Maquinário de Computação e Inteligência - Computing Machinery and Intelligence

" Computing Machinery and Intelligence " é um artigo seminal escrito por Alan Turing sobre o tópico de inteligência artificial . O artigo, publicado em 1950 na Mind , foi o primeiro a apresentar ao público em geral seu conceito do que hoje é conhecido como teste de Turing .

O artigo de Turing considera a questão "As máquinas podem pensar?" Turing diz que, uma vez que as palavras "pensar" e "máquina" não podem ser claramente definidas, devemos "substituir a pergunta por outra, que esteja intimamente relacionada a ela e seja expressa em palavras relativamente inequívocas". Para fazer isso, ele deve primeiro encontrar uma ideia simples e inequívoca para substituir a palavra "pensar", segundo ele deve explicar exatamente quais "máquinas" ele está considerando e, finalmente, armado com essas ferramentas, ele formula uma nova questão, relacionada a o primeiro, que ele acredita que pode responder afirmativamente.

Teste de Turing

A "interpretação padrão" do Teste de Turing, em que o interrogador tem a tarefa de tentar determinar qual jogador é um computador e qual é um humano
Artigo principal: Teste de Turing

Em vez de tentar determinar se uma máquina está pensando, Turing sugere que devemos perguntar se a máquina pode ganhar um jogo, chamado de " Jogo de Imitação ". O jogo de imitação original que Turing descreveu é um jogo de festa simples envolvendo três jogadores. O jogador A é um homem, o jogador B é uma mulher e o jogador C (que desempenha o papel de interrogador) pode ser de qualquer sexo. No Jogo de Imitação, o jogador C é incapaz de ver o jogador A ou o jogador B (e os conhece apenas como X e Y), e pode se comunicar com eles apenas por meio de notas escritas ou qualquer outra forma que não forneça quaisquer detalhes sobre seus Gênero sexual. Ao fazer perguntas ao jogador A e ao jogador B, o jogador C tenta determinar qual dos dois é o homem e qual é a mulher. A função do jogador A é induzir o interrogador a tomar a decisão errada, enquanto o jogador B tenta ajudar o interrogador a tomar a decisão certa.

Turing propõe uma variação desse jogo que envolve o computador: ' "O que acontecerá quando uma máquina fizer o papel de A neste jogo?" Será que o interrogador decidirá erroneamente com a mesma freqüência quando o jogo é jogado dessa forma ou quando o jogo é disputado entre um homem e uma mulher? Essas perguntas substituem nosso original, 'As máquinas podem pensar? " 'Assim, o jogo modificado passa a envolver três participantes em salas isoladas: um computador (que está sendo testado), um humano e um juiz (humano). O juiz humano pode conversar com o humano e o computador digitando em um terminal. Tanto o computador quanto o humano tentam convencer o juiz de que são humanos. Se o juiz não puder dizer consistentemente qual é qual, o computador ganha o jogo.

Como observa Stevan Harnad , a questão se tornou "As máquinas podem fazer o que nós (como entidades pensantes) podemos fazer?" Em outras palavras, Turing não está mais perguntando se uma máquina pode "pensar"; ele está perguntando se uma máquina pode agir indistintamente da maneira como um pensador age. Essa questão evita o difícil problema filosófico de predefinir o verbo "pensar" e se concentra, em vez disso, nas capacidades de desempenho que a capacidade de pensar possibilita e como um sistema causal pode gerá-las.

Alguns acham que a pergunta de Turing é: "Pode um computador, comunicando-se por um teletipo, enganar uma pessoa fazendo-a acreditar que é humano?" mas parece claro que Turing não estava falando sobre enganar as pessoas, mas sobre gerar capacidade cognitiva humana.

