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 Nos acostumamos com a ideia de IA e como ela pode ser útil. Mas, para muitos, a IA se resume a entender o mundo por meio de palavras e imagens usadas em aprendizado de máquina. E essas são uma representação indireta do mundo ao nosso redor.
Como humanos, usamos nossa própria versão de aprendizado de máquina para entender o mundo ao nosso redor. Interagimos com o mundo por meio de nossos receptores sensoriais: som, cheiro, visão, paladar e tato são detectados por uma série de receptores, que então criam sinais elétricos. Este é o nível do receptor, e nos diz muito pouco sobre o mundo ao nosso redor.
O que nossa versão de aprendizado de máquina faz é ensinar o cérebro a combinar essas informações para criar um modelo do mundo ao nosso redor. Usamos codificação preditiva para refinar esse modelo. E também há alguns elementos geneticamente programados envolvidos – por exemplo, um filhote de macaco que nunca viu uma cobra se assusta ao encontrar um modelo de uma cobra. Este é apenas um exemplo entre muitos.
E precisamos adicionar aqui a interocepção: somos capazes de sentir nosso próprio corpo e seu estado interno.
Quando nos tornamos adultos, somos bastante capazes de compreender o mundo ao nosso redor e, talvez ainda mais importante, aprendemos a compreender as pessoas ao nosso redor: conseguimos perceber seu estado emocional a partir de um conjunto de pistas bastante simples, como uma mudança na expressão facial ou no tom de voz. Compreendemos a natureza dos objetos e suas propriedades, e usamos esse reconhecimento de objetos para nos ajudar a entender rapidamente tudo ao nosso redor.
A Inteligência Artificial Física está em pleno desenvolvimento. Partindo de uma compreensão abstrata do mundo, obtida por meio da análise de textos, a ideia é treinar agentes para operar na realidade. Fazer coisas no mundo real é complexo, e é por isso que os bebês humanos levam tanto tempo para se desenvolver. Pense em uma tarefa simples, como pegar uma taça de vinho. Fazemos isso sem pensar, mas requer muita compreensão e modelagem para ser feita com sucesso. Precisamos saber exatamente quanta força aplicar e fazer movimentos bastante precisos. Isso geralmente é feito fora do controle consciente, a menos que haja algum problema com nossa modelagem. O copo pode estar ligeiramente preso à mesa, e então percebemos a mensagem de erro e refinamos nosso modelo aplicando um pouco mais de força para cima, mas não apertamos o copo com mais força para evitar que ele quebre.
Muito trabalho ainda precisa ser feito antes que tenhamos um agente no estilo Ex Machina operando normalmente no mundo real.
Mas há uma área que realmente me interessa: agentes de IA operando no espaço dos sentidos químicos. Para degustar um vinho, usamos a visão, o tato, o paladar e o olfato, que atuam em conjunto para criar a sensação de sabor.
Uma máquina poderia fazer isso? Já ouvimos falar do nariz eletrônico, que é um conjunto de analisadores que buscam odorantes, mas isso não tem nada a ver com cheirar. Não operamos como dispositivos de medição, fornecendo uma leitura dos odorantes presentes. Fazemos muito mais: o nível do receptor é apenas o começo. Em vez disso, precisamos fazer muita modelagem e processamento para produzir a percepção do sabor.
O olfato é um ótimo exemplo de um sentido em que temos muito pouco conhecimento sobre como combinamos as informações olfativas dos receptores olfativos em nossos narizes para criar, por exemplo, o cheiro de café ou vinho tinto.
Esforços iniciais estão em andamento, mas ainda precisamos entender como as informações dos neurônios receptores olfativos (cada um com cerca de 400 tipos de receptores olfativos) são combinadas para formar um "cheiro". |
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