Relatório de Atividades do DTI - 2020

mentos possíveis e as possíveis respostas
dos oponentes, de forma contínua repetitiva.
Isso claro, era limitado pela velocidade
de processamento e pelo tempo disponível
para o próximo movimento. Ou seja, se a
capacidade de processamento fosse maior,
aumentava-se a quantidade de análises feitas
pelo algoritmo do Deep Blue e, consequentemente,
suas chances de vitória. Essa foi a
diferença para o jogo de 1996, quando Deep
Blue perdeu, e o de 1997, ano da vitória da
máquina. O poder de processamento praticamente
tinha dobrado de um ano para outro.
Definição e pilares da IA
Em uma definição simplista, IA seria um
sistema capaz de apresentar traços da inteligência
humana, como raciocinar, aprender
com a experiência ou interagir com humanos
em linguagem natural. Uma ótima definição
foi dada por Mariana de Siqueira em seu
artigo “A inteligência artificial no judiciário
brasileiro”, transcrita abaixo:
“IAs são instrumentos tecnológicos peculiares
de tomada de decisão, estruturados
a partir de base de dados e de aprendizado
de máquina e que demandam a existência
de hardware, software, processamento de
linguagem natural e de algoritmo para que
funcionem.”
Importante destacar que o poder de
processamento por si só não é suficiente
para criar uma solução de Inteligência Artificial.
São necessários pelo menos dois outros
ingredientes: informações abundantes e o
algoritmo adequado. Para que a IA seja realmente
efetiva, precisamos de uma maneira
de capturar e acumular informações sobre
o problema com o qual a Inteligência Artificial
está interagindo. Entram como fortes
aliados o Big Data, informações estruturadas
e não-estruturadas, Internet, dados proprietários.
Além do poder de processamento e
informações, precisamos encontrar os algoritmos
e técnicas corretas para processar as
informações de entrada, a fim de construir o
resultado certo. Esta é a parte mais complexa
de uma solução de IA efetiva.
Tipos de IA e o
dilema ético
Há que se diferenciar os dois tipos de IA:
restrita (ou fraca) e a geral (ou forte).
A IA restrita é quando um sistema
exibe traços de inteligência semelhantes
a humanos em um campo ou tarefa específica.
Um chatbot, por exemplo, que pode
responder perguntas sobre determinado
assunto para o qual foi treinado, seria um
bom exemplo.
Geralmente, a IA geral é o que nós vemos
nos filmes, um sistema completo, praticamente
indistinguível de um ser humano.
Infelizmente (ou não) ainda não é possível
criar uma IA geral, como aquele menino do
filme IA, David Swinton, Arisa, de Better than
us ou os replicantes do filme Blade Runner.
Embora Alan Turing já tenha pensado em
uma IA Geral quando criou o chamado Teste
de Turing para verificar a capacidade de uma
máquina ter um comportamento inteligente
equivalente a um ser humano, a ponto de
ser indistinguível de um ser humano real,
existem questões éticas que ainda precisam
ser tratadas. Por exemplo, imagine um carro
autônomo, que use IA na condução segura.
Esse carro pode ter que tomar decisões
complexas que envolvem escolher quem deve
viver. Ele pode ter que decidir entre preservar
a vida de seu dono ou de uma criança que está
atravessando a rua inadvertidamente atrás
de uma bola. Que decisão deve ser tomada?
Sacrificar o motorista, desviando da criança e
batendo em um muro, ou sacrificar a criança
e preservar o dono do carro? Essa situação é
conhecida como o “dilema ético dos carros
autônomos” e é constantemente debatida.
Creio que nem as famosas “Três Leis da
Robótica” de Isaac Asimov, elaboradas há
mais de 50 anos, teriam como ajudar nesse
dilema.
Dora Kaufman explica em seu artigo
“A ética e a inteligência artificial” que a
questão ética é uma preocupação constante
e alguns estudiosos sugerem a criação de um
conselho global de ética digital para tratar o
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