Maquinas digitais

Veja também: Máquina de Turing e tese de Church – Turing

Turing também observa que precisamos determinar quais "máquinas" desejamos considerar. Ele ressalta que um clone humano , embora feito pelo homem, não forneceria um exemplo muito interessante. Turing sugeriu que deveríamos nos concentrar nas capacidades da maquinaria digital - máquinas que manipulam os dígitos binários de 1 e 0, reescrevendo-os na memória usando regras simples. Ele deu duas razões.

Primeiro, não há razão para especular se eles podem ou não existir. Já o fizeram em 1950.

Em segundo lugar, o maquinário digital é "universal". A pesquisa de Turing sobre os fundamentos da computação provou que um computador digital pode, em teoria, simular o comportamento de qualquer outra máquina digital, com memória e tempo suficientes. (Esse é o insight essencial da tese de Church-Turing e da máquina de Turing universal .) Portanto, se qualquer máquina digital pode "agir como se estivesse pensando", então, toda máquina digital suficientemente poderosa pode. Turing escreve: “todos os computadores digitais são, em certo sentido, equivalentes”.

Isso permite que a pergunta original seja ainda mais específica. Turing agora reafirma a questão original como "Vamos fixar nossa atenção em um determinado computador digital C. É verdade que, modificando este computador para ter um armazenamento adequado, aumentando adequadamente sua velocidade de ação e fornecendo-lhe um programa apropriado, C pode ser feito para jogar satisfatoriamente a parte de A no jogo de imitação, a parte de B sendo assumida por um homem? "

Conseqüentemente, Turing afirma que o foco não está em "se todos os computadores digitais fariam bem no jogo, nem se os computadores atualmente disponíveis fariam bem, mas se há computadores imagináveis ​​que fariam bem". O mais importante é considerar os avanços possíveis no estado de nossas máquinas hoje, independentemente de termos ou não os recursos disponíveis para criar uma.

Nove objeções comuns

Veja também: Filosofia da inteligência artificial

Tendo esclarecido a questão, Turing voltou-se para respondê-la: ele considerou as seguintes nove objeções comuns, que incluem todos os principais argumentos contra a inteligência artificial levantados nos anos desde que seu artigo foi publicado pela primeira vez.

  1. Objeção religiosa : afirma que o pensamento é função da alma imortal do homem; portanto, uma máquina não pode pensar. "Ao tentar construir tais máquinas", escreveu Turing, "não devemos usurpar irreverentemente Seu poder de criar almas, não mais do que estamos na procriação de filhos: pelo contrário, somos, em ambos os casos, instrumentos de Sua vontade fornecendo mansões pelas almas que Ele cria. "
  2. Objeção 'Cabeças na areia' : "As consequências do pensamento das máquinas seriam terríveis demais. Esperemos e acreditemos que elas não podem fazê-lo." Esse pensamento é popular entre os intelectuais, pois acreditam que a superioridade deriva de uma inteligência superior e a possibilidade de ser ultrapassado é uma ameaça (como as máquinas têm capacidade de memória e velocidade de processamento eficientes, máquinas que excedem as capacidades de aprendizado e conhecimento são altamente prováveis). Esta objeção é um apelo falacioso às consequências , confundindo o que não deveria ser com o que pode ou não pode ser (Wardrip-Fruin, 56).
  3. A objeção matemática : esta objeção usa teoremas matemáticos, como o teorema da incompletude de Gödel , para mostrar que há limites para as perguntas que um sistema de computador baseado na lógica pode responder. Turing sugere que os humanos muitas vezes se enganam e ficam satisfeitos com a falibilidade de uma máquina. (Este argumento seria feito novamente pelo filósofo John Lucas em 1961 e pelo físico Roger Penrose em 1989.)
  4. Argumento da Consciência : Este argumento, sugerido pelo Professor Geoffrey Jefferson em seu Lister Oration de 1949 afirma que "não até que uma máquina possa escrever um soneto ou compor um concerto por causa dos pensamentos e emoções sentidas, e não pela queda casual de símbolos, poderíamos concordo que máquina é igual a cérebro. " Turing responde dizendo que não temos como saber se outro indivíduo além de nós mesmos experimenta emoções e que, portanto, devemos aceitar o teste. Ele acrescenta: "Não quero dar a impressão de que acho que não há mistério sobre a consciência ... [mas] não acho que esses mistérios necessariamente precisem ser resolvidos antes de podermos responder à pergunta [se as máquinas podem pensar]." (Este argumento, de que um computador não pode ter experiências conscientes ou compreensão , seria feito em 1980 pelo filósofo John Searle em seu argumento do quarto chinês . A resposta de Turing é agora conhecida como a " resposta de outras mentes ". Veja também Pode uma máquina ter uma mente? na filosofia da IA .)
  5. Argumentos de várias deficiências . Todos esses argumentos têm a forma "um computador nunca fará X ". Turing oferece uma seleção:

