…Se os computadores aprenderem a imitar as pessoas em todas as relações observáveis, seremos forçados a considerá-los conscientes, exatamente pelas mesmas razões que consideramos as pessoas ao nosso redor como conscientes.
Scott Aaronson. Computação quântica desde Demócrito
Nosso foco seria melhor em compreender e neutralizar nosso próprio sofrimento – isso se aplica à filosofia, bem como à neurociência cognitiva e ao campo da inteligência artificial. Até que nos tornemos seres mais felizes do que nossos ancestrais, devemos abandonar qualquer tentativa de impor a estrutura de nossa mente a sistemas suportados artificialmente.
Thomas Metzinger. Ciência do cérebro e o mito de si mesmo. Túnel do ego
Que associações você tem com a expressão “inteligência artificial”? Cyborgs, Rise of the Machines, Singularity, Quantum Computer, Smart Home, Auto-Driving Cars, Chipping? Que emoções? Teme pelo seu futuro, pelo seu local de trabalho, pela admiração por um juiz imparcial da informática ou mesmo por uma divindade? Prazer e curiosidade, desejo de compreender ou mesmo criar? Que imagens coletamos da cultura de massa e das conversas de amadores, e quais realmente correspondem ao que as causou – a máquina pensante? Uma máquina poderia ser inteligente? Por que não duvidamos de que uma pessoa o possui a priori? As questões são tantas, mas já se pode afirmar com segurança que a inteligência artificial terá um impacto decisivo na história da humanidade como um todo e na vida de cada um de nós. Vamos buscar respostas juntos – em matemática, ciência da computação, arte, filosofia e história! Também estudaremos as previsões de futuristas, empreendedores visionários, analistas e desenvolveremos nossa própria compreensão desse fenômeno, que, diante de nossos olhos, muda tudo a que estamos acostumados.
Qualquer pesquisa requer, antes de tudo, o esclarecimento dos termos básicos – usando-os, devemos ter certeza de que entendemos a mesma coisa por eles. O primeiro passo não é nada fácil – você precisa entender o que são inteligência e pensamento. Para o conceito de “inteligência”, existem muitas definições, que se resumem ao fato de que é a capacidade de abstrair o pensamento, operações lógicas, análise e raciocínio, busca de conexões e padrões, capacidade de aprendizagem, percepção rápida de informações e, o mais importante, para resolver problemas (problemas que requerem soluções). Além disso, os conceitos de “mente” e “inteligência” estão associados à inteligência, assim como às habilidades cognitivas, memória, fala, capacidade de pensar, adaptar-se ao ambiente, mudá-lo e muito mais. Agora encontramos em diferentes fontes conceitos como inteligência emocional – a capacidade de reconhecer emoções e gerenciá-las e inteligência social – a capacidade de interagir efetivamente com as pessoas. Até que ponto as máquinas são capazes de dominar a inteligência é um assunto de discussão científica, e hoje os algoritmosAIs imitam apenas alguns aspectos do nosso pensamento. Talvez nosso medo da inteligência artificial se deva ao fato de que uma mente desenvolvida confere superioridade e, portanto, poder.
