimento – pelo menos por enquanto.

Então o que isso quer dizer? Os tipos de desenvolvimento para os quais estamos avançando realisticamente têm características mais práticas e aplicáveis, como reconhecimento facial, carros autônomos, diagnóstico médico, tradução de texto (afinal, poderíamos definitivamente usar algo melhor do que o Google Tradutor) e hibridização tecnológica. O que é bobo nisso tudo é nada disso é novo. O guru da tecnologia e presidente da Sociedade de Inteligência Geral Artificial, Dr. Ben Goertzel aponta em Seu blog, “Se você escolher outros problemas, como ser mensageiro de bicicleta em uma rua movimentada de Nova York, escrever um artigo de jornal sobre uma situação em desenvolvimento recente, aprender um novo idioma com base na experiência do mundo real ou identificar os eventos humanos mais significativos entre todos os interações entre pessoas em uma sala grande e lotada, então você descobriria que os métodos estatísticos [aprendizado de máquina] atuais não são tão úteis.”

Existem apenas certas coisas que as máquinas ainda não entendem e algumas coisas que não podem ser capturadas em um algoritmo. Estamos vendo uma espécie de hype de bola de neve que praticamente provou, pelo menos até agora, ser em grande parte superficial. Mas o hype em si pode ser perigoso. Como Diretor de Pesquisa de IA do Facebook e Diretor Fundador do Centro de Ciência de Dados da NYU, Yann LeCun postou publicamente em sua página do Google+: “O hype é perigoso para a IA. O hype matou a IA quatro vezes nas últimas cinco décadas. O hype da IA ​​deve ser interrompido.”

Quando Vicarious quebrou o CAPTCHA no outono passado, LeCun estava cético em relação ao frenesi da mídia, apontando algumas realidades muito importantes: “1. Quebrar CAPTCHAs dificilmente é uma tarefa interessante, a menos que você seja um spammer; 2. É fácil reivindicar sucesso em um conjunto de dados que você mesmo criou.” Ele continuou aconselhando jornalistas de tecnologia: “Por favor, não acreditem em afirmações vagas de startups de IA, a menos que produzam resultados de última geração em benchmarks amplamente aceitos”, e diz para tomar cuidado com jargões sofisticados ou vagos como “software de aprendizado de máquina baseado em princípios computacionais do cérebro humano” ou “rede cortical recursiva”.

Pelos padrões da LeCun, o reconhecimento de objetos e imagens é de longe um passo mais impressionante no desenvolvimento da IA. Ele tem mais fé no trabalho de grupos como Deep Mind, que têm um bom histórico em publicações de prestígio e desenvolvimento tecnológico, e uma excelente equipe de cientistas e engenheiros trabalhando para eles. “Talvez o Google tenha pago a mais pela Deep Mind”, diz LeCun, “mas eles conseguiram uma boa quantidade de pessoas inteligentes com o dinheiro. Embora parte do que a Deep Mind faz seja mantido em segredo, eles publicam artigos em grandes conferências”. A opinião de LeCun sobre Vicarious é bem diferente. “Vicarious é só fumaça e espelhos”, diz ele. “As pessoas não têm histórico (ou, se tiverem, é um histórico de exageros e não entrega).

Eles nunca fizeram nenhuma contribuição para IA, aprendizado de máquina ou visão computacional. Não há informações sobre os métodos e algoritmos que eles estão usando. E não há resultados em conjuntos de dados padrão que possam ajudar a comunidade a avaliar a qualidade dos seus métodos. É tudo exagero. Existem muitas startups de IA/aprendizagem profunda que fazem coisas interessantes (principalmente aplicações de métodos desenvolvidos recentemente na academia). É desconcertante para mim que Vicarious atraia tanta atenção (e dinheiro) com nada além de afirmações selvagens e infundadas.”

Talvez seja a reminiscência de movimentos espirituais de pseudo-culto que envolvem celebridades. Isso faz com que tudo pareça um pouco piegas ou pelo menos parcialmente fantástico. Quero dizer, até que ponto você pode levar a sério uma operação que envolve Ashton Kutcher e cerca de um milhão de referências ao Exterminador do Futuro? No passado, grande parte da cobertura mediática foi extremamente entusiástica, a imprensa talvez demasiado entusiasmada por usar palavras como “processador de inspiração biológica” e “computação quântica”.

Mas desta vez, a máquina da propaganda está um pouco mais relutante em engrenar automaticamente. Como Gary Marcus apontou recentemente em The New Yorker, muitas dessas histórias são “na melhor das hipóteses confusas”, na verdade falhando em divulgar algo novo e refazendo informações sobre a tecnologia que já temos e usamos. E essas coisas vêm acontecendo há décadas. Basta verificar o Perceptron e você pode ter uma ideia de quão enferrujado esse trem tecnológico realmente está. Dito isto, os ricos estão embarcando no trem do dinheiro e não parece que isso vá parar tão cedo.