    Seja gentil, engenhoso, bonito, amigável, tenha iniciativa, tenha senso de humor, diferencie o certo do errado, cometa erros, apaixone-se, desfrute de morangos com creme, faça alguém se apaixonar por eles, aprenda com a experiência, use as palavras corretamente , ser o sujeito de seu próprio pensamento, ter tanta diversidade de comportamento quanto um homem, fazer algo realmente novo.

    Turing observa que "normalmente não há suporte para essas afirmações" e que elas dependem de suposições ingênuas sobre como as máquinas podem ser versáteis no futuro ou são "formas disfarçadas de argumento da consciência". Ele opta por responder a algumas delas:
    1. As máquinas não podem cometer erros. Ele observa que é fácil programar uma máquina para parecer que está cometendo um erro.
    2. Uma máquina não pode ser o sujeito de seu próprio pensamento (ou não pode ser autoconsciente ). Um programa que pode relatar seus estados e processos internos, no sentido simples de um programa de depuração , certamente pode ser escrito. Turing afirma que "uma máquina pode, sem dúvida, ser seu próprio assunto".
    3. Uma máquina não pode ter muita diversidade de comportamento . Ele observa que, com capacidade de armazenamento suficiente, um computador pode se comportar de maneiras astronômicas diferentes.
  6. Objeção de Lady Lovelace : Uma das objeções mais famosas afirma que os computadores são incapazes de originalidade. Isso ocorre principalmente porque, de acordo com Ada Lovelace , as máquinas são incapazes de aprendizado independente.

    A máquina analítica não tem nenhuma pretensão de originar nada. Ele pode fazer tudo o que sabemos para que ele execute. Pode seguir a análise; mas não tem poder de antecipar quaisquer relações analíticas ou verdades.

    Turing sugere que a objeção de Lovelace pode ser reduzida à afirmação de que os computadores "nunca podem nos pegar de surpresa" e argumenta que, ao contrário, os computadores ainda podem surpreender os humanos, em particular quando as consequências de diferentes fatos não são imediatamente reconhecíveis. Turing também argumenta que Lady Lovelace foi prejudicada pelo contexto em que escreveu e, se exposta a um conhecimento científico mais contemporâneo, ficaria evidente que o armazenamento do cérebro é bastante semelhante ao de um computador.
  7. Argumento da continuidade no sistema nervoso : a pesquisa neurológica moderna mostrou que o cérebro não é digital. Mesmo que os neurônios disparem em um pulso do tipo tudo ou nada, tanto o tempo exato do pulso quanto a probabilidade de o pulso ocorrer têm componentes analógicos. Turing reconhece isso, mas argumenta que qualquer sistema analógico pode ser simulado com um grau razoável de precisão, dado poder de computação suficiente. (O filósofo Hubert Dreyfus faria este argumento contra "a suposição biológica" em 1972.)
  8. Argumento da informalidade do comportamento : Este argumento afirma que qualquer sistema governado por leis será previsível e, portanto, não verdadeiramente inteligente. Turing responde afirmando que isso confunde leis de comportamento com regras gerais de conduta e que, se em uma escala ampla o suficiente (como é evidente no homem), o comportamento da máquina se tornaria cada vez mais difícil de prever. Ele argumenta que, só porque não podemos ver imediatamente quais são as leis, não significa que essas leis não existam. Ele escreve "certamente não conhecemos nenhuma circunstância em que poderíamos dizer, 'pesquisamos o suficiente. Não existem tais leis.'". ( Hubert Dreyfus argumentaria em 1972 que a razão humana e a resolução de problemas não eram baseadas em regras formais, mas sim em instintos e consciência que nunca seriam capturados em regras. Pesquisas mais recentes de IA em robótica e inteligência computacional tentam encontrar as regras complexas que governam nossas habilidades "informais" e inconscientes de percepção, mobilidade e correspondência de padrões. Veja a crítica de Dreyfus à IA . Esta tréplica também inclui o argumento da aposta de Turing .
  9. Percepção extra-sensorial : Em 1950, a percepção extra-sensorial era uma área ativa de pesquisa e Turing escolheu dar PES o benefício da dúvida, argumentando que as condições poderiam ser criadas nas quais a leitura da mente não afetaria o teste.

