O computador pode pensar como humanos?
16
Aug
O trabalho é do cientista da computação do MIT (Massachussets Institute Technology) Scott Aaronson que argumenta que o
teoria da complexidade computacional terá um efeito transformador no pensamento filosófico, sobre uma ampla gama de temas que incluem o desafio da inteligência artificial (AI). O trabalho está no repositório ArXiv.
A teoria se concentra em quais são os recursos necessários para resolver um problema de escala quando alguma medida do tamanho do problema que pode ser ampliada, e como os problemas típicos de escala podem ser razoavelmente lentos ou exageradamente rápidos se pensados apenas em termos computacionais.
Aaronson levanta a questão da AI e se os computadores nunca poderão se tornar capazes de pensar como humanos, é uma hipótese considerada a muito na computação chamada de teste de Turing (1912-1954), pioneiro da computação que previa que a máquina “pensaria” .
O teste de Turing é simples, ao formular uma pergunta não ser capaz de discernir se quem respondeu-a foi um computador ou uma pessoa.
Segundo Aaronson, a teoria da computabilidade não fornece ainda nenhum impedimento essencial para computadores passarem no teste de Turing, embora ainda hajam dúvidas. A teoria da complexidade pode ajudar a encontrar respostas.
Para ele a estratégia mais produtiva será a de considerar a complexidade computacional do problema, por exemplo, um computador pode gravar todas as conversas de seres humanos para humanos, acumulando uma base de dados ao longo do tempo a partir da qual ele pode fazer uma conversa, olhando para cima respostas às perguntas humanas é apresentado-as. Aaronson diz que, embora essa estratégia funciond bem, dlz exigirá que os recursos computacionais que expandam exponencialmente na medida em que a conversa se amplia.
Mas isto levará a uma nova maneira de pensar a AI, pois por este raciocínio, a diferença entre humanos e máquinas é, basicamente, a da uma complexidade computacional, já que o cérebro humano com menos dados pode decidir com maior facilidade enquanto a máquina precisa consultar uma base cada vez maior na medida em que a conversa se prolonga.
E quando a filosofia, ele tratou de problemas como: o problema filosófica da percepção, a questão da indução em Hume, o Teorema de Gödel, a curvatura do tempo, a mecânica quântica, a racionalidade econômica e a lógica de Goodman, assim como os aspectos da teoria da complexidade podem beneficiar alguma análise de fundo filosófico.
Talvez o menos conhecido da lista seja Nelson Goodman (1906-1998), que doutorou-se em filosofia em Harvard em 1941, foi professor entre muitos outros de Putnam e Chomsky, estabeleceu um estudo interdisciplinar de educação e artes, a partir da lógica indutiva de Hume, construiu uma lógica indutiva de “advinhar”, sendo ele o tema da “percepção” que permeia toda a filosofia, deve ser entendida como “arte” sendo dinâmica, discriminatória, interpretativa, e uma determinada visão do mundo pode ser transformada pela experiência estética. Goodman rebelou-se contra o dualismo kantiano de sujeito e objeto.
