Temporada 01 | Episódio 01

Introdução sobre AI e diferenças entre AI Forte e AI Fraca

29 Jun • 31:38 min

No episódio de estreia deste podcast, vamos abordar alguns fundamentos básicos sobre Inteligência Artificial (AI) e falar sobre as características e diferenças entre AI Forte e AI Fraca. Sejam bem vindos ao Inside Alana Podcast, organizado pela Alana AI.

#01 Introdução sobre AI e diferenças entre AI Forte e AI Fraca

[00:00:06] 

Regina: Sejam bem-vindos ao Inside Alana Podcast, organizado pela Alana AI. 

 

[00:00:16] 

Regina: A Alana AI, uma empresa de inteligência artificial, que combina as inteligências humana e artificial para aproximar a relação entre marcas e clientes. A Alana AI oferece experiências incríveis através de conversas humanizadas, personalizadas e precisas, em grande escala. E o objetivo dessa série de podcasts é levar informação e discutir o papel da Inteligência Artificial no futuro. Como ela vai influenciar organizações globais, e também o relacionamento entre humanos e tecnologia. Aqui a gente vai compartilhar pensamentos e lições aprendidas em anos de experiência, como uma startup global, criadora de inteligência artificial e otimizadora do serviço de atendimento ao cliente. Vamos nessa?

 

[00:01:07] 

Regina:  Oi, pessoal, eu sou Regina Bittar e vou ser a âncora dessa temporada do podcast Inside Alana. Para mim, vocês sabem, é um prazer falar sobre esse tema, já que eu fiquei conhecida como a primeira voz de inteligência artificial no Brasil, usada em aplicativos como Siri, Google, GPS, entre outros. 

 

[00:01:27] 

Regina: E o convidado de hoje é Marcellus Amadeus, CTO da Alana AI. Ele é especialista na área de inteligência artificial. Estudou neurociência computacional na UFABC, especialização em data science pela Universidade John Hopkins e especialização em machine learning em Stanford. O cara é fera, e hoje ele vai abordar alguns fundamentos básicos sobre a inteligência artificial, para que a gente conheça, tenha compreensão sobre a tecnologia e também vai falar sobre as características e diferenças entre AI Forte e AI Fraca. Você já sabia disso?

Então vamos lá, me acompanha. Marcellus, tudo bem com você?

 

[00:02:14]

Marcellus: Tudo bem, Regina. É sempre um prazer para mim poder falar mais sobre essa área de inteligência artificial, principalmente tratando do podcast da Alana AI. E como você falou, sim, a ideia é a gente expor alguns conceitos básicos sobre inteligência artificial, para depois a gente conseguiu explorar ideias e novos conceitos desse universo.

 

[00:02:37] 

Regina: Marcellus, quando a gente fala a inteligência artificial, a primeira coisa que a gente pensa automaticamente é: ficção científica. Robôs, máquinas superinteligentes tomando conta do mundo, que falam e agem como humanos. Então, eu vou começar a te perguntar uma perguntinha super básica que é: qual a melhor definição de inteligência artificial? 

[00:03:01]

Marcellus: Olha, Regina, a gente está muito longe de ter uma inteligência desse jeito. Por exemplo, como o Ultron, dos Vingadores, ou um Exterminador do Futuro. Mas a definição crua de AI é que ela é uma tecnologia que, ao ser observada, ela simula a inteligência. Então ela consegue agir de maneira que automatize comportamentos humanos, e dessa maneira pareça e replique esses comportamentos. Na área de ciência da computação, a gente chama a inteligência artificial como o estudo de agentes inteligentes, ou seja, qualquer aparelho ou dispositivo, ou sistema, que aja no seu ambiente e realize ações para maximizar a chance de sucesso na sua tarefa ou no seu objetivo. Então, de uma maneira mais elaborada e resumida, uma inteligência artificial é um sistema com a habilidade de interpretar dados externos, aprender com esses dados e usar esse aprendizado para realizar os objetivos das tarefas com que ele foi designado. 

 

[00:04:14]

Regina: Então ela é inteligente até ponto e vírgula, é isso? 

 

Marcellus: Sim, ela é inteligente até o ponto em que a gente programa ela para ser inteligente.

