A Inteligência Geral Artificial é um Padrão Matemático?

Examinando a ciência e filosofia da inteligência humana e artificial.

Fonte: Pixabay

E se a chave para desbloquear inteligência geral artificial é um padrão que já existe, mas ainda precisa ser descoberto? A inteligência geral artificial, também conhecida como “inteligência artificial forte” ou “inteligência artificial completa”, é a capacidade de uma máquina de realizar uma cognição semelhante à humana. O que parece ser uma questão filosófica direta é, na verdade, bastante sutil. As pistas para a resposta podem ser encontradas em um exame interdisciplinar de ciência da computação, matemática, filosofia, física, biologia sintética e neurociência.

Inteligência artificial (IA) é um termo que não possui uma única definição unificadora. A explicação mais simples é que AI é inteligência de máquina versus inteligência humana biológica. A IA está nos estágios iniciais de desenvolvimento, apesar de ser um conceito com mais de 60 anos – o termo originou-se em uma publicação de Dartmouth por volta de 1955 [1]. A ressurreição da IA ​​deve-se em grande parte às tendências recentes, como a queda do custo da computação, a ascensão da poderosa computação descentralizada baseada em nuvem, a disponibilidade de big data para aprendizado de máquina e a crescente sofisticação dos algoritmos de computação. Atualmente, a tecnologia da ciência da computação permite que as máquinas executem funções como resolução de problemas, aprendizado, planejamento, raciocínio e reconhecimento de fala, voz, imagens e caligrafia. Atualmente, a IA é mais uma ferramenta para soluções pontuais – longe de ser uma inteligência artificial forte.

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Se alcançar a inteligência geral artificial é, de fato, um padrão que já existe, descobrir isso envolve a matemática, a ciência dos padrões. Os matemáticos procuram padrões para formar uma conclusão, chamada de conjectura, e se propõem a apoiar a proposição criando uma prova ou teorema. Por exemplo, o matemático Shinichi Mochizuki, da Universidade de Kyoto, publicou uma prova chamada Teoria Inter-universal Teichmüller (teoria IUT) da conjectura abc , um dos problemas não resolvidos na teoria dos números matemáticos. Tanto na ciência da computação quanto na matemática, os algoritmos são procedimentos para resolver um problema. A ciência da computação é inerentemente matemática, com métodos correspondentes nos quais fornecer conjuntos de instruções para máquinas. Por exemplo, hoje em dia os computadores são capazes de “aprender” a partir de conjuntos de dados ou aprender conceitos próprios. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, onde o computador “aprende” sem programação explícita. Os algoritmos de aprendizagem podem ser baseados em regressão, instância, regularização, árvore de decisão, Bayesiana, agrupamento, aprendizagem de regras de associação, Redes Neurais Artificiais, Aprendizado Profundo, redução de dimensionalidade, ensemble e muitos outros tipos de análise [2].

A matemática é apenas descoberta, como uma escavação feita por um arqueólogo em uma escavação, ou inventada, como um poeta inspirado? O platonismo matemático é uma visão metafísica de que as verdades matemáticas são descobertas, e não inventadas – os objetos matemáticos são abstratos e existem independentemente de termos a capacidade de pensar ou descrevê-los [3]. A metafísica é um ramo da filosofia que se preocupa com a natureza fundamental da realidade e do ser, que inclui a ontologia (o estudo da natureza da existência), a cosmologia (o estudo da origem e evolução do universo) e a epistemologia (o estudo conhecimento e crenças justificadas). Se um objeto tem uma fórmula matemática associada, então é teoricamente possível expressá-lo em um algoritmo de computador. Se a matemática é uma realidade em si que aguarda identificação, isso implicaria que tudo tem uma fórmula matemática correspondente? Os críticos do platonismo matemático argumentariam que os números são conceitos que existem quando a mente os concebe.

A consciência humana pode ser descrita como um estado de consciência e consciente dos pensamentos e arredores. A consciência pode ser programada? A física é uma ciência natural que estuda a natureza e a interação da matéria e da energia, e a matemática é a ferramenta de escolha para os físicos. O cosmólogo, físico e professor do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), Max Tegmark, argumenta que a consciência é um padrão matemático que pode ser entendido como um estado da matéria com capacidades de processamento de informação [4]. Usando a analogia dos diferentes estados da matéria (sólido, líquido e gasoso), Tegmark apresenta o conceito de que a consciência também é resultado de um fenômeno emergente. Ele chama esse estado de “perceptrônio” [5]. Se a consciência é um padrão, em teoria, uma máquina pode ser consciência se atribuirmos à hipótese de Tegmark.