Máquinas de aprendizagem

Veja também: Aprendizado de máquina

Na seção final do artigo, Turing detalha seus pensamentos sobre a Máquina de Aprendizagem que poderia jogar o jogo da imitação com sucesso.

Aqui, Turing primeiro retorna à objeção de Lady Lovelace de que a máquina só pode fazer o que lhe dizemos para fazer e a compara a uma situação em que um homem "injeta" uma ideia na máquina à qual a máquina responde e depois cai em quiescência. Ele estende esse pensamento por uma analogia a uma pilha atômica de tamanho inferior ao crítico que deve ser considerada a máquina e uma ideia injetada deve corresponder a um nêutron entrando na pilha de fora da pilha; o nêutron causará uma certa perturbação que eventualmente se extinguirá. Turing então desenvolve essa analogia e menciona que se o tamanho da pilha fosse suficientemente grande, então um nêutron entrando na pilha causaria uma perturbação que continuaria a aumentar até que toda a pilha fosse destruída, a pilha seria supercrítica. Turing então pergunta se essa analogia de uma pilha supercrítica poderia ser estendida a uma mente humana e depois a uma máquina. Ele conclui que tal analogia seria de fato adequada para a mente humana com "Parece haver um para a mente humana. A maioria deles parece ser" subcrítica ", ou seja, corresponder nesta analogia a pilhas de subcríticas tamanho. Uma ideia apresentada a tal mente irá, em média, dar origem a menos de uma ideia em resposta. Uma pequena proporção é supercrítica. Uma ideia apresentada a tal mente que pode dar origem a toda uma "teoria" consistindo em secundária, terciária e ideias mais remotas ". Ele finalmente pergunta se uma máquina poderia ser supercrítica.

Turing então menciona que a tarefa de ser capaz de criar uma máquina que pudesse jogar o jogo de imitação é de programação e ele postula que até o final do século será de fato tecnologicamente possível programar uma máquina para jogar o jogo. Ele então menciona que, no processo de tentar imitar uma mente humana adulta, torna-se importante considerar os processos que levam a mente adulta a estar em seu estado atual; que ele resume como:

1. O estado inicial da mente, digamos no nascimento,
2. A educação a que foi submetido,
3. Outra experiência, que não deve ser descrita como educação, a que foi submetida.