 

Regina: Ainda bem. E esse é um tema que começou a ser estudado recentemente, é isso? quanto tempo faz?

 

[00:04:29]

Marcellus: Ele está sendo bastante repercutido hoje, mas na verdade o conceito de agente externo, um artefato, uma máquina, ele aparece várias vezes ao longo de muito muito tempo. Por exemplo, Sócrates, em trezentos e noventa antes de Cristo, cogitou a possibilidade de um algoritmo, um procedimento que descrevesse o comportamento humano e pudesse identificar o bem do mal. Então, esse é o primeiro registro histórico que a gente tem, de algo que se assemelha a um agente que simula inteligência, como a gente tem a inteligência artificial. Por exemplo, Sócrates, que era um pensador que gostava de discutir bastante moralidade, na época dele, como muitas coisas, observou que o ser humano também agia através de uma série de padrões predefinidos. E foi aí que teve essa oportunidade, ou onde teve esse insight, de que talvez esses padrões pudessem ser repetidos por um sistema externo, por um artefato externo. E esse conjunto de padrões, e de comportamentos, que são repetidos em vários seres humanos, que são como se fossem templates, ele pudesse replicar isso em um mecanismo e esse mecanismo dissesse o que é bem ou o que é mau, ou que tomasse essas decisões morais baseadas no que foi apreendido dos seres humanos. 

 

[00:06:00]

Regina: Nossa, isso fica parecendo muito ficção científica. A gente pensar que pode haver uma forma de fazer um, da inteligência artificial definir o bem e o mal, e ajudar o ser humano nesse sentido. É demais, eu acho demais. E a inteligência artificial moderna, então? Vamos voltar para o nosso momento atual. Como é que está isso? 

 

[00:06:24]

Marcellus: A gente pode dizer que a inteligência artificial moderna começou na década de cinquenta, com Alan Turing, que era matemático e também conhecido como o pai da computação moderna. E ele mesmo ficou popular recentemente com o filme O Jogo da Imitação.

 

[00:06:46]

Regina: Sim, você já assistiu esse O Jogo da Imitação, você que está ouvindo a gente?

Se não assistiu, vai lá e assiste, porque é sensacional e você vai entender um pouquinho mais do que a gente está falando. 

 

[00:06:53]

Marcellus: Verdade. E o campo da computação moderna também tomava forma nessa época. Os computadores começavam a se desenvolver como a gente conhece hoje, e não apenas como mecanismos matemáticos, mas sim coisas mais replicáveis, e maiores, e com mais poder computacional. E foi quando o Alan Turing pensou que talvez a gente pudesse replicar a inteligência. Criar mecanismos de inteligência. E esse termo inteligência artificial foi cunhado em mil e novecentos e cinquenta e seis, por John Mccarthy, dois anos depois da morte de Turing.

 

[00:07:30]

Regina: eu queria saber, assim, você acha que a inteligência artificial foi mais desenvolvida em função da guerra, como no caso do Turing, ou mais em função da busca espacial? Porque a gente tem essa ideia da busca espacial e aqui o exemplo que você está dando foi em função da guerra. Foi uma ajuda para uma ocasião de guerra, ou aos dois?

 

[00:07:51]

Marcellus: Na verdade, eu diria que nenhum dos dois. Porque tem o contexto, certo? Então, no filme do Jogo da Imitação, por exemplo, o Turing, ele na verdade era especialista em criptografia, então ele estava tentando quebrar um código. Criar um código e decodificá-lo é um trabalho bastante abstrato, certo? Do ponto de vista de como você cria isso, do ponto de vista criativo. E a criatividade e a inteligência, elas estão bastante associadas, principalmente nesse contexto. Quando a gente pensa em como que o Turing quebrou esse código, e ele usava puramente matemática e computadores, hoje, vendo o passado, parece até uma coisa óbvia que ele concluísse: então talvez eu pudesse criar computadores que fizessem um trabalho que eu fiz, porque o meu pensamento era lógico. E computadores são lógicos. A inteligência, talvez ele tenha pensado, é puramente lógica. Então, eu acredito que isso foi muito mais curiosidade científica dada ao contexto de guerra, exploração espacial e tensão, porque a gente sabe que geralmente essa tensão geopolítica, ela influencia muito na inovação e na criação de tecnologias, mas eu não diria que ela é uma influência direta, e sim indireta. 

