A ficção científica tem uma maneira curiosa de ser profética. Só podemos esperar que histórias como «"Matriz », «Exterminador », «"Eu", "Robô"» Outros, porém, erraram ao sugerir que robôs e computadores se rebelariam contra nós e nos usariam como baterias ou fertilizante para as plantas que esmagariam com seus passos robóticos.
Se você está preocupado com a ascensão das máquinas, considere o fato de que existem coisas que os humanos fazem melhor do que as máquinas. Até mesmo um pássaro consegue fazer uma coisa melhor. Talvez eles não salvem nossa espécie, mas quem sabe.
10. Os tordos-de-bico-preto são melhores em prever furacões do que os carros.
A previsão de furacões é uma tarefa complexa. Atualmente, dependemos de diversos sistemas para nos ajudar a determinar se um furacão está se aproximando, incluindo satélites, radares e até mesmo navios e bóias nos oceanos. Graças a toda essa tecnologia, podemos prever um furacão com aproximadamente 36 a 48 horas de antecedência.
Quando se trata de previsões a longo prazo, não temos nada melhor do que o acaso. Podemos prever que furacões chegarão durante a temporada de furacões, mas e daí? É como prever que o sol nascerá amanhã. Para maior certeza, podemos deixar os computadores de lado e recorrer aos pássaros. As aves da espécie <i>Viri</i> têm uma capacidade extraordinária de prever condições climáticas severas, como evidenciado por suas épocas de reprodução. Essas aves vivem no sul do Canadá e no norte dos Estados Unidos e põem uma ninhada de ovos por temporada de reprodução.
Em anos com temporadas de furacões severas, os viriscanos encurtam seus períodos de reprodução, mesmo que ainda não tenham obtido sucesso. Eles fazem isso vários meses antes do início da temporada de furacões, mas é evidente que os dois eventos estão relacionados.
Em 2018, um ornitólogo previu uma temporada de furacões particularmente forte, enquanto os dados meteorológicos previram exatamente o oposto. Os cientistas do clima insistiram que seria um ano ameno. Usando o número ACE, que representa a energia acumulada de um ciclone, eles previram valores entre 60, que é bastante baixo, e um máximo de 103, que está abaixo da média.
Um ornitólogo que nunca havia previsto o tempo em sua vida sugeriu algo entre 70 e até 150 graus. A resposta foi 129. Ele chegou a essa previsão observando o comportamento dos viri com base em 20 anos de observação de seu comportamento na natureza.
9. As pessoas são excelentes jogadores, mas não sabem trabalhar em equipe.
O mercado global de jogos é uma verdadeira potência. Prevê-se que atinja um valor de cerca de 257 bilhões de dólares até 2025. Isso mesmo, o 93% do Elon Musk! Essa quantia inspirou inúmeras inovações tecnológicas incríveis, incluindo gráficos e inteligência artificial. E os computadores não estão apenas ficando para trás em relação aos jogos; às vezes, estão até mesmo à frente deles.
A inteligência artificial provou ser melhor em jogos do que o ser humano médio, embora seja um desenvolvimento relativamente recente. Mas isso deve ser encarado com cautela. Em um estilo de jogo estritamente baseado em números, o computador muitas vezes se sai melhor do que algum cara do interior que fica xingando sua mãe enquanto você joga Call of Duty. No entanto, quando o jogo se torna cooperativo e exige trabalho em equipe, a IA começa a mostrar algumas fraquezas. Ou seja, a IA é péssima em trabalho em equipe. .
Jogadores humanos frequentemente expressam frustração ao interagir com companheiros de equipe controlados por IA. Um estudo descobriu que um companheiro de equipe controlado por IA não melhorava o desempenho em comparação com jogar com um parceiro de computador pré-programado, projetado para simplesmente conhecer as regras e jogar de uma maneira específica. Mas a grande diferença era que os parceiros humanos detestavam trabalhar com a IA. O computador era considerado pouco confiável, imprevisível e indigno de confiança — três características indesejáveis em um parceiro de jogo.
8. As traduções automáticas costumam ser bastante imprecisas.
Você já se deparou com uma palavra ou frase em outro idioma e a traduziu online? Depois, ao tentar traduzi-la de volta para o inglês, descobriu que era basicamente um amontoado de palavras sem sentido? Isso acontece porque os computadores são incrivelmente ruins em tradução. Os programas de tradução são notoriamente deficientes em captar o contexto e outras nuances da linguagem, tornando os tradutores automáticos simplistas na melhor das hipóteses e inúteis na pior.
