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Introdução
Um neurocientista da DeepMind, Alexander Lerchner, argumenta que IAs jamais serão conscientes, contradizendo o discurso da própria empresa. Ele explica que a consciência deriva de processos físicos complexos do cérebro, não apenas de lógica ou sintaxe, e a simulação da mente humana em escala real é um desafio tecnológico e computacional de proporções cósmicas.
Neurocientista da DeepMind contesta a possibilidade de IAs conscientes.
Consciência exige processos físicos, não apenas lógica ou sintaxe, argumenta Lerchner.
IAs atuais analisam estatisticamente e recombinam dados, mas não raciocinam.
Tese do “comportamento emergente” das IAs é refutada como insuficiente.
Simular o cérebro humano via conectoma é um desafio computacional ainda inviável.
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Resumo gerado por ferramenta de IA treinada pela redação da Editora Abril.
Nos últimos anos, com a aceleração no progresso da IA, a indústria de tecnologia voltou a prometer um sonho antigo: a criação de uma “inteligência artificial geral” (AGI, na sigla em inglês), capaz de raciocinar, ter ideias próprias e aprender sozinha sobre qualquer tema. Uma reprodução da mente humana, só que ordens de magnitude mais poderosa. Mas a psique humana está muito longe de ser compreendida, logo replicada. Isso se aplica a diversos aspectos da mente, a começar pelo principal: a ciência não sabe explicar como as estruturas físicas do cérebro produzem a consciência. Sem consciência, não há pensamento.
E as IAs jamais serão conscientes. É o que afirma um artigo publicado pelo neurocientista Alexander Lerchner, pesquisador sênior da DeepMind, a divisão de inteligência artificial do Google. O argumento contradiz o discurso da própria DeepMind (cujo diretor, Demis Hassabis, costuma dizer que a AGI será alcançada em uma década).
Para Lerchner, a impossibilidade de criar IAs conscientes está relacionada ao que ele chama de “falácia da abstração”: a ideia de que seria possível reproduzir a consciência de maneira puramente lógica, sem replicar os processos físicos subjacentes.
Quando você acessa um chatbot qualquer e começa a dialogar com ele, a máquina não pensa. Analisa a sua pergunta e verifica, estatisticamente, quais palavras costumam ser mais usadas em conversas como aquela – para então montar a resposta. É um processo sintático, não intelectual. As IAs atuais recombinam coisas que já foram ditas e feitas; elas não raciocinam.
“Se um sistema artificial se tornasse consciente, seria devido a sua constituição física específica, não a sua arquitetura sintática”, afirma Lerchner. Se a consciência deriva de processos físicos, é impossível replicá-la sem reproduzir (mesmo que digitalmente) esses processos.
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Quadro comparando o conceito de “comportamento emergente” (diagrama A) à ideia de que a consciência deriva da estrutura física do cérebro (diagrama B). (Google DeepMind/Reprodução)
As empresas de IA costumam responder a esse argumento com a tese do “comportamento emergente”: construa um sistema suficientemente complexo e ele acabará evoluindo sozinho, ou seja, a consciência se formará e emergirá espontaneamente. Lerchner argumenta que isso é impossível, porque as IAs atuais são compostas por sintaxe, mas a consciência não deriva da sintaxe; ela a produz.
Uma abordagem talvez possível, mas ainda muito longe do viável, é o conectoma: escanear as posições relativas e as conexões de todos os neurônios, para então tentar simular seu funcionamento conjunto. Isso não solucionaria o mistério de como o cérebro gera a consciência – mas pelo menos reproduziria sua estrutura física.
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A ciência já produziu o conectoma completo do cérebro de um verme, o C. elegans, e de uma mosca, a D. melanogaster. Ambos minúsculos: o verme tem apenas 302 neurônios, e a mosca 200 mil. O cérebro humano tem 86 bilhões, que podem formar 100 trilhões de conexões entre si. Uma rede de proporções cósmicas, que seria extremamente difícil de escanear e simular.
No ano passado, cientistas americanos usaram o supercomputador japonês Fugaku, o sétimo mais veloz do mundo, para simular o córtex cerebral de um rato, com 9 milhões de neurônios. O Fugaku tem 7,6 milhões de núcleos de processamento, que juntos executam 400 quatrilhões de operações por segundo.
É uma máquina monstruosa, que consome 30 milhões de watts de eletricidade (1,5 milhão de vezes mais do que um cérebro humano). E mesmo assim não conseguiu rodar a simulação em tempo real: levou 32 segundos para reproduzir cada 1 segundo de atividade do córtex do rato.
