Investigadores do Canadá publicaram um estudo no qual explicam como conseguiram construir um sistema de inteligência virtual auto-replicante.
Geralmente, o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial envolve a construção de camadas de uma rede neural e a orientação do seu desenvolvimento para a aprendizagem da máquina.
Mas essa verdade não se aplica aos investigadores Oscar Chang e Hod Lipson, da Universidade de Columbia, no Canadá, que publicaram em março o estudo intitulado “Neural network Quine”, no arXiv. No documento, a dupla explica como conseguiu construir um sistema de inteligência artifical auto-replicante.
Em entrevista, Chang afirmou que a “principal motivação aqui é que os agentes da Inteligência Artificial são alimentados por deep learning, além de um mecanismo de auto-replicação que permite que a seleção natural darwiniana ocorra, de modo que uma população de agentes da IA possa se aperfeiçoar apenas através da seleção natural – exatamente como na natureza“.
Usando o que as inteligências artificiais fazem de melhor – a análise de dados em busca de padrões -, essas redes neurais auto-replicantes podem se aperfeiçoar de milhões de formas distintas. Criando novas versões de si mesma, essa IA pode determinar o seu próprio crescimento, prevendo como será no futuro, após aprender novas informações.
Claro que isso nos leva diretamente ao maior medo que o debate sobre as IAs traz: a possibilidade de, com a replicação de si mesma, a mente robótica tornar-se resistente ao domínio humano.
Pelo menos em teoria, os humanos poderiam falhar em excluir todo o programa, que se poderia armazenar numa nuvem segura, e trazer todo o sistema de volta à rede numa questão de segundos.
Entretanto, os cientistas garantem que não há razões para temer uma revolta ciborgue. Até porque, o desempenho do sistema capaz de auto-replicação é curiosamente mais baixo que os das IAs tradicionais. Em tarefas como reconhecimentos de imagem, as inteligências tradicionais conseguem resultados próximos de 100%, enquanto o sistema de IA capaz de auto-réplica apresenta rendimento cerca de 10% menor.
Sobre isso, Chang comentou: “Não é totalmente claro por que isso acontece. Mas notamos que isso é semelhante ao balanço feito entre a reprodução e outras tarefas na natureza. Por exemplo, as nossas hormonas ajudam-nos a adaptarmo-nos ao nosso ambiente e em tempos de escassez de alimentos, o nosso impulso sexual é regulado para priorizar a sobrevivência sobre a reprodução“.
Ainda há muito trabalho a ser feito antes de esse modelo de IA estar pronto para ser usado, com certeza. Os estudos da dupla de Columbia estão apenas no começo.
Mas dá um frio na barriga imaginar um futuro onde as inteligências artificiais têm o poder de criar outras inteligências artificiais e aprimorá-las para melhor se adaptarem às regras do jogo que nós também jogamos, não é?
ZAP // Canal Tech