Dado este processo, ele pergunta se seria mais apropriado programar a mente de uma criança em vez de uma mente de adulto e então sujeitar a mente da criança a um período de educação. Ele compara a criança a um caderno recém-comprado e especula que, devido à sua simplicidade, seria mais fácil de programar. O problema então é dividido em duas partes: a programação da mente de uma criança e seu processo de educação. Ele menciona que uma mente infantil não seria esperada como desejada pelo experimentador (programador) na primeira tentativa. Deve haver um processo de aprendizagem que envolva um método de recompensa e punição que selecione os padrões desejáveis ​​na mente. Todo este processo, Turing menciona, em grande medida é semelhante ao da evolução por seleção natural, onde as semelhanças são:

Estrutura da máquina infantil = material hereditário
Mudanças da máquina criança = mutações
Seleção natural = julgamento do experimentador

Após esta discussão, Turing aborda certos aspectos específicos da máquina de aprendizagem:

  • Natureza da complexidade inerente: a máquina infantil pode ser a mais simples possível, apenas mantendo a consistência com os princípios gerais, ou a máquina pode ter um sistema completo de inferência lógica programado nela. Este sistema mais complexo é explicado por Turing como "..seria tal que o armazenamento das máquinas seria amplamente ocupado com definições e proposições . As proposições teriam vários tipos de status, por exemplo, fatos bem estabelecidos, conjecturas, teoremas matematicamente provados, declarações dadas por uma autoridade, expressões tendo a forma lógica de proposição, mas não o valor de crença. Certas proposições podem ser descritas como "imperativos". A máquina deve ser construída de forma que, assim que um imperativo for classificado como "bem estabelecido", o apropriado a ação ocorre automaticamente. ". Apesar deste sistema lógico embutido, a inferência lógica programada não seria formal, mas sim mais pragmática. Além disso, a máquina seria construída em seu sistema lógico embutido por um método de "indução científica".
  • Ignorância do experimentador: uma característica importante de uma máquina de aprendizagem que Turing aponta é a ignorância do professor sobre o estado interno das máquinas durante o processo de aprendizagem. Isso contrasta com uma máquina de estado discreto convencional, onde o objetivo é ter uma compreensão clara do estado interno da máquina a cada momento durante a computação. A máquina será vista fazendo coisas que muitas vezes não conseguimos entender ou algo que consideramos ser completamente aleatório. Turing menciona que esse caráter específico confere a uma máquina um certo grau do que consideramos ser inteligência, em que o comportamento inteligente consiste em um desvio do determinismo completo da computação convencional, mas apenas enquanto o desvio não der origem a loops inúteis ou comportamento aleatório.
  • A importância do comportamento aleatório: embora Turing nos avise sobre o comportamento aleatório, ele menciona que inculcar um elemento de aleatoriedade em uma máquina de aprendizado seria valioso em um sistema. Ele menciona que isso pode ser valioso onde pode haver várias respostas corretas ou quando pode ser tal que uma abordagem sistemática investigue várias soluções insatisfatórias para um problema antes de encontrar a solução ótima que implicaria na ineficiência do processo sistemático. Turing também menciona que o processo de evolução segue o caminho de mutações aleatórias para encontrar soluções que beneficiem um organismo, mas ele também admite que no caso da evolução o método sistemático de encontrar uma solução não seria possível.

Turing conclui especulando sobre uma época em que as máquinas competirão com os humanos em inúmeras tarefas intelectuais e sugere tarefas que poderiam ser usadas para esse início. Turing então sugere que tarefas abstratas, como jogar xadrez, podem ser um bom lugar para começar outro método que ele coloca como "..é melhor fornecer à máquina os melhores órgãos dos sentidos que o dinheiro pode comprar, e então ensiná-la a entender e falar inglês.".

Um exame do desenvolvimento da inteligência artificial que se seguiu revela que a máquina de aprendizagem tomou o caminho abstrato sugerido por Turing como no caso do Deep Blue , um computador para jogar xadrez desenvolvido pela IBM e que derrotou o campeão mundial Garry Kasparov (embora , isso também é controverso) e os numerosos jogos de xadrez de computador que podem superar a maioria dos amadores. Quanto à segunda sugestão de Turing, ela foi comparada por alguns autores como um chamado para encontrar um simulacro de desenvolvimento cognitivo humano. E essas tentativas de encontrar os algoritmos subjacentes pelos quais as crianças aprendem sobre as características do mundo ao seu redor estão apenas começando a ser feitas.

Notas

Referências

links externos