Robôs e humanos: cada um na sua, para sempre
Os robôs alimentados por algoritmos nos substituirão em tarefas padronizadas e repetitivas. Mas nunca nas atividades que exigem a delicada imperfeição do ser humano
Em 1956, John McCarthy, um cientista da computação do Dartmouth College, então com menos de 30 anos, cunhou a expressão inteligência artificial (IA). De forma simples como os aros pesadões de seus óculos, ele definiu o novo campo de estudos: “A engenharia de fabricar máquinas inteligentes”. A ambição de criar robôs dotados de esperteza é anterior, remete aos mitos da Grécia antiga, tal qual o de Talo, o gigante de bronze criado pelos deuses. Mas foi só a partir de meados do século passado, com o trabalho de estudiosos como McCarthy, que a chance de produzir androides começou a ser levada a sério. Rapidamente brotaram medos exagerados e possibilidades descabidas, refletidas na ficção em obras da literatura. O exemplo mais evidente é o clássico Eu, Robô, de Isaac Asimov – no qual se apresentaram as Três Leis da Robótica, que controlariam a IA e, desrespeitadas, gerariam monstros de ferro e alumínio nas veias. Hoje, sabe-se que não passa de bobagem a mirabolante visão de um futuro de guerras fratricidas contra nossas crias. A IA progrediu e, silenciosamente, está perto de superar a capacidade mental humana, principalmente em tarefas padronizadas e exatas, como nos cálculos financeiros ou na promessa de carros sem motorista. Não há o conflito desenhado, a não ser no cinema. É cada um na sua. As máquinas não param de evoluir, mas estritamente como máquinas. Os humanos serão cada vez mais humanos, com fraquezas, inseguranças e imperfeições. Pedir a um software capaz de pintar como Van Gogh que cortasse a própria orelha deixaria os algoritmos tontos, perdidos, incapazes de entender o comando suicida.
A tecnologia deu largos passos nas últimas décadas. Os softwares correm discretamente no coração de aparelhos que mexem com nossa vida, sem que percebamos a existência deles. A inteligência artificial está no iPhone, no Google, no Netflix, aonde quer que se vá. Um dos serviços mais dependentes das máquinas que aprenderam a aprender é o streaming de música. O Spotify, o Google Play Music ou o recém-lançado Apple Music só existem porque se alimentam de um complexo software equipado com algoritmos capazes de detectar o que o usuário ouve, quais gêneros prefere, em quais dispositivos acessa as músicas, as faixas que escolheu não tocar até o fim e tantas outras variáveis. São dados que guiam os programas de forma a personalizá-los para cada consumidor. O resultado são recomendações bem razoáveis, sugestões de rádio única (cujas sequências de canções são determinadas pelo uso frequente) e o já habitual método de indicações no estilo “se você gostou do rapper americano Kanye West, curtirá Jay Z”.
Os limites desses serviços soam evidentes. Um software sabe quantas vezes ouvimos Beatles em uma única semana, em quais circunstâncias, mas é incapaz de distinguir o iê-iê-iê de She Loves You, de 1963, das experiências sonoras de A Day in the Life, de 1967, por exemplo – e quem curte uma usualmente não gosta da outra. É possível que, muito em breve, um computador perceba essas nuances, mas continuará sendo uma máquina.
“Algoritmos dão escala ao trabalho, padronizam, fazem associações em velocidade incomparável em relação à mente humana”, diz Elias Roman, gerente do Google Play Music, serviço de streaming do gigante da internet. “Mas falta ao software a intuição que permite a nós, seres humanos, indicar a amigos uma canção que pode não ser óbvia, mas que tocará o coração.” Parece irônico um funcionário do Google, cujo motor de pesquisas teve sucesso por possuir um algoritmo complexo, concluir que humanos saibam mais de música do que computadores. Mas não é. As empresas digitais começaram a notar quais os limites da IA, para onde ela evoluirá e quais fronteiras nunca deve ultrapassar.
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