Poderão os computadores alguma vez possuir inteligência própria?
Esta é uma questão que se tornou mais um facto científico do que ficção científica nos anos mais recentes, e, segundo resultados de uma experiência da Google recentemente anunciados, a resposta pode ser positiva.
Andrew Ng , director do Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford, trabalhou em conjunto com os engenheiros do Google X-Lab com o objectivo de criar uma das maiores redes neuronais artificiais do mundo.
A rede era composta por 16.000 processadores de computadores com mais de mil milhões [a billion] de conexões – um "Google Brain," como lhe chamou o New York Times.
O cérebro humano possui entre 10.000.000.000 e 100.000.000.000 (dez mil milhões a cem mil milhões) de neurónios. Estes cooperam e interagem entre si. Estima-se que existem entre 100.000.000.000.000 e 1.000.000.000.000.000 (cem biliões a mil biliões) de conexões entre os neurónios.
A Lei de Moore - A "profecia" feita em 1965 por Gordon Moore, um dos fundadores da Intel, de que a partir dessa data a potência dos processadores duplicaria a cada 18 meses mantendo-se o custo constante, sobreviveu durante mais de quatro décadas e é válida ainda hoje. A IBM apresentou em 2010 o que era na altura o processador mais rápido do mundo com 1 400 000 000 (1,4 mil milhões) de transístores. Hoje, o GPU da AMD incorpora uns impressionantes 4,3 mil milhões de transístores.
Apesar do ciclo evolutivo dos transístores estar próximo do fim, eles ainda devem continuar a evoluir até aos limites das técnicas de 0.02 mícron, onde cada gate terá o equivalente a apenas um átomo de ouro de largura. Esgotadas as possibilidades dos transístores, restam ainda os chips ópticos, os nanotubos, os processadores quânticos e o que mais poderá surgir pela frente.
Utilizando as mais avançadas técnicas de aprendizagem automática, este cérebro artificial foi capaz de aprender por si próprio o aspecto de um gato, utilizando 10 milhões de imagens extraídas de vídeos do YouTube. Os investigadores ficaram surpreendidos com o resultado da simulação.
"Nunca lhe dissemos durante o treino, 'Isto é um gato,'" afirmou o engenheiro da Google, Jeff Dean, no artigo do New York Times. "A rede basicamente inventou o conceito de um gato. Teremos obtido provavelmente outros conceitos que serão perfis de gatos."
Pelo facto dos vídeos terem sido seleccionados de forma completamente aleatória, os investigadores aperceberam-se que os resultados da simulação demonstraram um dos principais interesses dos humanos na era da Internet.
Cientistas do X Laboratory da Google, o mesmo laboratório reconhecido por experiências inovadoras como os automóveis sem condutor, têm andado a fazer experiências no campo da inteligência artificial e redes neuronais há anos, afirmou Andrew Ng.
"Esta pesquisa representa uma nova geração de ciência computacional que explora os custos cada vez menores da computação e a disponibilidade de enormes conjuntos de computadores interligados em centros de dados gigantescos," escreve John Markoff. "Está a conduzir a avanços significativos em áreas tão diversas como a visão e a percepção pela máquina, o reconhecimento da fala e a tradução linguística."
Esta simulação de reconhecimento de gatos teve uma qualidade muito superior a outras tentativas anteriores, praticamente duplicando a precisão no reconhecimento de objectos difíceis.
Hoje, gatos na Internet – amanhã, quem sabe?
***************************************
Em suma
É evidente que por muita capacidade e inteligência que o nosso computador biológico possua, a sua evolução está praticamente estagnada ao passo que a evolução da capacidade e inteligência dos computadores «mecânicos» é exponencial.
Comparando hoje o número de neurónios existente num cérebro humano com o número de transístores de um único processador, vemos que o cérebro tem ainda vinte vezes mais. Mas durante quanto tempo? Décadas? Meia-dúzia de anos? E depois disso?
Em suma, dentro de muito pouco tempo a máquina terá muito mais inteligência e capacidade do que o homem. A produção económica estará toda entregue às máquinas e será o fim do emprego.
Acontece que sem empregos, não haverá salários. Sem salários, não haverá poder de compra. Sem poder de compra, não há vendas. Sem vendas, não há lucro. Sem lucro, não haverá propriedade privada dos meios de produção.