Quando a maioria das pessoas ouve o termo “Inteligência Artificial”, elas logo imaginam uma entidade eletrônica com inteligência comparável ao de um ser humano. Porém, existem atualmente IA’s mais complexas, assim como IA’s menos complexos, com diferentes graus de desenvolvimento, sendo que nenhuma delas chegou a atingir um grau de inteligência comparável ao de um ser humano. Dessa forma, como podemos definir os diferentes graus de inteligência que as IA’s possuem?
Muitos teóricos de inteligência artificial, incluindo alguns filósofos, teorizam a existência de basicamente três tipos de inteligência artificial: ANI (artificial narrow intelligence), AGI (artificial general intelligence), e ASI (artificial superintelligence).
ANI: Artificial Narrow Intelligence (ou, inteligência artificial restrita)
O primeiro grupo, ANI, consiste em inteligências artificiais que realizam tarefas complexas, porém específicas e restritas. Exemplos incluem praticamente todas as aplicações de IA que temos hoje em dia, como sistemas de recomendação, reconhecimento de voz, tradução, reconhecimento e discriminação de imagens, etc. Geralmente é construída por meio de algoritmos de machine learning, e treinada por meio de dados para realizar uma tarefa específica.
AGI: Artificial General Intelligence (ou, inteligência artificial geral)
O segundo tipo, AGI, correspondente ao que se chama de ‘Inteligência geral artificial’, que muitos consideram ser o verdadeiro tipo de inteligência artificial. Esse tipo hipotético de inteligência artificial estaria no mesmo nível da inteligência humana, não possuindo tarefas restritas, e podendo realizar e aprender praticamente qualquer coisa que um ser humano aprende. Boa parte dos pesquisadores e teóricos de inteligência artificial acham que esse tipo de inteligência artificial será desenvolvido até 100 anos no futuro. Alguns outros pesquisadores, especialmente fora da área da IA, como o proeminente neurocientista brasileiro Miguel Nicolelis, acham que simplesmente não é possível reproduzir uma inteligência geral artificial que reproduz a mente humana e seu funcionamento. Nesta etapa, os debates filosóficos e éticos ganham muito mais importância, considerando que tal inteligência artificial seria: 1) se comportaria como uma caixa preta, sendo extremamente difícil, senão impossível, prever seu comportamento; 2) poderia maximizar ainda mais alguns vieses humanos indesejáveis, como preconceitos; 3) tal IA poderia ser autoconsciente, o que poderia gerar inúmeras discussões sobre os direitos de tal entidade.
Nesta etapa, já existem preocupações em relação ao controle e contenção de tal sistema de IA caso este execute passos não previstos e indesejáveis para os seres humanos como resultado de seu funcionamento extremamente complexo. Na área da inteligência artificial, esses problemas são conhecidos como “Problema do alinhamento da IA” e “Problema do controle da IA”.
ASI: Artificial Super Intelligence (ou Super Inteligência Artificial)
O terceiro tipo, ASI, seria a ‘Super inteligência artificial’, e estaria a um nível de inteligência acima do nível de inteligência dos seres humanos. Tal IA poderia fazer coisas imagináveis, que nem sequer poderíamos prever ou imaginar que seriam possíveis de serem feitas. Tal sistema também seria teoricamente imparável, dado que sua inteligência seria ordens de magnitude acima da inteligência humana. Tal problema teórico tem gerado todo um campo de discussões chamado “controle da inteligência artificial”. Muitos pesquisadores consideram que um algoritmo de contingência seria impossível, e qualquer tentativa de parar essa super IA seria risível. Tal inteligência artificial poderia ser resultado de uma inteligência artificial que se autodesenvolve recursivamente, chegando a um crescimento exponencial de inteligência em um período relativamente curto de tempo.
Conclusão
Muitos teóricos categorizam basicamente 3 tipos de inteligência artificial de acordo com o grau de inteligência em relação aos seres humanos: realização de tarefas restritas (ANI); inteligência e capacidade de aprendizado comparáveis às de um ser humano (AGI); e capacidades de resolver problemas muito maiores que aquelas apresentadas pelos seres humanos, sendo as 2 últimas categorias apenas hipotéticas (até o presente momento).
Guilherme, em suas aplicações de IA na área biológica, há o viés do papel dos fungos e suas interrelações com plantas e animais? IA para fertilidade do solo? Fabiano por aqui me aperfeiçoando em Machine Learning
Oi Alexandre. Não sei se entendi direito. Você gostaria de saber se existem aplicações de IA para estudar inter-relações entre fungos, animais e plantas? Nesse caso, existem algoritmos de clusterização/agrupamento que são aplicados para estudar as espécies que mais têm relação entre si em um ecossistema. Em relação à IA para fertilidade do solo, imagino que também seja possível construir algoritmos que realizam uma regressão para estimar a fertilidade do solo com base em várias características, como pH, umidade, tipo de solo, clima, região, etc
Sobre fertilidade do solo, encontrei esse artigo aqui, pode lhe interessar:
DAVID, Shibin; ANAND, R. S.; SAGAYAM, Martin. Enhancing AI based evaluation for smart cultivation and crop testing using agro-datasets. Journal of Artificial Intelligence and Systems, v. 2, n. 1, p. 149-167, 2020.
Ótimo resumo sobre este vasto campo de estudo, o qual perpassa a área tecnológica e atinge vários aspectos da sociedade.
Parabéns pela iniciativa de trazer este conteúdo relevante de forma acessível.
Esperando pelo próximo artigo.
Que bom que gostou do artigo Alan 🙂