Isso foi notado por pensadores antigos. Platão em sua obra “O Estado” afirmou que apenas um filósofo pode governar o Estado, uma vez que só ele pode chegar ao entendimento correto das coisas. Assim, Platão se tornou o fundador da ideia de meritocracia intelectual – o poder da elite intelectual, que foi uma ideia revolucionária na época. Aristóteles, discípulo de Platão, escreveu em sua obra Política: “Afinal, poder e submissão não são apenas necessários, mas também úteis, e desde o nascimento algumas criaturas diferem [na relação que algumas delas se destinam] à submissão, outras – governar “. Não temos medo de ocupar os lugares mais baixos nesta hierarquia? Descartes acreditava que a razão é inerente exclusivamente ao homem, mas não aos animais – uma herança do Cristianismo. Assim, uma máquina não pode possuir razão no sentido cartesiano. Assim, gradualmente, formou-se a ideia de que a mente é uma qualidade integrante de uma pessoa. Segundo Kant, os seres incapazes de pensar têm “apenas um valor relativo como meio e, portanto, são chamados de coisas”.Ao que parece, por que essa conversa agora? O fato é que a filosofia sempre influenciou os eventos políticos mundiais – afinal, as conquistas coloniais foram realizadas sob os slogans de lutar contra criaturas irracionais e sem sentido. O debate sobre a inteligência continua – há um ponto de vista segundo o qual a inteligência só pode ser um fenômeno biológico. E o mecanismo (mecanismo), ou materialismo mecanicista, vê o mundo como um grande mecanismo – e sem contradições, nós próprios somos máquinas biológicas! Então, a frase “inteligência artificial” é um oximoro, ou talvez seja hora de admitirmos que não somos os únicos capazes de pensar e subir em nosso pedestal? Ou talvez valha a pena seguir o caminho de fundir inteligência artificial e biológica, resultando em uma pessoa completamente nova com capacidades inimagináveis? ..
Uma das definições particulares de inteligência, comum para humanos e máquinas, pode ser formulada da seguinte forma: “Inteligência é a capacidade de um sistema de criar, no curso de autoaprendizagem, programas (principalmente heurísticos) para resolver problemas de uma determinada classe de complexidade e para resolver esses problemas” (Ilyasov F.N. Razum artificial e natural // Boletim da Academia de Ciências do SSR turquemeno, série de ciências sociais. 1986. N ° 6. P. 46-54). É interessante saber que em inglês a referência à inteligência humana no termo inteligência artificial é um tanto suavizada – para denotar a capacidade de pensar e compreender objetivamente existe a palavra intelecto. Inteligência é entendida como a capacidade de adquirir conhecimentos e habilidades. Assim, uma máquina agora pode muito bem ter inteligência, porque uma das principais ferramentas da inteligência artificial é o aprendizado de máquina – o processo de aprender automaticamente um sistema sobre dados sem programar diretamente a solução para esse problema.
Quem e quando falou pela primeira vez sobre inteligência artificial? Qual foi o impulso criativo? Preguiça, como costuma acontecer, ou um grande sonho, ou talvez tudo de uma vez? ..
O próprio termo “inteligência artificial” apareceu em 1956, quando foi usado por John McCarthy em uma conferência na Universidade de Dartmouth. Sua autoria pertence à primeira linguagem de programação para tarefas de IA – Lisp, e além disso, ele também lançou as bases da programação funcional. Explicando sua definição, John McCarthy aponta: “O problema é que até agora não podemos determinar quais procedimentos computacionais queremos chamar de inteligentes. Compreendemos alguns dos mecanismos da inteligência e não entendemos outros. Portanto, no âmbito desta ciência, a inteligência é entendida apenas como o componente computacional da capacidade de atingir objetivos no mundo. ” Já a inteligência artificial é definida como a propriedade dos sistemas inteligentes de realizar funções criativas que são tradicionalmente consideradas prerrogativas dos humanos.
Os pré-requisitos para o desenvolvimento da ciência da inteligência artificial foram criados muito antes de meados do século XX. Você provavelmente ficará interessado em saber que o conselheiro colegiado Semyon Nikolayevich Korsakov (1787-1853) foi o primeiro a definir a tarefa de aprimorar as capacidades da mente humana por meio do desenvolvimento de métodos e dispositivos científicos – bem no espírito da compreensão moderna da inteligência artificial. Em 1832, S.N.Korsakov publicou uma descrição de cinco dispositivos mecânicos por ele inventados, as chamadas máquinas inteligentes, para a mecanização parcial da atividade mental nas tarefas de pesquisa, comparação e classificação. Pela primeira vez na história da ciência da computação, Korsakov usou cartões perfurados no projeto de suas máquinas!
