Terence Tao sobre os limites da inteligência artificial

O Terence Tao é um dos maiores matemáticos vivos, e ele deu uma entrevista para o Big Think, onde ele faz analogias que eu achei muito pertinentes, e também coloca sobre os limites da inteligência artificial.

A primeira analogia é sobre como funciona o trabalho científico, que é como se você fosse fazer uma trilha e quiser chegar numa determinada cachoeira. Então você precisa encontrar seus caminhos e atravessar partes difíceis. Só que às vezes no meio do caminho você vê uma outra cachoeira ou algo interessante, e você tira conclusões e chega em lugares que você nem planejava antes.

E com a inteligência artificial é como se você agora tivesse um helicóptero. E se você tivesse visto a primeira cachoeira, você iria para lá direto, sem entender muito bem o caminho percorrido, sem entender os obstáculos e quais teriam sido os desafios para chegar até lá. Você cai direto na conclusão, o que é ótimo, mas acaba gerando outros problemas.

E ele cita também toda a teoria do geocentrismo e como Copérnico e Kepler: no começo, o modelo do heliocentrismo não funcionava tão bem quanto o geocentrismo numericamente, mas eles insistiram tanto, até testar diversas variações, para cair no modelo da elipse. Ele disse que, se fosse a inteligência artificial tentando diretamente, ela pararia rapidamente, porque veria que aquele modelo heliocêntrico gerava números piores e não era a direção correta para onde deveria ser.

Claro, ele é sempre cauteloso, dizendo que os modelos podem mudar. Assim como ele disse que, mesmo para trabalhar como um colaborador de inteligência artificial, ainda não há uma fluência boa de troca, onde você conhece aquele seu parceiro de trabalho e basta meia palavra para ele captar o que você está querendo falar, e vice-versa.

E ele coloca, obviamente, os desafios que aparecem para os jovens cientistas. Antes a gente dava problemas fáceis para um aluno de mestrado resolver, para ele ganhar reputação, ganhar espaço, ele entender o trabalho. E hoje em dia, esses problemas fáceis de serem resolvidos e que ainda estão em aberto, muitas vezes a inteligência artificial vai resolver. Então o trabalho de pesquisa inicial para um jovem cientista está cada vez mais escasso.

Achei interessante a forma que ele pensa, como ele se coloca e como ele comunica. Ele certamente é um entusiasta, mas ele reconhece que hoje há limites e que também pode trazer prejuízos para a comunidade científica, inclusive, de alguma forma, uma estagnação.