As máquinas perdem elementos como gírias, contexto cultural, nomes próprios e muito mais. Considere a palavra "conjunto". De acordo com o Guinness Book of World Records, essa palavra tem mais de 430 significados possíveis. As máquinas precisam de pistas contextuais para descobrir como serão usadas em uma determinada tradução, e essa não é uma tarefa fácil.
Expressões idiomáticas geralmente são traduzidas literalmente por máquinas, mesmo as mais avançadas. Até mesmo palavras isoladas podem mudar o tom de frases inteiras, e isso pode ser um desafio para tradutores de IA. Você pode até captar a essência da obra, mas não é necessariamente isso que você deseja, especialmente se estiver lendo ficção porque quer uma história, e não apenas tentar extrair os fatos básicos.
7. Recolha frutas
As máquinas conseguem criar carros, computadores e todo tipo de coisa para nós hoje em dia, mas, ironicamente, elas têm dificuldades com algumas das tarefas mais simples. Por exemplo, não são muito boas em colher morangos. Ou muitas outras frutas e verduras, aliás.
O motivo da falha do robô é fácil demais de adivinhar. O robô não é muito bom em avaliar se está sendo muito brusco ou não. Frutas como morangos e outras bagas exigem um toque delicado. O robô provavelmente consegue colher nozes até não poder mais, mas as bagas precisam ser manuseadas com cuidado. Colheitadeiras robóticas não conseguem perceber se estão apertando demais e destruindo a colheita.
Acontece que robôs de colheita estão sendo desenvolvidos para superar esse problema, colhendo plantas inteiras, e não apenas frutos. Eles podem fazer o trabalho de 30 pessoas no mesmo período. Mas, por enquanto, os robôs de colheita precisam escanear os campos e descobrir onde encontrar frutas maduras. Atualmente, eles conseguem coletar apenas cerca de 501 toneladas de frutas maduras, enquanto os humanos podem coletar até 901 toneladas.
6. A IA é ruim em interpretar emoções.
A tecnologia de reconhecimento facial tem sido notícia há anos. As pessoas desconfiam dela porque remete a um estado de vigilância e monitoramento constante. Mas outro aspecto que assusta é a capacidade dos computadores de olhar para você e te ler, essencialmente determinando como você está se sentindo a cada instante. Isso pode ser usado para explorar as pessoas para fins de marketing, publicidade e outros fins lucrativos. Escolas na China usaram essa tecnologia para determinar como as crianças estavam se sentindo durante o ensino remoto, supostamente para melhorar o processo de aprendizagem como um todo.
A verdade é que os computadores que detectam emoções não são muito bons. Apesar das alegações de quem vende essa tecnologia, há poucas evidências de que ela seja realmente eficaz. Neurocientistas afirmaram explicitamente que as expressões faciais não conseguem avaliar com precisão o estado emocional de uma pessoa.
5. Os humanos são melhores soldados do que os robôs.
Uma das aplicações mais controversas da IA no mundo moderno é a militar. Devemos confiar em máquinas para tomar decisões de vida ou morte em uma zona de guerra? É ético permitir que um robô tire uma vida humana? Parece que a maioria das pessoas é contra a ideia, e os EUA já garantiram que os humanos sempre tomarão a decisão final. No entanto, alguns sugerem que já passou da hora de decidirmos, e máquinas assassinas autônomas já estão sendo usadas em campo. Então, robôs são melhores soldados do que humanos? Depende do que você entende por "melhor".
Uma máquina, mesmo uma inteligência artificial, fará o que lhe for ordenado. Sem emoções e ética humanas, uma inteligência artificial provavelmente tomaria uma decisão diferente da que Stanislav Petrov tomou em 1983, quando recebeu a notícia de que os militares dos EUA haviam lançado um ataque nuclear contra a União Soviética. Petrov não alertou seu governo sobre o ataque detectado por sua estação de monitoramento, como era exigido, mas continuou sua investigação, concluindo que se tratava de um alarme falso. Uma IA provavelmente faria o oposto, e nenhum de nós estaria aqui hoje para discutir o assunto. Elas carecem de moralidade e podem ser imprevisíveis na forma como processam dados.
