A teoria do constante

Introdução

O presente artigo propõe dialogar e relacionar, de forma breve, o nascimento da Inteligência artificial com uma abordagem humanisticamente metafórica para explorar a relação da criação humana, e as sínteses de evolução e aprendizagem em torno dos sujeitos criados. É importante salientar que a análise crítica presente no artigo, trata de uma visão particular da autora e baseada em estudos e pesquisas teóricas nos estudos de conduta e relação com os novos modelos de Inteligência artificial e com experiência com ambientes educacionais de longo período.

Objetivo

Este artigo tem como objetivo explorar uma comparação breve entre a evolução da IA e do seu criador. Abordaremos pontos reflexivos e analíticos para uma contextualização teórica.

Tópicos a serem abordados:

• Contextualização: A criação e as relação de evolução.
• A domesticação: Apresentaremos as diferentes abordagens à IA, como simbolismo, conexionismo e aprendizado de máquina.
• Conclusão: Apresentaremos as tendências e desafios para o futuro da IA.

Contextualização

Os anos de profissão como professora do ensino regular e agora desbravadora incansável das tecnologias que envolvem o raciocínio humano, fez com que pudesse estabelecer linhas comparativas sobre evolução e criação humana com base em algumas reflexões, vivências e leituras do cotidiano.

Desde a Idade Média (séc. V - XV) e com a chegada posterior da Idade Moderna (séc. XV - XVIII), com a chegada do Humanismo, cujo movimento foi berço para o antropocentrismo, as discussões científicas e religiosas que giram em torno da criação e evolução humana têm se intensificado até a Idade contemporânea, construindo separações de poder e teorizando vários pensamentos que contém padrões e divergências sobre "Como o ser humano se compõe em sua natureza e desenvolve habilidades ao longo do tempo".

Tudo o que é novo, incomoda. Com a chegada da Idade contemporânea (sec. XIX, atual), a evolução tecnológica pós Revolução industrial começou a fazer parte do cotidiano comum e veio a provocar mudanças expressivas nos costumes, postos de trabalho, comportamento e forma de pensar da humanidade.  "O ambiente em que um organismo vive desempenha um papel importante na moldagem de suas características" DAWKINS (2013, p. 102, parágrafo 3).

Sabemos que tudo o que recebe o toque do ser humano, traz uma domesticação à sua maneira de pensar, se comportar, enxergar novos nichos, se colocar durante sua jornada de vida, navegando por gerações ou quebrando paradigmas existentes em um determinado contexto social, mais conhecido como "cultura popular".

"A evolução humana é um processo complexo que tem sido influenciado por uma variedade de fatores, incluindo seleção natural, migração, cruzamento e mutação."DAWKINS (2013, p. 220, capítulo 4)

O cachorro e o gato são exemplos simples de domesticação, onde no hodierno, vídeos são postados nas redes sociais mostrando uma relação de costumes e práticas do animal de estimação que se habituaram às de seus donos.

A domesticação

A Inteligência Artificial têm surgido nos últimos tempos com fortes diálogos, controvérsias e conspirações, por ter atingido sua forma generativa (antes o que era apenas uma habilidade humana) onde é possível notar que a polêmica em questão não é a IA em sí, pois historicamente ela já existe desde 1966 e tem sido empregada nos mais básicos recursos cotidianos (reconhecimento facial, biométrico, tradução, transcrição, etc) mas sim o seu uso e seu desenvolvimento.

É fato que, como já dito antes, observo a Inteligência Artificial como um processo relacional à evolução do ser humano desde o seu nascimento. Primeiro nascemos, somos alimentados, observamos as pessoas, lugares, contextos. Em poucos anos de vida, obtemos reprodução de fala através da escuta ativa, da replicação dos fonemas e das repetições, trabalhamos habilidades motoras e percepções de sentidos e sentimentos. Na infância, somos estimulados a aprender a escrever, ler, socializar, ter empatia, desenvolver pensamento crítico, habilidades cognitivas argumentativas e demonstrar emoções. Na adolescência, somos estimulados a lidar com escolhas, a obter conhecimentos mais complexos, a resolver problemas, lidar com frustrações e medos, desenvolver nossa criticidade e senso de identidade e observar nossas habilidades. Na fase adulta, todo o conjunto de aprendizados da infância e adolescência se colocam na prática das vivências cotidianas. Tenho visto que o mesmo acontece com as IA 's, porém, ao invés de um nicho familiar ser uma referência em seu circuito de vida, ela sofre várias ramificações de pensamento e aprendizagem baseadas em esferas sociais distintas e pluralidades sociais por quem as alimenta.

Para alcançar o objetivo de transmitir um comportamento humano em sua forma de pensar e agir, diferentes abordagens foram desenvolvidas ao longo dos anos, cada uma com seus próprios pontos fortes e fracos. Há três das principais abordagens na composição de uma IA:

Simbolismo

Imagine um robô que precisa navegar por um labirinto. Na abordagem simbólica, o robô seria equipado com um conjunto de símbolos que representam diferentes elementos do labirinto, como paredes, corredores e a saída. O robô usaria regras lógicas para manipular esses símbolos e determinar seus próximos passos. Entretanto, apesar da facilidade em implementar esse conjunto de regras para serem racionalizadas e montadas estratégias, há a desvantagem com situações complexas e incertas e exige um conhecimento prévio de mundo.

Conexionismo

Nesta abordagem, a IA se inspira no cérebro humano, com redes neurais artificiais que imitam as conexões entre os neurônios. Essas redes aprendem com dados, ajustando suas conexões para melhorar o desempenho em tarefas como reconhecimento de imagens, tradução de idiomas e previsão de tendências. Ao contrário da anterior, nessa abordagem, ela tem uma alta capacidade de aprendizado e adaptação e é boa em lidar com dados complexos e incertos, porém tem dificuldades com interpretação da rede neural na tomada de decisão e requer muitos dados para o treinamento da rede neural.

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que se concentra em algoritmos que podem aprender com dados sem serem explicitamente programados. Esses algoritmos são usados em diversas aplicações, como filtros de spam, sistemas de recomendação e carros autônomos. Elas desenvolvem alta capacidade de automatização de tarefas repetitivas e podem aprender com grandes volumes de dados em tempo real. Porém, há conflitos éticos quanto à sua execução, pois elas podem se tornar tendenciosas, refletindo vieses presentes nos dados de treinamento e também não há uma transparência em como o algoritmo chegou à uma determinada decisão.

Assim como os seres humanos, cada abordagem à IA tem seus próprios pontos fortes e fracos. A escolha da abordagem ideal depende da tarefa específica que a IA precisa realizar. O futuro da IA provavelmente verá uma combinação de diferentes abordagens, aproveitando os pontos fortes de cada uma para criar sistemas de IA mais versáteis e plurais.

Conclusão

O direito de errar

É preciso educar os profissionais, os educadores e educandos para o uso ético e produtivo de uma determinada tecnologia. Vejo inúmeras discussões sobre os erros encontrados nas respostas aos prompts gerados em uma IA Generativa, entretanto, se o homem em sua natureza erra, por que o produto do homem não pode errar? Como qualquer criatura em fase de aprendizado (uma constante da vida), é de suma importância o erro e a capacidade de consertá-lo, e somente ao longo da vida, eles continuarão aí para serem mitigados.

Referências bibliográficas

DAWKINS, Richard. A Última Dança dos Neandertais: Como a Evolução nos Tornou Humanos. Tradução de Francisco Marcondes. São Paulo: Companhia das Letras, 2013. p. 102.