 

[00:09:12]

Marcellus: Os cientistas ficaram tentados a criar uma máquina que fizesse o trabalho deles, porque eles estavam sendo postos à prova.

 

Regina: Pressionados, né? 

 

Marcellus: Pressionados.

 

Regina: Na verdade, o ser humano quando é colocado sob pressão, ele cria, né?

 

Marcellus: Exato.

 

Regina: E fala uma coisa, então fala um pouquinho mais de como é que foi esse trabalho do Turing. Ele realizou testes, ele criou alguma inteligência artificial? 

 

[00:09:36]

Marcellus: Não, não. Não existia a menor condição na época, tanto em questão de equipamento, quanto de ciência envolvida. Então, basicamente, ele ficou mais conhecido por ter sido o idealizador do teste de Turing, que é uma coisa que se fala bastante. Esse teste, ele foi desenvolvido para determinar se uma máquina capaz de pensar. Usando um pouco do método científico, primeiro ele criou uma métrica de como eu vou medir se a máquina pensa, para depois trabalhar no problema de fazê-la pensar. Esse teste, ele foi baseado num jogo da era vitoriana chamado O Jogo da Imitação. E esse jogo você tem um homem e uma mulher isolados, e um terceiro jogador precisa decidir quem é quem, fazendo perguntas e recebendo as respostas escritas por esse homem e por essa mulher. O homem tinha o papel de atrapalhar esse jogador e de tentar confundi-lo de quem é o homem e quem é a mulher. Então, o Turing se baseou nisso porque ele imaginou que o computador assumiria o papel do homem e esse jogador tentaria descobrir quem é a máquina e quem é a mulher. Se ele não conseguisse, então a máquina pensa, e ela é o equivalente a um homem, a um ser humano.

 

[00:11:01]

Regina: Que interessante. Isso me faz lembrar sabe o que? Caçadores de Andróides. Porque o primeiro caçador de andróides, ele desenvolveu uma forma, um teste, para identificar se ele tava falando com uma máquina ou com o ser humano. E aí era baseado em emoções. O oposto disso, não em lógica, mas em emoções. É louco isso, né?

 

[00:11:24]

Marcellus: Sim, um pouco do Turing, você vê que sabendo do contexto em que ele vivia e da própria vida pessoal dele, o quanto ele era lógico, matemático e cientista; você vê que todo o trabalho dele espelha muito isso, a questão lógica, de raciocínio e de objetividade. 

 

[00:11:45]

Regina: Você acredita que a diferença do ser humano para a máquina no futuro vai ser justamente a emoção? Quer dizer, o que diferencia o ser humano, a grande qualidade dele vai ser, não a lógica racional, mas a emocional? Porque isso já acontece um pouco no mundo corporativo. Se busca mais a inteligência emocional nos colaboradores, mas você acha que é uma tendência?

 

[00:12:08]

Marcellus: Hoje sim, mas eu diria que, com o tempo, vai passar a ser muito fácil simular emoção. Então, você tem estudos hoje no campo da neurociência em que você consegue induzir de forma bem básica, mas você consegue induzir emoções ou detectar emoções, e como a gente, o nosso corpo ele também expressa essas emoções de outras formas, então você tem algoritmos hoje que detectam através da face, dos movimentos, do sorriso, ou dos olhos ou de qualquer outra coisa. 

 

[00:12:39]

Regina: Tom da voz também?

 

Marcellus: Tom da voz. Se você está feliz, ou se você está pretendendo estar feliz...

 

Regina: são padrões também. 

 

Marcellus: Também são padrões. Na realidade são [...]

 

Regina: [...] de felicidade, tristeza, raiva, enfim, são padrões.

 

Marcellus: Talvez a gente pudesse reduzir isso a reações químicas. Você tem, por exemplo, drogas psicotrópicas que regulam os neurotransmissores envolvidos em determinadas emoções, e tratam essas doenças psiquiátricas lidando com o controle do que no final é uma expressão de uma emoção. 

