Inteligência Artificial: Conceito de Inteligência

Muitas pessoas tentaram definir o que é inteligência. Neste post vou tentar encontrar o máximo de abordagens possível e as pessoas envovidas nos conceitos criados.

Há várias áreas pesquisando inteligência: biologia, psicologia, filosofia, inteligência artificial, medicina, psiquiatria. E cada área tem um foco e um escopo que delimita a ideia de inteligência conforme a pesquisa feita.

Vou tentar falar o máximo possível de abordagens, e quando houver informação, falar sobre os autores e o contexto de cada conceito!

Segundo os estudos de Sternberg registrados no Livro Psicologia Cognitiva, o conceito por ele levantado engloba 3 principais caraterísticas e uma quarta levantada por alguns autores:

1. A capacidade de Aprender com a Experiência

2. A utilização de processos Metacognitivos para incrementar a aprendizagem

3. A capacidade de adaptar-se ao ambiente

4. (Bônus) O conceito de inteligência varia de acordo com a cultura que o define

O item 2 se refere à compreensão e o controle que a pessoa possui dos próprios processos de pensamento. Em linhas gerais, somos capazes de observar nossos pensamentos e inclusive criar regras sobre como aprender melhor. Por exemplo, algumas pessoas ao se auto observarem, podem perceber quando aprendem melhor, qual a melhor forma, etc.

Em relação ao item 4, nota-se que em Taiwan levam-se em consideração as aptidões inter e intra pessoais, no Quênia aptidões morais e cognitivas e nos EUA a emoção.

A dificuldade de usar conceitos de outras áreas

Usando o conceito do Sternberg como exemplo quero exemplificar a dificuldade de se utilizar conceitos de outras áreas.

Por exemplo, pensado no item 1 que a inteligência é "a capacidade de aprender com a experiência". Vamos imaginar que um robô tem 100 chaves para 100 portas, mas não sabe qual chave pertence a qual porta. Então ele segue testando as chaves nas portas e conforme a porta abre, ele memoriza qual chave é de qual porta. Perfeito, ele aprendeu com a experiência (por mais simples que seja esse código).

A relatividade dos conceitos: Então vamos ver se ele atende o requisito 3, que diz que a inteligência busca "adaptar-se ao ambiente". Esse tipo de afirmação é muito amplo. Ele não especifica o que é adaptar-se ao ambiente. E tudo que diz respeito à essa adaptação. Por exemplo, um cachorro e um gato e um ser humano tem pontos de vista bem diferentes do que é estar adaptado. Então isso significa que "adaptar-se" depende de quem se adapta, no caso o próprio robô! E para ele ter uma opinião sobre estar adaptado, precisará saber quem é antes!

Outra questão é que às vezes o conceito pode ser escrito de forma diferente, de maneira que fique mais claro no contexto de IA do que se está falando. Por exemplo, o item 3 poderia ser escrito "capacidade de modificar o comportamento de acordo com o ambiente". São frases parecidas, mas que para um criador de inteligências, este ultimo exemplo é bem mais claro e direto (ainda que fiquem dúvidas) que o primeiro.

A psicologia cria conceitos óbvios para o psicólogo cheio de furos a falhas de explicação

Uma das coisas que mais me chamou a atenção quando vim da psicologia para o mundo da inteligência artificial é que no universo da computação não existem a possibilidade de "enrolar" o computador com um programa "mais ou menos". Ou você cria a solução de forma clara e definida, ou não funciona.

Por exemplo, um psicólogo pode falar sobre o significado simbólico de um objeto como na bandeira do Brasil que o amarelo representa o ouro e as riquezas. A cor amarela e este significado foram dados pelo ser humano, não está na cor em si, logo o significado simbólico não pode ser detectado pelo sensor de cor.

E mais do que isso, detectar objetos, pessoas, coisas, é algo tratado na psicologia como "óbvio" e toda a teoria psicológica que é criada, presume as "emoções", as classificações e categorizações de objetos como sendo algo fácil que não há o que discutir. Algumas linhas de psicologia estudam percepção de maneira bastante interessante. Porém, quando o criador de uma inteligência se depara com uma câmera e os pixels da imagem, ele precisa conectar a luz que entra no sensor ao símbolo e nesta hora percebemos que a explicação psicológica é cheia de "furos", explicações mágicas e obviedades que nem se dá conta. Só ficam claros esses furos na hora de programar!

Vou ser mais específico. Quando você vê a imagem abaixo:

Para um ser humano é óbvio que é um cubo verde com 3 faces visíveis. Porém para um computador, ele não "junta" 3 faces, nem entende que isso é um objeto. O normal é ele perceber 3 cores diferentes separadas e não juntar as partes! E programar juntar as três partes em um único objeto cria problemas enormes quando houver mais objetos com mais partes! Inclusive em uma imagem cheia de objetos é quase impossível deixar claro ao programa de computador onde começa e termina um objeto!

Esse tipo de detecção vem sendo melhorado ano após ano, porém ainda (estamos em 2022) não estamos nem 1% perto de detectar (1) a quantidade de objetos que os seres vivos detectam (incluindo os animais que também detectam super bem), (2) com a qualidade que detectamos e (3) com a robustês e certeza que temos das detecções que fazemos.

No meu canal no YouTube há várias aulas de deteção de objetos em que mostro confusões básicas dos programas de IA atuais

Continua...