Falar em Alan Turing hoje é já lembrar da inteligência artificial. Mas é mais: é mente humana. Mais do que sobre máquinas, a meu ver, ele fala sobre o ser humano.
Seu famoso artigo de 1950, “Computing Machinery And Intelligence”, onde está descrito o “Jogo da Imitação”, é importante para várias áreas do conhecimento, entre elas, a filosofia da mente.
Tá certo, o que está no hype é o chamado “Teste de Turing” que, aliás, é uma das quatro versões do que Turing descreveu como “Jogo da Imitação”. Mas nem é isso que quero falar. No mesmo artigo, o que sempre me chamou a atenção mesmo foi o que ele descreve como “Child Machine“. Mais do que soar poética, essa ideia traz uma perspectiva importante sobre nós.
Levando em consideração todos os argumentos de Turing, o que vi em seu artigo é a ideia de que uma máquina é tão mais eficiente quanto mais “se comportar” como uma criança. E, para mim, tem uma razão crucial para isso. Mas volto nisso mais à frente. Antes, vou contar o que percebi no artigo do famoso matemático e cientista da computação britânico e suas geniais contribuições para a humanidade.
Antes de irmos adiante com Turing, quero te perguntar uma coisinha …E se formos mais parecidos com as máquinas do que pensamos? Clica aqui para ver que ideia é essa!
A Child Machine de Alan Turing
Turing propõe que a partir de uma estrutura básica de programação, uma máquina aprenderia a partir de suas interações conosco, da mesma forma que acontece com uma criança. Ele sugere que o cérebro de uma criança é algo como um caderno, com pouco mecanismo e muitas folhas em branco, e que se um sistema pudesse ser criado para simular isso, poderia ser facilmente programado e educado para evoluir até chegar na “fase adulta”.
A partir do texto de Turing, é possível trazer alguns pontos que sustentariam esse posicionamento que, para mim, faz todo sentido.
Uma child machine teria um aprendizado mais flexível, característico do desenvolvimento do cérebro humano na fase da infância, o que daria a possibilidade de adaptação e flexibilidade muito maiores diante de novas informações e situações. Você já deve ter ouvido aquela expressão “É muito mais difícil ensinar truque novo para cachorro velho!“, – Ah, a sabedoria popular é incrível…!
Além disso, esse desenvolvimento progressivo, semelhante ao do humano, faria com que o sistema fosse educado ao longo do tempo, assimilando conhecimento e habilidades de forma gradual e orgânica. Isso poderia, inclusive, permitir que os desenvolvedores tivessem mais controle sobre o processo de aprendizado, permitindo ajustes específicos, “mais finos”, quando necessário, e a possibilidade de desenvolvimento de “capacidades cognitivas complexas” poderia então aumentar significativamente.
Sendo este processo orgânico, seria mais claro, compreensível e, consequentemente, mais controlável, uma vez que se assemelharia muito com os processos cognitivos humanos. Essa familiaridade do humano com o processo de aprendizado poderia ajudar na identificação e mitigação de muitos problemas, entre eles, por exemplo, os sistemas tendenciosos. Uma vez sendo possível identificar claramente os outputs e como eles evoluem durante o processo de aprendizagem, seria mais fácil ir eliminando preconceitos e limitações preexistentes.
A capacidade de generalização também é identificada como algo que aumentaria muito a eficiência, uma vez que o sistema aprenderia com um volume de dados muito menor. Neste ponto, bem tenho minhas dúvidas. Parece se tratar de um ponto que dificultaria a eliminação dos vieses.
Hoje temos um ponto de inflexão em relação a isso, justamente pelas amostras de dados muitas vezes contemplarem somente “a maioria” ou um determinado recorte, bem específico, que, obviamente, não representa a totalidade. Nem falo só de questões éticas e morais. Pegue como referência um sistema voltado a soluções relacionadas à saúde e à medicina: se os dados forem precários, a individualidade dos pacientes pode não ser considerada devidamente pela máquina, e neste campo o perigo é inegavelmente preocupante. E aqui, além da importância da disponibilização de um grande volume de dados para abastecer esses sistemas, o papel do ser humano fica evidente.
…E aí a conversa vai longe. Parei. Vamos voltar a falar do artigo de Turing.
Ainda pensando na máquina-criança de Turing, é ingênuo não considerar as qualidades de um aprendizado assim. O potencial criativo e para a inovação é fantástico. Não vou entrar no mérito de definir o que é criatividade (outra discussão que vai longe!), vamos apenas assumir que uma criança não tem medo de “inventar moda”, de conectar coisas que, à primeira vista, não têm a mínima ligação e, a partir dessas conexões, dizer ou fazer o que vêm à mente. E, verdade seja dita, a criançada fala umas coisas sinistras que levam muito marmanjo a crises existenciais! – E tô falando por mim mesma!
Se, de forma bem superficial, concebemos a criatividade como algo que colabora para o irrepetível, para o inédito e, de certa forma, para o surpreendente, a child machine de Turing tem lá seu destaque.
E mais do que descrever o que seria essa máquina, Turing traz a proposta de como elas evoluiríam…
Teoria evolucionista para máquinas?
É muito interessante perceber que Turing coloca o ser humano, a mente humana, em lugar de destaque, se sobrepondo às máquinas, – pelo menos é o que vejo. Particularmente, acho evidente que este artigo é uma defesa da humanidade e da mente humana, a despeito de ser tão abordado para pensar a revolução da tecnologia.