 

[00:13:13]

Regina: Sim, isso já é uma manipulação da emoção e da forma como lidar, então você já tem um padrão e já sabe um caminho para lidar com ela. O Turing foi o único a realizar esses testes?

 

[00:13:26]

Marcellus: Não, outros também tentaram criar outros testes entre AI Fraca e AI Forte, que foi no caso do John Searle, que criou o teste chamado Sala Chinesa, por exemplo. Mas esses testes eles são, eles são importantes para tecnologias, para saber se ela está inteligente ou não, mas eles também são muito limitados. Então hoje, é muito questionável se qualquer um desses seria o método correto. Tanto é que, na prática, não se usa nenhum desses testes, então por mais genial que o Turing tenha sido, e ele com certeza estava à frente da sua época, ele se baseou no contexto da época, em que eles idealizavam uma máquina inteligente. Então, se você pensar bem, a diferença do Sócrates para o Turing era praticamente nenhuma, porque eles também não tinham a tecnologia.

 

[00:14:25]

Regina: Sim. Mas qual foi o impacto desses testes que ele fez, então?

 

[00:14:29]

Marcellus: Ele criou a primeira métrica de inteligência de máquina. Então isso abriu um caminho, isso criou um precedente e, sem dúvida, a gente teve avanços incríveis. O grande mérito do teste de Turing foi trazer à tona se as máquinas eram inteligentes ou se elas poderiam ser inteligentes. Coisa que até hoje a gente estuda o que é a inteligência, para depois replicá-la, e como as máquinas podem replicá-la. Então tudo isso começou a partir dessa pergunta de Turing de como distinguir uma máquina inteligente.

 

[00:15:11]

Regina: Estou chocada. Não, é porque pensar que a máquina pode juntar uma inteligência racional com uma emocional realmente traz a co-criação de um novo ser. 

 

[00:15:25]

Marcellus: É porque a inteligência emocional ela tem uma utilidade gigante para nós como humanos. Como você citou, por exemplo, a inteligência emocional dentro de uma organização, de uma companhia. Ou talvez, eu diria que a inteligência emocional, ela é a característica mais importante de um ser humano, porque ela é a que permite que o ser humano aprenda. Se você não está bem emocionalmente, não existe lógica, racionalidade, que vai te ajudar a aprender. No entanto, eu vejo isso como um obstáculo totalmente irrelevante para uma máquina, porque ela pode ser cem por cento racional. A produtividade dela pode ser a maior possível. Eu não consigo enxergar uma utilidade em uma máquina ter emoções, no entanto, uma utilidade enorme seria ela poder interpretar emoções, para que a gente pudesse fazer robôs que cuidassem das pessoas. 

 

[00:16:17]

Regina: Sim, de idosos, crianças, enfim, doentes. Agora num Covid, por exemplo, seria sensacional você ter, porque não teria o contágio. Você não colocaria na linha de frente seres humanos.

 

Marcellus: E as pessoas se sentem cada vez mais solitárias. Então uma máquina que consegue interpretar adequadamente a emoção, ela também pode ser programada para reagir a essa emoção de forma apropriada, e ser como um amigo ou um mentor. E até uma curiosidade, o primeiro chatbot que existiu, um dos primeiros, foi a Eliza, que era um chatbot terapeuta.

 

[00:16:57]

Regina: Olha que interessante. Já foi criada com essa intenção.

 

Marcellus: exatamente, com a intenção de interpretar e ajudar os seres humanos. Isso a gente está falando da década de sessenta. 

 

Regina: Década de sessenta.

 

Marcellus: Há sessenta anos atrás, esse chatbot já lidava com isso, e ele foi muito reconhecido por essa capacidade. E aí, uma coisa ainda mais curiosa, é que mesmo extremamente limitado para sua época, ele tinha uma estratégia que era de repetir a última coisa que a pessoa disse, e explorar mais aquilo que ela disse. Então, você disse, por exemplo, “briguei com meu irmão” e o chatbot responderia: “mas o que houve com você e o seu irmão?”. 

 

[00:17:39]

Regina: Ou então, “você brigou com o seu irmão, o que houve com você e o seu irmão?”.

