1.2 O Teste de Turing

1.2 Teste de Turing

O teste de Turing, proposto por Alan Turing (1950), foi concebido como uma experiência mental que evitasse a ambiguidade filosófica da questão "Pode uma máquina pensar?". Um computador passa no teste se um interrogador humano, após colocar algumas perguntas por escrito, não conseguir distinguir se as respostas escritas vêm de uma pessoa ou de um computador. O Capítulo 28 discute em detalhe o teste e se um computador seria realmente inteligente se o passasse. Para já, salientamos que programar um computador para passar num teste aplicado de forma rigorosa é um enorme desafio. O computador necessitaria das seguintes capacidades:

• processamento de linguagem natural para comunicar com sucesso numa linguagem humana;
• representação do conhecimento para armazenar o que sabe ou ouve;
• raciocínio automatizado para responder a perguntas e tirar novas conclusões;
• aprendizagem automática para se adaptar a novas circunstâncias e para detetar e extrapolar padrões.

Turing considerava desnecessária a simulação física de uma pessoa para demonstrar inteligência. No entanto, outros investigadores propuseram um teste de Turing total, que exige interação com objetos e pessoas no mundo real. Para passar neste teste total, um robô necessitaria de:

• visão computacional e reconhecimento de voz para perceber o mundo;
• robótica para manipular objetos e movimentar-se.

Estas seis disciplinas compõem a maior parte da inteligência artificial (IA). No entanto, os investigadores da área têm dedicado pouco esforço a passar o teste de Turing, acreditando ser mais importante estudar os princípios subjacentes da inteligência. A busca pelo "voo artificial" só teve sucesso quando os engenheiros deixaram de imitar os pássaros e começaram a usar túneis de vento e a estudar a aerodinâmica. Os manuais de engenharia aeronáutica não definem o objetivo do campo como a criação de "máquinas que voem exatamente como pombos ao ponto de enganarem outros pombos".

Uma máquina pode pensar?

Curiosamente, o desenvolvimento da inteligência artificial tem sido repleto de obstáculos.

A pergunta é: "Pode uma máquina pensar?". Em 1950, o matemático inglês Alan Turing marcou o início do desenvolvimento do que hoje conhecemos como inteligência artificial. Poucos anos após esta grande ideia, em 1956, os cientistas de renome John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon reuniram-se numa conferência em Dartmouth, que durou um mês, com o objetivo de definir os objetivos e protocolos de investigação na área. Foi então que o termo "inteligência artificial" foi cunhado e oficialmente apresentado.

Na altura do surgimento da IA, os computadores eram muito diferentes dos de hoje: tinham menor capacidade e velocidade, e eram bastante mais caros. Por isso, a investigação nesta área exigia soluções de design diferentes e dependia de apoio oficial e de fontes de financiamento estáveis.

Durante a primeira vaga de desenvolvimento da IA, que durou até ao início dos anos 70 do século 20, surgiram programas interessantes. Um dos primeiros foi o programa Logic Theorist, escrito em 1956, que explorava as capacidades da lógica matemática e da dedução. Este programa conseguiu provar 38 dos primeiros 52 teoremas do famoso livro Principia Mathematica. Outro exemplo é o ELIZA, que simulava conversas com utilizadores seguindo regras simples em inglês. A motivação para investigar comunicação surgiu da proposta de Turing de que máquinas inteligentes deveriam ser capazes de comunicar sem que o interlocutor percebesse que falava com uma máquina — este teste é hoje conhecido como o Teste de Turing.

Até ao início da década de 1970, muitas ideias emergiram e mais tarde permitiram avanços na IA moderna. Um exemplo é a ideia do perceptron, a base das redes neuronais de hoje, introduzida em 1957 por Frank Rosenblatt. Segundo Rosenblatt, o perceptron tinha capacidade de aprender, tomar decisões e traduzir línguas — embora tenha levado muito tempo a confirmar tais capacidades.

Devido à falta de financiamento, esta primeira vaga foi seguida pelo que se chama o primeiro "inverno da IA", causado em parte por projetos demasiado ambiciosos cujos resultados foram limitados pelas capacidades dos computadores e pela escassez de dados disponíveis.

Um momento marcante na história da IA foi em 1997, quando o sistema Deep Blue da IBM venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. O sistema Deep Blue era um exemplo de sistema especialista, que usava uma base de dados com inúmeras regras do tipo "se-então" e lógica para imitar o raciocínio de especialistas e chegar a respostas corretas. Um efeito semelhante no desenvolvimento da inteligência artificial foi provocado quase 20 anos depois, em 2016, pelo sistema AlphaGo da DeepMind (Google), ao derrotar o campeão mundial Lee Sedol no jogo de Go.

Em 2011, a capacidade das máquinas para responder a perguntas em inglês foi demonstrada pelo sistema Watson da IBM, no concurso Jeopardy!. Watson venceu dois campeões anteriores, ao responder corretamente e mais rapidamente às perguntas. Segundo fontes da altura, Watson era capaz de processar 500 GB de conteúdo por segundo — o equivalente a cerca de um milhão de livros.

Por outro lado, a capacidade das máquinas para reconhecer e distinguir objetos em imagens foi demonstrada em 2012 pela equipa Google X, que criou um programa capaz de reconhecer gatos em imagens. Depois de ver mais de 10 milhões de imagens em 3 dias, o programa aprendeu a reconhecer gatos. Desde então, a capacidade dos sistemas de reconhecimento tem melhorado bastante e, em muitas aplicações, superam a precisão humana. A imagem abaixo mostra a tendência de desenvolvimento em áreas como reconhecimento de texto manuscrito, reconhecimento de fala, reconhecimento de imagens e, mais recentemente, tarefas de compreensão de linguagem.

A imagem é retirada de https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai

Estas conquistas foram o prelúdio para um desenvolvimento muito mais promissor da IA, graças à Internet, à Web e à maior disponibilidade de dados, bem como ao aumento exponencial da capacidade de processamento dos computadores face aos anos 50. Isto levou também a uma mudança de paradigma no campo, passando-se de sistemas baseados em lógica para sistemas baseados em estatística.

A história da IA também está ligada aos robôs — não só em romances e filmes de ficção científica, mas também na criação de robôs reais. Em 1950, o cientista americano Claude Shannon criou um rato capaz de encontrar a saída de um labirinto, chamado Theseus, em homenagem à mitologia grega. Em 1966, uma equipa do Stanford Research Institute iniciou o desenvolvimento do robô Shakey, o primeiro robô capaz de se mover e fazer inferências sobre o ambiente. Em 1989, a equipa da Universidade Carnegie Mellon criou o primeiro veículo autónomo, o ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network), que percorreu com sucesso 145 quilómetros a uma velocidade de 110 km/h entre outros carros.