Demis Hassabis e o cérebro humano: «uma aproximação biológica a uma máquina de Turing»

Demis Hassabis construiu a sua carreira tratando o cérebro humano como o único modelo funcional de inteligência geral. Esta semana, um excerto seu tornou-se o emblema de tudo aquilo que, na opinião de um crítico, a indústria da IA não compreende sobre as mentes — mas a frase completa de onde foi retirado é mais circunscrita e mais reveladora do que o trecho que circulou.

«uma aproximação biológica a uma máquina de Turing.»

A expressão serve de mote a um ensaio de Benjamin Riley na The Verge, «Our minds aren’t equipped to handle AI». Riley começa por citar o pioneiro da cibernética Norbert Wiener — «O pensamento de cada época reflecte-se na sua técnica» — e apresenta Hassabis, atualmente presidente do Google DeepMind e cientista-chefe da Alphabet, como o exemplo mais claro de uma indústria que, ao olhar para um crânio, vê as suas próprias máquinas. As palavras foram proferidas numa conversa com James Manyika, publicada este ano na Dædalus, a revista da American Academy of Arts and Sciences.

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O que diz a frase completa

Na Dædalus, Hassabis explicava o que significa para si a AGI. Define-a como «um sistema que exibe todas as capacidades cognitivas da mente humana», porque o cérebro é «a única prova de existência que conhecemos até agora, talvez em todo o universo, de que a inteligência geral é sequer possível». Segue-se a frase completa: «O cérebro pode ser visto como uma aproximação biológica a uma máquina de Turing, o que significa que, em teoria, poderia aprender tudo o que é computável.» A frase seguinte põe travão à ideia. Qualquer sistema finito precisa de «algum grau de especialização, porque o tempo, a memória e a informação disponíveis são limitados».

Lida desta forma, a afirmação não diz que as pessoas são computadores portáteis. Diz respeito ao alcance, àquilo que um cérebro poderia, em princípio, aprender, e funciona também como uma especificação de engenharia. Se o cérebro é a máquina de referência, a AGI é aquilo que corresponde a todo o seu alcance. Hassabis chega a esboçar o teste: treinar um modelo com uma data-limite de conhecimento em 1910 e ver se chega à Teoria da Relatividade Geral, como Einstein chegou em 1915. «Por enquanto, a resposta é claramente não», afirma.

A crítica incide um nível abaixo

A objecção de Riley situa-se noutro plano. Com base no trabalho de Paul Cisek, neurocientista da Universidade de Montreal, defende que é mais correcto entender os cérebros como sistemas de controlo por retroação, que actuam sobre o mundo para alterar aquilo que percepcionam e são moldados primeiro pela evolução e depois pela cultura: a imitação, a linguagem, a escrita, as escolas. Segundo este modelo, um chatbot que executa a parte mais exigente do pensamento é «um cachorro-quente cognitivo»: tentador no momento, mas prejudicial quando se torna parte regular da dieta. Riley cita Leah Belsky, responsável pela área da educação da OpenAI, que descreveu o ChatGPT como «a maior plataforma de aprendizagem do mundo», e um estudo realizado na China, segundo o qual milhares de estudantes praticamente deixaram de fazer os trabalhos de casa depois de começarem a usar IA.

A cláusula que decide a questão

O choque mais evidente encontra-se no próprio parágrafo de Hassabis. Algumas linhas depois, afirma que o essencial é «o potencial do cérebro para aprender quase tudo, sobretudo porque somos capazes de conceber e construir ferramentas e máquinas que nos ajudem a adquirir conhecimento». Essa cláusula contém toda a disputa. Riley não demonstra propriamente que a ideia da máquina de Turing é falsa. As provas que apresenta dizem respeito a ferramentas que aprendem em vez de ajudarem uma pessoa a aprender. Uma afirmação sobre computabilidade descreve aquilo que um cérebro poderia, em teoria, assimilar. Nada diz sobre se um determinado produto deixa a cabeça de quem aprende mais cheia ou mais vazia.

Essa questão recai agora sobre quem define a orientação científica da Alphabet. Em agosto, Hassabis deixou as funções quotidianas de CEO para se concentrar na estratégia e na ciência da AGI. Segundo noticiou a Fortune, disse aos funcionários que a AGI está próxima e que acertar nos próximos passos é fundamental para a humanidade. Um laboratório que avalia as suas máquinas comparando-as com todo o alcance do cérebro humano tem um interesse directo em garantir que esse alcance não diminui nas pessoas que as utilizam.

Uma aproximação a uma máquina de Turing continua a ter de ser programada por alguma coisa. No caso das pessoas, isso sempre exigiu o trabalho lento da aprendizagem — e é precisamente essa etapa que uma ferramenta tanto pode reforçar como, discretamente, contornar.

Etiquetas: Demis Hassabis, Google DeepMind, AI in education, Artificial general intelligence, Turing machine

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