Desde Elon Musk até Stephen Hawking, todos alertaram que a IA pode nos condenar a todos. Não é isso que um bom soldado faz.
4. A IA ainda não domina o senso comum.
A maioria de nós já se deparou com alguém incrivelmente inteligente, mas sem bom senso. Reconhecemos a diferença. Você pode ser um gênio da matemática, mas ainda assim agir como um idiota. É assim que a IA funciona. Ela pode ser incrivelmente inteligente, mas carece de bom senso.
O senso comum é como descrevemos a inferência abdutiva. É o que nos permite ignorar a miríade de explicações absurdas para os acontecimentos da vida e focar naquelas que fazem mais sentido. Se você ouvir um barulho no andar de cima, pode pensar que é seu cônjuge ou seu gato, não um elefante ou Gordon Ramsay. As duas últimas opções soam absurdas porque você tem senso comum. A IA não tem, então precisa considerá-las como possibilidades.
A inteligência artificial moderna se baseia em lógica simbólica e aprendizado profundo. Essas técnicas explicam muita coisa, mas ignoram o senso comum e são a razão pela qual a IA não consegue se aproximar da capacidade de replicar a inteligência humana real.
3. Os programas de escrita baseados em inteligência artificial ainda não superaram a escrita humana.
O futuro da escrita pode estar nas mãos das máquinas, mas elas ainda não estão totalmente preparadas. A IA consegue escrever prosa, especialmente artigos jornalísticos, mas ainda não domina completamente a voz humana.
Computadores que utilizam uma tecnologia chamada GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, conseguem gerar textos que imitam quase perfeitamente a escrita de uma pessoa real. São muito bons em certos tipos de escrita, mas não em outros. Por exemplo, se você quiser que imitem a fala de uma pessoa real, é mais provável que gerem um texto sem sentido. Podem escrever facilmente um artigo baseado em fatos, mas se você quiser que imitem uma história de Stephen King com a qualidade da escrita do próprio autor, o resultado pode parecer estranho. A construção da frase soaria questionável ou precisaria de uma revisão séria.
A falha reside no funcionamento da tecnologia. Ela se baseia em previsão e reconhecimento de padrões. Portanto, de modo geral, consegue gerar textos genéricos com eficiência. Mas quando se precisa de um texto específico, como uma citação de Stephen King, essa limitação restringe a capacidade da tecnologia de compreender a mensagem que o texto tenta transmitir.
2. Cumprimento de pedidos de fábrica
Acredite ou não, a maioria de nós presumiria que um robô teria um desempenho significativamente melhor do que um humano, mas esse simplesmente não é o caso. Em um ambiente de armazém como o da Amazon, os robôs não são tão eficientes quanto os humanos no processamento de pedidos.
Em 2019, estimava-se que levaria pelo menos dez anos para que os robôs substituíssem o trabalho humano. Os robôs conseguem selecionar itens grandes para pedidos, mas os itens menores em cestas tendem a ser danificados e não são tão eficientes quanto quando selecionados por humanos.
Elon Musk admitiu que a Tesla tinha ido longe demais na automação e que era preciso reduzir o ritmo, pois os humanos eram simplesmente melhores em ser flexíveis e lidar com inconsistências.
1. Captchas
Se há algo que todos na internet sabem, é que robôs não conseguem olhar para nove quadrados e escolher aqueles com semáforos. Os testes CAPTCHA são a última linha de defesa de um site contra intrusões de robôs e utilizam múltiplas camadas de dados, incluindo tamanho e resolução da tela, endereço IP, navegadores, plugins, teclas digitadas e muito mais, para determinar que você é você mesmo e não uma máquina.
Se você percebeu que esses testes estão ficando mais difíceis, e que aqueles que exigem a identificação de textos distorcidos às vezes até enganam você, é porque os robôs estão ficando cada vez melhores nesses testes, tornando-os cada vez mais difíceis de superar. De fato, em alguns testes, os robôs já são significativamente melhores que os humanos. Mas ainda estamos um passo à frente com programas básicos, e até que desenvolvamos algo melhor, como os vários testes lúdicos ou quebra-cabeças de manchas de tinta que já foram tentados, isso deve ser suficiente.