Em 1910-1913. Bertrand Russell e AN Whitehead publicaram The Principles of Mathematics, cuja ideia principal era a redutibilidade da matemática à lógica. Este trabalho marcante foi criticado pela pretensiosa tarefa de descrever a essência da matemática, o que não impediu que o trabalho desse um impulso poderoso ao desenvolvimento da lógica formal.
Em 1943, Warren McCalock e Walter Pitts publicaram Um cálculo lógico das idéias imanentes na atividade nervosa – na verdade, esses são os fundamentos da teoria das redes neurais. Na mesma época, o engenheiro alemão Konrad Zuse projetou o primeiro computador programável. É assim que começam a surgir as possibilidades técnicas para a implementação da Ideia, que já estava literalmente no ar.
Agora é a hora de listar os principais trabalhos diretamente sobre inteligência artificial, que devem ser conhecidos por qualquer pesquisador que lide com o assunto. Em 1943, no artigo “O Cálculo Lógico das Idéias Relacionadas à Atividade Nervosa”, W. McCulloch e W. Pitts propuseram o conceito de uma rede neural artificial – dedicaremos uma discussão separada a ele. Em seu artigo, um modelo de um neurônio artificial foi descrito pela primeira vez.
D. Hebb em seu trabalho “Organização do Comportamento” em 1949 delineou os princípios básicos do treinamento de neurônios. Além disso, o marco mais importante – o neurofisiologista americano Frank Rosenblatt tornou-se o autor de um dispositivo que simula o processo da percepção humana, e o chamou de “perceptron”. Especificamente, esse modelo imitava o trabalho do olho humano e podia distinguir entre as letras do alfabeto, mas o desempenho dependia da maneira de escrever. Acho que algum especialista em inteligência artificial já programou uma rede de um perceptron, e dificilmente posso me enganar se digo que era em Python, embora minha primeira rede neural tenha sido escrita em Java.
No final da década de 50, foi criado um modelo de busca em labirinto para encontrar o caminho ideal ao longo do gráfico, mas nos primeiros livros didáticos de inteligência artificial esses programas não resolvem problemas práticos, mas apenas se divertem – jogando o jogo “15”, coletando a “Torre de Hanói”, jogar damas e xadrez.
E quanto à URSS? Na verdade, na presença de desenvolvimentos sérios em estatística matemática, teoria da probabilidade, álgebra linear e análise diferencial – os principais métodos matemáticos “sob o capô” da IA - as condições para o desenvolvimento desta jovem ciência não poderiam deixar de surgir, certo? .. Vamos nos voltar para os fatos primeiro. 1954 ano. O ponto de partida da história da inteligência artificial em nosso país – então o seminário “Automata and Thinking” de AA Lyapunov, um dos fundadores da cibernética russa, começou seu trabalho na Moscow State University. Estiveram presentes fisiologistas, linguistas, psicólogos, matemáticos de renome – ou seja, já naquela época praticávamos uma abordagem sistemática deste problema.
Assim como no exterior, duas direções principais surgiram – neurocibernética (o estudo das leis de funcionamento dos neurônios e formações neurais) e cibernética da “caixa preta” (não importa como o dispositivo pensante esteja organizado, desde que reaja aos estímulos recebidos como um cérebro humano). Em 1957, os destacados matemáticos soviéticos A.N. Kolmogorov e V.I. Arnold provaram um teorema segundo o qual qualquer função contínua de várias variáveis pode ser representada como uma combinação de um número finito de funções de um número menor de variáveis. Essa prova permitiu posteriormente fundamentar matematicamente a construção de redes neurais de dimensão fixa com conexões diretas com um certo número de “neurônios” nas camadas de entrada e saída e funções de ativação. Enquanto isso, em Leningrado, estavam em andamento trabalhos para automatizar a solução de problemas lógicos, para os quais foi criado o programa ALPEV LOMI (ramo de Leningrado do Instituto de Matemática Steklov), que estava empenhado na resolução automática de teoremas. Toda uma constelação de novos nomes brilhantes brilhou em um novonaquela época: M. L. Tsetlin, V. N. Pushkin, M. A. Gavrilov, e já se podia falar sobre a escola soviética de IA.