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Quão estigmatizada é a própria vida? A vida pode ser programada? Para responder a essa pergunta, não precisamos ir além das recentes descobertas da biologia sintética. O Instituto J. Craig Venter criou a primeira forma de vida sintética do mundo com um genoma inteiramente sintético, uma bactéria auto-replicadora chamada Mycoplasma mycoides JCVI-syn1.0 em 2010 [6]. O código genético para esta nova espécie foi digitalizado em um computador e depois montado bioquimicamente [7]. A vida pode ser criada com DNA sintético inserido em bactérias livres do genoma. Este era um organismo unicelular. O próximo passo na biologia sintética seria a criação sintética de organismos multicelulares auto-replicantes – um empreendimento complexo e ambicioso.

Os humanos um dia se tornarão um amálgama de inteligência artificial e biológica? Quão realista é uma interface cérebro-computador (BCI)? Empresários e empresários estão entrando no mercado da neurociência. Várias abordagens para descobrir como o cérebro humano funciona incluem o uso de optogenética, fMRI, imagiologia, eletrofisiologia, óptica de alta resolução, genética, espectroscopia e bioquímica. O primeiro acelerador de neurociência do mundo, NeuroLaunch, foi lançado em 2014, o empreendedor em série e capitalista de risco Bryan Johnson fundou a Kernel com US $ 100 milhões em sua própria fortuna em 2016, e o bilionário Elon Musk entrou no mercado de neurociência com o lançamento da Neuralink em 2017 [ 8]. Em janeiro de 2017, um avanço inovador no BCI foi alcançado por uma equipe de pesquisa liderada por Niels Birbaumer, um neurocientista do Centro Wyss para Bio e Neuroengenharia, em Genebra, na Suíça. Os pesquisadores conseguiram se comunicar com pacientes com esclerose lateral amiotrófica (ELA), também conhecida como doença de Lou Gehrig, que apresentava “síndrome do encarceramento” usando espectroscopia de infravermelho próximo (fNIRS) que “mede as respostas hemodinâmicas cerebrais associadas à atividade neuronal [ 9]. ”Quatro pacientes com ELA foram treinados para regular suas regiões frontocentrais do cérebro para transmitir respostas“ sim ”ou“ não ”a perguntas. As respostas foram medidas pela mudança relativa na hemoglobina oxigenada (O2Hb), com resultados relatados de uma “taxa de resposta correta acima do nível de chance acima de 70% [10]”. Este foi um estudo inédito que caminho para futuras interfaces cérebro-computador.

A singularidade tecnológica é o conceito em que a inteligência de máquina excede a capacidade da inteligência humana. Se isso puder ser alcançado, o que isso significa para o futuro da humanidade? A resposta a essa pergunta tem profundas implicações para o futuro. Quer o universo seja ou não inerentemente matemático, os humanos estão avançando para desvendar os mistérios da física, da consciência, da inteligência artificial, da neurociência e da própria vida.

Referências

1. Rosso, Cami. “Por que a AI está tendendo agora.” Médio . 21 de fevereiro de 2017.

2. Brownlee, Jason. “Um tour de algoritmos de aprendizado de máquina.” Algoritmos de aprendizado de máquina. 25 de novembro de 2013.

3. Linnebo, Øystein. “Platonismo na filosofia da matemática.” Stanford Encyclopedia of Philosophy. 18 de julho de 2009. Revisado em 18 de janeiro de 2018.

4. Tegmark, máx. “Consciência como um estado da matéria.” Caos, Solitons & Fractals . Enviado em 6 Jan 2014 (v1), last revised 18 Mar 2015 (v3).

5. Ibid.

6. Smith, Michael. “Os cientistas criam primeiro células ‘sintéticas’.” ABC News. 21 de maio de 2010.

7. Ibid.

8. Rosso, Cami. “Por que a neurociência é tendência nos negócios.” Psychology Today. 20 de março de 2018.

9. Chaudhary, Ujwal; Xia, Bin; Silvoni, Stefano; Cohen, Leonardo G; Birbaumer, Niels. “Comunicação Baseada em Interface Cérebro-Computador no Estado Completamente Bloqueado.” PLOS Biology. 31 de janeiro de 2017.

10. Ibid.