 

Marcellus: Uma estratégia simples e que era bastante eficiente, porque na época chocou as pessoas, porque elas interpretavam que aquilo era uma exibição extraordinária de inteligência, mas é porque na verdade elas se sentiam compreendidas, e não porque aquilo era realmente inteligente.

 

[00:18:03]

Regina: Nossa, isso é técnica de PNL. Repetir para que você próprio ouça e você perceba que eu estou conectando e que eu estou entendendo se eu te entendi perfeitamente.

 

Marcellus: Que é o rapport, em psicologia.

 

Regina: É.

 

Marcellus: Exato. Era uma estratégia simples e que era eficiente para simular inteligência. 

 

[00:18:22]

Regina: Que lindo! Mas você falou em AI Forte e AI Fraca. Então existe mais de um tipo de inteligência artificial? Explica para mim o que é AI Forte e AI Fraca.

 

[00:18:34]

Marcellus: é um conceito único, mas dependendo do grau de compreensão da inteligência artificial, fazemos essa distinção conceitual de forte e fraco. De uma forma bem simples, AI Fraca é onde nós estamos e AI Forte é onde nós queremos chegar. Fraca não significa que ela seja ruim. O importante é que a Forte, em oposição à Fraca, ela teria consciência, ela seria capaz de tomar as próprias decisões. Então, essa e AI Forte é o conceito de uma inteligência artificial que age por contra própria e, se baseando nisso, portanto, nós temos apenas AI Fracas.

 

[00:19:16]

Regina: E a gente está perto de conseguir atingir o nível dessa inteligência artificial que seja uma AI forte? 

 

[00:19:24]

Marcellus: Pode ser que ela nunca seja atingida. Sendo otimista, e isso bastante otimista, décadas. Um pouco menos otimista, séculos. Ninguém consegue afirmar de fato se isso é possível, ou se a gente vai conseguir criar uma tecnologia que tenha consciência. A gente trabalha para que a AI Forte exista, e para que ela seja mais independente, autônoma,  inteligente, mas a gente está muito longe disso.

 

[00:20:05]

Regina: A nomenclatura de AI Fraca então não significa que ela seja ruim?

 

Marcellus: Não. Todas as AIs que nós temos hoje, por exemplo, como as que você citou no começo de assistentes virtuais, GPS, Google, entre outros produtos, principalmente os que a gente nem sabe que tem AI envolvida.

 

Regina: Alexa.

 

[00:20:26]

Marcellus: A Alexa ou, por exemplo, checar se o texto que você escreveu está correto ou não em um editor de texto, isso usa inteligência artificial. Isso passa totalmente despercebido no dia a dia. Então, as AIs existentes, apesar de fracas, elas têm um impacto bastante relevante e dada essa evolução enorme, principalmente em assistentes virtuais, e chatbots, e redes sociais, elas têm ajudado a resolver muitos problemas, principalmente nessa área em que a gente atua, de melhorar o relacionamento entre clientes e marcas.

 

[00:21:03]

Regina: Exatamente, e tem ainda todo um público, pessoas com problemas, com deficiências, com algum tipo de deficiências, que estão aproveitando muito, estão conseguindo entrar em um universo de consumo, de igualdade, em função da inteligência artificial, com né, com acessibilidade. Então o que você está me dizendo é que essas assistentes virtuais que a gente vê no aplicativo como eu acabei de falar agora também que ajudam a acessibilidade, assistentes virtuais de GPS, corretores de texto, enfim, todas essas que a gente está falando são AIs fracas? 

 

[00:21:45]

Marcellus: Sim, elas são o ápice da tecnologia comercial hoje, mas elas são bastante limitadas em relação a você não ter, elas não têm consciência, elas não agem sozinhas. Então o principal ponto de você dizer que uma AI é fraca, ela não tem a capacidade de pensar, de raciocinar e de sair do script, por assim dizer, porque você vai perguntar para o seu celular onde fica a farmácia mais próxima; e aí quando ele consegue entender isso que você falou, ele vai consultar sua localização, vai procurar farmácias ao redor o Google faz isso, por exemplo e vai te devolver os resultados, mas ele poderia pensar: o Marcellus está procurando farmácias, ele deve estar doente, talvez eu possa ver uma farmácia que tem mais coisas, enfim, tudo que, por exemplo, um amigo poderia se preocupar porque ele não pensa em executar uma tarefa bem definida que vai do ponto A ao ponto B. Ele leva em consideração o contexto da vida real e como os humanos vivem.