Turing chega a aproximar sistemas sintéticos e orgânicos em uma relação muito estreita, em 3 pontos claros. O resumo seria o seguinte:
- A estrutura da child machine seria análoga à hereditariedade humana.
Isso seria o equivalente ao nosso DNA, que confere a nós, minimamente, algumas características, habilidades e limitações. Analogamente, na máquina, isso aconteceria como uma programação básica.
- As mudanças dessa máquina seriam as mutações genéticas.
Da mesma forma que nossos genes são modificados ao longo do tempo para nos adaptarmos, o equivalente aconteceria com as máquinas. As mudanças na programação seriam similares às nossas mutações genéticas.
- A seleção natural seria o julgamento do experimentador (ou programador).
O meio ambiente “dita as regras” para a evolução da nossa espécie à medida que demanda que nos adaptemos às suas condições. Para as máquinas, este papel seria exercido pelo programador (ou experimentador) que, deliberadamente, alteraria os códigos, de forma que fossem mais benéficos para o desenvolvimento e evolução dos sistemas, decidindo o que fica e o que sai.
O que torna uma máquina mais eficiente
Olhando para toda essa proposta de Turing, só me vem à mente uma coisa: Que o maior potencial de uma máquina está em “não saber”, – o que leva ao erro. Portanto, me parece que o erro a faz evoluir.
Sua capacidade de errar é diretamente proporcional à sua interação, à sua posição diante do novo e à sua disposição (ainda que programada, obviamente) em se aproximar do novo, sem o compromisso com “acertar de primeira”. Isso diz muito mais sobre nós do que sobre a máquina.
Errar quer dizer que se está diante do novo e com interesse em tocá-lo. Não estou me referindo ao erro desleixado, descuidado, desassistido, displicente, desajeitado, descompromissado e, no limite, até leviano. Estou me referindo ao erro que é consequência da disposição, da vontade de conhecer, que contraria a negligência.
Aprender e evoluir é, portanto, consequência de mais erros, diferentes erros, em diferentes cenários. Privar-se de errar é abrir mão de evoluir. E neste ponto a máquina tem uma vantagem…
A possibilidade da máquina nos superar
Duas vantagens, na verdade. A primeira delas é que uma máquina não “involui”. Ela no máximo fica obsoleta e é superada. A distância de uma máquina hoje do seu equivalente no futuro se desenha de um ponto inicial, para frente. Já nosso cérebro não funciona assim, bem sabemos. O ponto de hoje pode andar para trás. Existe um ponto de referência e um longo caminho de “desaprendizado“. Explico:
Quantos de nós sabíamos fazer algo que, sem prática, desaprendemos? Pode acontecer com funções mecânicas e também com as cognitivas. Confesso que quando pego uma calculadora HP depois de muito tempo sem usá-la duvido até da minha capacidade de ligá-la, mesmo a tendo usado por mais de dois anos diariamente na minha primeira pós-graduação. Isso não acontece com uma máquina. A menos que haja deterioração da sua estrutura material, seus processos e informações são armazenados permanentemente. Tá aí, primeira coisa. Nos superou fácil, fácil.
Outro ponto, que é o que nos impede de errar e que não acontece em uma máquina: O medo do fracasso, da desaprovação, da vergonha diante do erro. A máquina não tem nenhum sentimento que se assemelhe com o de frustração e não está nem um pouco preocupada com apontarem-lhe o dedo. Assim, nos supera a passos largos.
Nós, por outro lado, temos medo, e não é pouco. Quantas vezes tivemos medo de dizer “não sei”, quantas vezes nos impedimos de tentar? É verdade que erros já viraram chacota, por leigos e por especialistas.
Mas veja bem… Acredito que os leigos só diminuam o esforço de alguém porque eles mesmo não têm coragem de tentar, se desobrigam da responsabilidade de evoluir, vivem à esmo, acomodados na sua pequenez. Quanto aos especialistas que zombam de quem ousa errar ao ousar saber, a estes se deve outros títulos que se sobrepõem, e muito, a suas habilidades técnicas. Soberbos, presunçosos, pedantes e até medrosos pela possibilidade de serem superados são adjetivos anteriores aos títulos de especialista dos que que ridicularizam os que estão abertos a conhecer. Que triste que é isso.
Mais triste ainda é permitir que isso nos impeça de tentar, de errar, e consequentemente que isso nos impeça de evoluir na jornada do conhecimento que, em última análise, nunca terá fim, se assim quisermos. Nossa mente nunca vai conseguir abranger todo o conhecimento do universo, mas a cada momento que negamos a nós a possibilidade de aprender, de tentar e errar, abrimos espaço para sermos superados.
Precisamente o que é nossa fraqueza é nossa força. O sentimento, o motivo das ações, do empenho, do comprometimento, da vontade de perseverar em nosso ser e ir além do que já é dado… Isso uma máquina não tem, e isso só nós podemos.
E se, pensando nos argumentos de Turing, podemos sustentar que errar “faz milagres” para uma máquina… Pense no que não pode fazer por nós, que estamos por trás das máquinas, fundametalmentalmente e primordialmente. Tudo começa com a gente, termina com a gente.
Te desejo muitos erros na jornada então! E acredito que Turing te aconselharia da mesma forma!
Fonte: Se quiser acessar diretamente o artigo do Turing e tirar suas próprias conclusões, você pode encontrar clicando aqui!
