IA precisa refletir a inteligência humana para evoluir, diz fundador da DeepMind

Carla Matsu
21/07/2017 - 15h32
Em artigo, Demis Hassabis argumenta que o campo da IA precisa se reconectar com a neurociência e que ao descobrir mais sobre a inteligência natural conseguiremos criar uma artificial

Demis Hassabis, fundador da DeepMind, startup de inteligência artificial comprada pelo Google em 2014, acredita que a inteligência artificial precisa ser mais humana. Com isso, o empreendedor não quer dizer que a tecnologia precisa herdar características de nossas personalidades, nossos desejos, vaidades e inseguranças, mas que para desenvolvê-la é preciso entender mais como o próprio cérebro humano funciona. 

Em artigo publicado recentemente, Hassabis e três outros especialistas argumentam que o campo da IA precisa se reconectar com o mundo da neurociência e que ao descobrir mais sobre a inteligência “natural" nós conseguiremos, de verdade, entender e criar uma artificial. 

"A compreensão dos cérebros biológicos pode desempenhar um papel vital na construção de máquinas inteligentes”, escreveram os autores no artigo.

Os autores lembram que no início da computação, o trabalho em inteligência artificial estava interligado com a neurociência e a psicologia, quando muitas colaborações entre essas disciplinas se provaram ser altamente produtivas.

"No entanto, mais recentemente, a interação tornou-se muito menos comum, uma vez que ambos os assuntos cresceram enormemente em complexidade e as fronteiras disciplinares se solidificaram", ressaltam. O artigo segue defendendo a importância da neurociência na geração de estudos que acelerem e orientem a pesquisa em IA.

Em entrevista ao The Verge, Hassabis argumenta que o cérebro humano é a única prova existente que temos de uma espécie de inteligência geral possível. "Nós acreditamos, então, que vale a pena colocar esforços em tentar e entender como o cérebro atinge tais capacidades", defende. "Assim, poderemos ver se há ideais que possamos transferir para a IA e o aprendizado de máquinas". 

Fundada 2010, a DeepMind fez manchetes em 2015 quando seu sistema AlphaGo conseguiu derrotar, pela primeira vez, um profissional no jogo milenar de tabuleiro.

Em maio deste ano, após vencer o melhor jogador do mundo, o chinês Ke Jie, por três vezes seguidas, o AlphaGo foi "aposentado". Na ocasião, Hassabis disse que a aposentadoria precoce da plataforma teria como objetivo dar espaço a novas pesquisas.  

“A equipe de pesquisas por trás do AlphaGo agora irá focar considerável energia para o próximo grande conjunto de desafios importantes, desenvolvendo algoritmos gerais avançados que um dia poderiam vir a ajudar cientistas à medida que eles resolvem alguns dos nossos problemas mais complexos, como encontrar novas curas para doenças, reduzir dramaticamente o consumo de energia, ou inventar novos materiais revolucionários”, destacou.

O próprio Hassabis conta com pós-doutorado em neurociência. Segundo ele, foi uma forma de se dedicar a entender como funciona a nossa memória e imaginação. Entender quais as regiões e mecanismos do cérebro estão envolvidos e então usar isso para ajudar a pensar sobre como podemos atingir o mesmo tipo de funções em sistemas artificiais de inteligência.

No artigo, Hassabis e os coautores chamam atenção também para a importância de estudar a cognição animal, "sua implementação neural também tem um papel vital, a medida que consegue oferecer uma janela em aspectos importantes distintos de uma inteligência geral de alto nível". 

Eles seguem defendendo que os benefícios para desenvolver a inteligência artificial, examinando de perto a biológica, são duplos.  Isso porque, em primeiro lugar, a neurociência fornece uma fonte rica de inspiração para novos tipos de algoritmos e arquiteturas, independentes e complementares dos métodos baseados na lógica matemática e ideias que dominaram em grande parte as abordagens tradicionais da IA. 

Em segundo lugar, a neurociência pode fornecer validação de técnicas de inteligência artificial que já existem, uma espécie de suporte para a existência de um componente integral de um sistema de inteligência geral. 

"Essas pistas podem ser críticas para um programa de pesquisa de longo prazo ao determinar onde alocar recursos de forma mais produtiva.  Por exemplo, se um algoritmo não atingir o nível de desempenho exigido ou esperado, mas observamos que é fundamental para o funcionamento do cérebro, podemos supor que os esforços de engenharia redobrados voltados para o seu funcionamento em sistemas artificiais terão valido a pena".

Você pode ler o artigo "Inteligência Artificial inspirada na Neurociência" na íntegra, em inglês, no link