 

[00:22:56]

Regina: Sim

 

Marcellus: Como a realidade é. Então a AI Fraca, ela tem essa limitação gigante em relação ao interpretar o mundo real.

 

[00:23:06]

Regina: então a conexão entre os dados, por exemplo, se eu tiver um aplicativo de saúde no meu celular, que identifique que eu estou com uma alteração de temperatura ou de batimento cardíaco, e ele se comunica com essa assistente virtual, procurando uma farmácia, ela já identifica qual é o problema e aciona o meu médico. Isso seria uma AI forte ou seria uma união de AIs fracas? 

 

[00:23:34]

Marcellus: Bom esse exemplo que você deu, porque a distinção entre AI Forte e Fraca não está no fato de você ter esse dispositivo. Então você tem um dispositivo que mede temperatura e você está perguntando para assistente onde é a farmácia mais próxima. Ela foi programada para consultar esse dispositivo de temperatura ou ela teve essa ideia? Essa é a diferença. 

 

[00:23:56]

Regina: Essa é a diferença.

 

Marcellus: Não existe nenhuma máquina que esteja perto de ter as próprias ideias. Isso facilitaria até o meu trabalho, porque ela poderia se programar sozinha.

 

[00:24:07]

Regina: E eu vou te perguntar de novo. Você acredita que a e AI forte possa ser criada?

 

[00:24:11]

Marcellus: Pessoalmente, eu trabalho para que sim. A maioria das pessoas envolvidas no desenvolvimento de AI também trabalham para que a AI Forte exista. Talvez eu pudesse dizer, de maneira grosseira, que tudo que existe de AI hoje foi construído para que a AI Forte exista. Então essa é a grande meta, e também, apesar de termos apenas AIs Fracas, foi a busca pela AI Forte que deixou as AIs Fracas tão úteis e tão relevantes. A gente está buscando sempre a inovação para chegar nessa meta, mas falando de maneira bastante pessoal, não acredito que estarei aqui para ver.

 

[00:24:49]

Regina: Ainda deve demorar um bom tempo. Mas é quase a busca pelo ideal, pelo belo.

 

Marcellus: Exato.

 

Regina: E que nunca tem fim.

 

[00:24:58]

Marcellus: É a otimização plena. Uma observação que eu faria é que como a gente falou sobre a definição de inteligência, a gente criou testes para determinar se a máquina é inteligente, e a gente depois deu um passo atrás de dizer o que é inteligência; e a neurociência hoje tem um papel que é dar um passo ainda mais atrás que é: como sequer a gente se questiona o que é ser inteligente.

 

[00:25:22]

Regina: Exatamente.

 

Marcellus: E a gente não está próximo disso também. Portanto, tem essa discussão entre é necessário saber como o cérebro funciona para simulá-lo? Porque se for, também estamos muito longe, porque a neurociência é uma ciência muito muito recente. Tem cem anos a neurociência moderna, um pouco mais, e não estamos perto de saber como o cérebro funciona, ou a gente só precisa investir em algoritmos mais complexos, e ótimos, e inteligentes, entre aspas? Isso vai ser o suficiente para a gente, de repente, criar um cérebro artificial, uma inteligência artificial que pense. Como muita gente também acredita nessa segunda possibilidade. Uma coisa não é necessária sem a outra. A gente vai discutir mais, por exemplo, em próximos episódios, sobre a influência da neurociência e da biologia na inteligência artificial. Então a gente sempre se baseou em como a natureza é, mas é necessário entender a natureza para replicá-la?

 

[00:26:29]

Regina: Isso é uma excelente pergunta, porque o que você está me falando é que não basta então criar a tecnologia. A gente tem que ter uma constante busca, um cuidado, uma atualização, e é importante estudar com uma frequência muito grande, ou não. É isso?

