AI nasceu neste acampamento de verão nos EUA há 68 anos. Veja por que é importante

É uma pequena reunião casual. Mas os homens não estão aqui para fogueiras e caminhadas pela natureza nas montanhas e florestas circundantes. Em vez disso, estes pioneiros estão prestes a embarcar numa viagem experimental que irá desencadear inúmeros debates nas próximas décadas e mudar não apenas o curso da tecnologia – mas o curso da humanidade.

Bem-vindo à Conferência de Dartmouth – o berço da inteligência artificial (IA) tal como a conhecemos hoje.

O que aconteceu aqui acabaria por levar ao ChatGPT e a muitos outros tipos de IA que agora nos ajudam a diagnosticar doenças, detectar fraudes, montar listas de reprodução e escrever artigos (bem, este não). Mas também criaria alguns dos muitos problemas que a área ainda está tentando superar. Talvez olhando para trás possamos encontrar um caminho melhor a seguir.

O verão que mudou tudo

Em meados da década de 1950, o rock’n’roll estava dominando o mundo. O Heartbreak Hotel de Elvis estava no topo das paradas e os adolescentes começaram a abraçar o legado rebelde de James Dean.

Mas em 1956, num canto tranquilo de New Hampshire, estava a acontecer um tipo diferente de revolução.

O Projeto de pesquisa de verão de Dartmouth sobre inteligência artificialmuitas vezes lembrada como a Conferência de Dartmouth, começou em 18 de junho e durou cerca de oito semanas. Foi ideia de quatro cientistas da computação americanos – John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon – e reuniu algumas das mentes mais brilhantes da ciência da computação, matemática e psicologia cognitiva da época.

Estes cientistas, juntamente com algumas das 47 pessoas que convidaram, decidiram enfrentar um objectivo ambicioso: fabricar máquinas inteligentes.

Como McCarthy colocou isso na proposta da conferênciapretendiam descobrir “como fazer com que as máquinas utilizem a linguagem, formem abstrações e conceitos, resolvam tipos de problemas agora reservados aos humanos”.

O nascimento de um campo – e um nome problemático

A Conferência de Dartmouth não apenas cunhou o termo “inteligência artificial”; uniu todo um campo de estudo. É como um Big Bang mítico da IA ​​– tudo o que sabemos sobre aprendizagem automática, redes neurais e aprendizagem profunda tem agora as suas origens naquele verão em New Hampshire.

Mas o legado daquele verão é complicado.

A inteligência artificial venceu como nome em relação a outros propostos ou em uso na época. Shannon preferiu o termo “estudos de autômatos”, enquanto dois outros participantes da conferência (e os futuros criadores do primeiro programa de IA), Allen Newell e Herbert Simon, continuaram a usar o “processamento complexo de informações” ainda por alguns anos.

Mas o problema é o seguinte: tendo optado pela IA, não importa o quanto tentemos, hoje não conseguimos escapar da comparação da IA ​​com a inteligência humana.

Essa comparação é uma bênção e uma maldição.

Por um lado, leva-nos a criar sistemas de IA que possam igualar ou exceder o desempenho humano em tarefas específicas. Comemoramos quando a IA supera os humanos em jogos como xadrez ou Go, ou quando consegue detectar câncer em imagens médicas com maior precisão do que os médicos humanos.

Por outro lado, esta comparação constante leva a equívocos.

Quando um computador vence um humano em Goé fácil chegar à conclusão de que as máquinas são agora mais inteligentes do que nós em todos os aspectos – ou que pelo menos estamos no bom caminho para criar essa inteligência. Mas o AlphaGo não está mais perto de escrever poesia do que uma calculadora.

E quando um grande modelo de linguagem parece humano, começamos a nos perguntar se é senciente.

Mas o ChatGPT não está mais vivo do que o boneco de um ventríloquo falante.

A armadilha do excesso de confiança

Os cientistas da Conferência de Dartmouth estavam incrivelmente otimistas quanto ao futuro da IA. Eles estavam convencidos de que poderiam resolver o problema da inteligência das máquinas em um único verão.

Este excesso de confiança tem sido um tema recorrente no desenvolvimento da IA ​​e tem levado a vários ciclos de entusiasmo e desilusão.

Simon afirmou em 1965 que “as máquinas serão capazes, dentro de 20 anos, de realizar qualquer trabalho que um homem possa fazer”. Minsky previu em 1967 que “dentro de uma geração, (…) o problema da criação de ‘inteligência artificial’ estará substancialmente resolvido”.

Futurista popular Ray Kurzweil agora prevê faltam apenas cinco anos: “Ainda não chegamos lá, mas chegaremos lá, e em 2029 corresponderá a qualquer pessoa”.

Reformulando nosso pensamento: novas lições de Dartmouth

Então, como podem os investigadores, os utilizadores de IA, os governos, os empregadores e o público em geral avançar de uma forma mais equilibrada?

Um passo fundamental é abraçar as diferenças e a utilidade dos sistemas de máquinas. Em vez de nos concentrarmos na corrida à “inteligência artificial geral”, podemos concentrar-nos na os pontos fortes únicos dos sistemas que construímos – por exemplo, a enorme capacidade criativa dos modelos de imagem.

Mudar a conversa da automação para o aumento também é importante. Em vez de colocar humanos contra máquinas, vamos nos concentrar em como a IA pode ajudar e aumentar as capacidades humanas.

Vamos também enfatizar considerações éticas. Os participantes de Dartmouth não gastaram muito tempo discutindo as implicações éticas da IA. Hoje sabemos melhor e devemos fazer melhor.

Devemos também reorientar as direções da pesquisa. Vamos enfatizar a investigação sobre a interpretabilidade e robustez da IA, a investigação interdisciplinar da IA ​​e explorar novos paradigmas de inteligência que não são modelados na cognição humana.

Finalmente, devemos gerir as nossas expectativas em relação à IA. Claro, podemos estar entusiasmados com seu potencial. Mas também devemos ter expectativas realistas para podermos evitar os ciclos de desilusão do passado.

Ao relembrarmos aquele acampamento de verão há 68 anos, podemos celebrar a visão e a ambição dos participantes da Conferência de Dartmouth. O seu trabalho lançou as bases para a revolução da IA ​​que vivemos hoje.

Ao reformular a nossa abordagem à IA – enfatizando a utilidade, o aumento, a ética e as expectativas realistas – podemos honrar o legado de Dartmouth e, ao mesmo tempo, traçar um caminho mais equilibrado e benéfico para o futuro da IA.

Afinal de contas, a verdadeira inteligência não reside apenas na criação de máquinas inteligentes, mas na forma sensata como escolhemos utilizá-las e desenvolvê-las.

Sandra PedroDiretor do Sydney Executive Plus, Universidade de Sydney

Este artigo foi republicado de A conversa sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.