Por Douglas Ferreira com informações da PEGN

Inquestionavelmente, os avanços tecnológicos, a internet e, agora, a inteligência artificial têm impulsionado a humanidade em direção ao futuro. Alguns ousam afirmar que o futuro já é hoje, uma alegação que faz sentido ao considerarmos alguns aspectos da revolução tecnológica em que vivemos. Atualmente, o homem já alcançou a lua, satélites cobrem a órbita terrestre, telescópios capturam imagens do espaço mais distante, e cirurgias complexas à distância com a assistência de robôs são uma realidade. Em resumo, a inteligência artificial é uma presença concreta e veio para ficar. Contudo, uma pergunta ainda paira sobre a humanidade: máquinas, robôs e a IA podem assumir o controle e substituir o homem? Por que a inteligência artificial não substituirá os humanos tão cedo?

A matemática pode ser a diferença chave entre humanos e máquinas. Nos últimos anos, a inteligência artificial passou de algo distante da realidade das pessoas para ser usada nas mais diversas tarefas cotidianas. Diante de tantas funcionalidades, surge a dúvida se esses sistemas poderiam eventualmente substituir completamente os seres humanos no futuro.

No entanto, de acordo com Theo Omtzigt, diretor de tecnologia da Lemurian Labs, isso não acontecerá tão rapidamente. Uma das razões para essa previsão é algo simples e, ao mesmo tempo, complexo: a matemática.

Conforme explicado ao CNBC Make It, diferentes tipos de inteligências artificiais dependem de fórmulas matemáticas para processar e identificar padrões nos dados, convertendo assim as solicitações dos usuários em novas saídas de texto, imagem, vídeo ou áudio.

A inteligência humana, por sua vez, transcende o simples reconhecimento de padrões. “Precisaríamos progredir muito mais profundamente em nossa compreensão dos pensamentos criativos, ética e consciência antes mesmo de termos a competência para pensar em como criar uma IA capaz de substituir a humanidade”, aponta Omtzigt.

Outra razão pela qual os especialistas em tecnologia não acreditam na substituição total pelas IAs é a maneira como elas adquirem conhecimento, que difere do método humano. Justin Lewis, vice-presidente de incubação e engenharia da BP, afirma que o aprendizado de máquinas baseia-se fortemente na correlação, não na causalidade.

James Brusseau, professor de ética em IA na Universidade de Trento, na Itália, oferece um exemplo. Ele explica que, após processar muitas imagens de chuva, um modelo de inteligência artificial pode aprender a correlacionar chuva com nuvens, porque em cada imagem de chuva existem nuvens. No entanto, um ser humano não apenas estabelece essa correlação, mas compreende que as nuvens produzem chuva.