 

[00:26:47]

Marcellus: É necessário, porque a AI, ela, quando você fala de inteligência artificial, você envolve muito mais do que é matemática ou programação, você está envolvendo interpretação de dados. Você está envolvendo métricas de acuracidade, você está envolvendo como você mensura os resultados do que ela produz, então é muito relevante você ter conhecimento, desde filosofia à neurociência, aprendizagem, aprendizagem de máquina, matemática, entre outras coisas. E tendo em vista que você precisa ter tantos conhecimentos, então com certeza a inteligência artificial precisa ser constantemente alimentada, e ao mesmo tempo nós também, para conseguirmos evoluir com ela, né? Então é estranho pensar que a gente replica o aprendizado, mas o aprendizado contínuo dela requer aprendizado contínuo nosso.

 

[00:27:49]

Regina: Exatamente. Eu também sinto, de tudo isso que você está me falando, é que o aprendizado para a evolução da própria inteligência artificial, a gente também tem uma evolução contínua de aprendizado nosso, de como a gente funciona, como nós somos, da onde viemos..

 

Marcellus: De auto-conhecimento.

 

Regina: De auto conhecimento. É muito bacana. E Marcellus, então, vamos uma última pergunta antes da gente encerrar. Você acredita que a evolução do mercado vai levar para um caminho que existam apenas AIs Fortes? 

 

[00:28:25]

Marcellus: Independente se for possível ou não chegar em uma AI Forte, eu tenho certeza que uma AI Forte tem um impacto enorme em negócios, porque é uma máquina que pensa, e que trabalha vinte e quatro por sete. Mas por outro lado, eu tenho uma opinião pessoal que é: não é necessário que uma máquina pense para que ela seja extremamente útil. Não é necessário replicar um humano para que a gente consiga resolver inúmeros problemas ao nosso redor que nós não somos capazes de resolver, principalmente porque nós temos uma forma de pensar que já não é mais utilizada pelas máquinas. Por exemplo, as máquinas, elas são muito boas em fazer cálculos matemáticos, coisa que a gente não é.

 

[00:29:11]

Regina: Não é, e não faz mais, nossa.

 

Marcellus: Exato. 

 

Regina: Daqui a pouco a gente não vai saber nem mais saber escrever com a caneta.

 

Marcellus: Exato, você tem...

 

Regina:  Habilidades finas a gente pode perder, de repente.

 

Marcellus: Porque elas não são mais necessárias. 

 

Regina: Sim.

 

Marcellus: Então, a partir do momento que você cria tecnologias que resolvam isso, e hoje por exemplo, a gente usa o estado da arte da inteligência artificial para explorar pesquisas e ajudar os cientistas a cruzar mais possibilidades do que o que é humanamente possível. Então talvez a AI Forte ela seja um objetivo interessante, ela seja a meta ideal, mas talvez ela não seja tão necessária assim, no ponto de vista de mercado e de aplicações. Talvez uma inteligência inteligente o bastante faça o papel. 

 

[00:29:59]

Regina: Marcellus, muito obrigada pela sua participação. O bate papo foi super enriquecedor, melhor do que sentar em um divã. Eu amei, foi ótimo mesmo, e eu espero que você também que está ouvindo tenha aproveitado bastante e continue ouvindo o nosso podcast, viu, porque vai ter muito mais informação vindo por aí. 

 

[00:30:21]

Marcellus: Sim, obrigado também. Eu me sinto bastante confortável e eu também gosto muito de conversar sobre isso. Não só porque é um campo que eu me especializei, mas porque eu também acho que, especialmente nos dias de hoje, em que se debate muito AI, é igualmente importante que as pessoas que não trabalham com AI entendam os conceitos básicos, as limitações, as capacidades, não tenham medo de um robô exterminador.

 

Regina: Sim, desmistificar isso também é importante.

 

Marcellus: Exato, então para mim é sempre um prazer falar sobre isso

 

[00:30:55]

Regina: Muito legal, muito obrigada. E você que está aí em casa, onde você estiver, se você está malhando, enfim, mas está com fone no ouvido, gostou do nosso podcast? Então compartilha aí com seus colegas de trabalho, com seus amigos curiosos e, claro, como eu já te disse, fica ligado no próximo episódio, tá? Este podcast é uma iniciativa da Alana AI, e foi um prazer eu estar aqui com você. Até a próxima.

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