Os anos 60 viram o surgimento da programação heurística. Uma heurística é um algoritmo de solução de problemas que inclui um método prático que não tem garantia de ser preciso ou ótimo, mas suficiente para um determinado problema. Na URSS, entre os resultados mais significativos obtidos por cientistas na década de 60, podemos citar o algoritmo “Bark” de MM Bongard, que simula a atividade do cérebro humano no reconhecimento de padrões geométricos. O programa Cora encontrou aplicação, em particular, para o reconhecimento de estratos produtores de petróleo e foi incluído em livros e cursos em russo.
Falando sobre essa época, deve-se mencionar especialmente D.A.Pospelov, o fundador da IA na URSS e fundador da escola científica de gestão situacional (corresponde à representação do conhecimento – representação do conhecimento na terminologia ocidental), que se desenvolve em nosso país desde meados dos anos 60. Qualquer situação no mundo (neste caso, uma tarefa gerencial) poderia ser descrita como um modelo relacional usando um número finito de relações básicas, das quais, por sua vez, surgiram os derivados. As ideias de Pospelov foram amplamente aplicadas na prática na indústria, e suas atividades científicas contribuíram para a popularização da inteligência artificial na URSS e a “reabilitação” da cibernética, contra a qual toda uma campanha foi lançada na década de 50 devido à suposta identificação do trabalho do cérebro com o trabalho de uma máquina e da vida social – com um sistema de comunicações elétricas e de rádio e uma orientação “contra a dialética materialista, fisiologia científica moderna, fundamentada por IP Pavlov.” “A história da informática em nosso país (primeiro a URSS e depois a Rússia) está cheia de colisões dramáticas e mudanças abruptasprioridades “, – escreveu Pospelov no artigo” Formação de Informática na Rússia “, incluído na coleção” Ensaios sobre a História da Informática na Rússia “. Ao longo dos anos, Pospelov escreveu 20 monografias e mais de 300 artigos, muitos de seus livros foram traduzidos para línguas estrangeiras.
Demorou para que a ciência da inteligência artificial finalmente ganhasse reconhecimento científico. Somente em 1974, no âmbito do Comitê de Análise de Sistemas do Presidium da Academia de Ciências da URSS, foi criado o Conselho Científico sobre o problema da “Inteligência Artificial”. (Para ser justo, deve-se dizer que no Ocidente, após o relatório do cientista britânico Lighthill, um matemático que nunca lidou com IA, a ciência foi roubada e o financiamento foi cortado, devolvendo a pesquisa. Cientistas britânicos …) Em 1988, foi criada a URSS AII é a Associação de Inteligência Artificial, que reuniu os melhores especialistas do país, e a D.A.Pospelov tornou-se seu presidente. Na década de 1980, a velocidade e a velocidade dos computadores não eram mais um problema para os pesquisadores. Infelizmente, os eventos subsequentes influenciaram o desenvolvimento da ciência em questão de uma forma previsível. Agora, o desenvolvimento da inteligência artificial é reconhecido como uma das áreas prioritárias na ciência doméstica, embora ainda haja um atraso de 3 a 5 anos em relação aos carros-chefe mundiais.
Este artigo é o primeiro da série educacional AI 101: Coisas a saber antes de iniciar o código. Explicaremos os conceitos e termos básicos, dissiparemos mitos, leremos as previsões de futurólogos, compreenderemos as principais direções da IA e, de maneira geral, reduziremos o nível de entropia. Não lute sozinho com as dificuldades – afinal, a entropia não diminui em sistemas isolados. Até logo!
Autor: Elena Korshunova – linguista da computação, estudante de doutorado (Universidade Nacional de Ciência e Tecnologia de Taiwan, laboratório de IA).