Os balões de hélio do Projeto Loon, do Google, tinham como objetivo levar acesso à internet a partes remotas do mundo.
A equipe do Google olhava perplexa para as telas de seus computadores.
Eles haviam passado vários meses aperfeiçoando um algoritmo desenvolvido para conduzir um balão de hélio não tripulado de Porto Rico ao Peru. Mas algo estava errado.
O balão, controlado por inteligência artificial (IA), continuava desviando da rota.
Salvatore Candido, do agora extinto Projeto Loon, do Google, que tinha como objetivo levar acesso à internet a áreas remotas do planeta por meio de balões, não conseguia explicar a trajetória da aeronave.
Seus colegas assumiram manualmente o controle do sistema e o colocaram de volta na rota.
Só mais tarde eles perceberam o que estava acontecendo. Inesperadamente, a inteligência artificial a bordo do balão havia aprendido a recriar uma antiga técnica de navegação desenvolvida por humanos há séculos, senão milhares de anos.
A técnica envolve conduzir a embarcação em ziguezague contra o vento, de modo que seja possível avançar mais ou menos na direção desejada.
Sob condições climáticas desfavoráveis, os balões autônomos aprenderam a se virar sozinhos. O fato de terem feito isso, de forma espontânea, surpreendeu a todos, inclusive aos pesquisadores que trabalhavam no projeto.
"Rapidamente percebemos que tinham sido mais espertos que a gente, quando o primeiro balão autorizado a executar totalmente essa técnica bateu um recorde de tempo de voo de Porto Rico ao Peru", escreveu Candido em um blog sobre o projeto.
"Nunca me senti tão inteligente e tão burro ao mesmo tempo."
Este é exatamente o tipo de coisa que pode acontecer quando a inteligência artificial é deixada à sua própria sorte.
Diferentemente dos programas de computador tradicionais, as IAs são projetadas para explorar e desenvolver novas abordagens para tarefas sobre as quais seus engenheiros humanos não lhes falaram explicitamente.
Mas enquanto aprendem como fazer essas tarefas, as IAs às vezes apresentam uma abordagem tão inovadora que pode surpreender até mesmo as pessoas que trabalham com esses sistemas o tempo todo.
Isso pode ser algo bom, mas também pode tornar as coisas controladas por inteligência artificial perigosamente imprevisíveis — robôs e carros autônomos podem acabar tomando decisões que colocam os humanos em perigo.
Como é possível para um sistema de inteligência artificial "superar" seus mestres humanos? E será que poderíamos controlar as mentes das máquinas de alguma forma, para garantir que não aconteça nenhum desastre imprevisto?
Na comunidade de IA, há um caso de criatividade que parece ser mais citado do que qualquer outro.
O momento que realmente empolgou as pessoas sobre o que a inteligência artificial pode fazer, diz Mark Riedl, do Instituto de Tecnologia da Geórgia, nos EUA, foi quando o DeepMind, laboratório de IA do Google, mostrou como um sistema de machine learning (aprendizagem automática) dominou o antigo jogo de tabuleiro Go — e depois derrotou um dos melhores jogadores humanos do mundo.
A inteligência artificial que controlava os balões do Projeto Loon aprendeu uma técnica de navegação para desafiar o vento.
"Isso acabou demonstrando que havia novas estratégias ou táticas para contra-atacar um jogador que ninguém realmente havia usado antes — ou pelo menos muitas pessoas não sabiam a respeito", explica Riedl.
E ainda assim, um inocente jogo de Go desperta sentimentos diferentes entre as pessoas.
Riscos
Por um lado, o DeepMind descreveu orgulhosamente as maneiras pelas quais seu sistema, o AlphaGo, foi capaz de "inovar" e revelar novas abordagens para um jogo que os humanos vêm jogando há milênios.
Por outro lado, alguns questionaram se uma inteligência artificial tão inovadora poderia um dia representar um sério risco para os humanos.
"É ridículo pensar que seremos capazes de prever ou gerenciar o pior comportamento das inteligências artificiais quando não podemos, na verdade, imaginar seu possível comportamento", escreveu Jonathan Tapson, da Universidade de Western Sydney, na Austrália, após a vitória histórica do AlphaGo.
É importante lembrar, diz Riedl, que as inteligências artificiais não pensam realmente como os humanos. Suas redes neurais são, de fato, vagamente inspiradas em cérebros de animais, mas podem ser melhor descritas como "dispositivos de exploração".
Quando tentam resolver uma tarefa ou problema, elas não trazem consigo muitas, se é que alguma, ideia preconcebida sobre o mundo em geral. Simplesmente tentam — às vezes, milhões de vezes — encontrar uma solução.
"Nós, humanos, trazemos conosco muita bagagem mental, pensamos nas regras", explica Riedl.
"Os sistemas de inteligência artificial nem sequer entendem as regras, então eles mexem nas coisas de maneira muito aleatória."
Dessa forma, as IAs poderiam ser descritas como o equivalente em silício de pessoas com Síndrome do Sábio (ou de Savant), acrescenta Riedl, citando a condição em que um indivíduo tem uma deficiência mental grave, mas também possui uma habilidade extraordinária, geralmente relacionada à memória.
Uma maneira pela qual as IAs podem nos surpreender envolve sua capacidade de lidar com problemas radicalmente diferentes, mas usando o mesmo sistema básico.
Recentemente, uma ferramenta de machine learning desenvolvida para gerar parágrafos de texto foi requisitada a executar uma função muito diferente: jogar uma partida de xadrez.
O sistema em questão se chama GPT-2 e foi criado pela OpenAI. Treinado por meio de milhões de artigos de notícias online e páginas da web, o GPT-2 é capaz de prever a próxima palavra em uma frase com base nas palavras anteriores.
Uma vez que os movimentos de xadrez podem ser representados em caracteres alfanuméricos, "Be5" para mover um bispo, por exemplo, o desenvolvedor Shawn Presser pensou que se ele treinasse o algoritmo por meio de registros de partidas de xadrez, a ferramenta poderia aprender como jogar ao descobrir sequências desejáveis de movimentos.
Presser treinou o sistema com 2,4 milhões de jogos de xadrez.
"Foi muito bacana ver o mecanismo de xadrez ganhando vida", diz ele.
"Eu não tinha certeza se iria funcionar."
Mas deu certo. Não é tão bom quanto computadores especialmente projetados para xadrez — mas é capaz de jogar partidas difíceis com sucesso.
Fonte: Leia mais em https://www.bbc.com/portuguese/vert-fut-56509150
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