Com a evolução das máquinas, os algoritmos estão na moda, afinal eles parecem terem sido criados para as nossas principais máquinas funcionarem.
E parece que existe algoritmo para tudo.
Mas qual o algoritmo do pensamento em nosso cérebro?
Ou ainda, qual o algoritmo da imaginação em nossa mente?
Seguidamente encontramos no mercado exemplos de aplicação de uma suposta inteligência artificial, baseada em aprendizado de máquina, e algoritmos, na maior parte modelada através de redes neurais artificiais, com propostas de previsão do futuro.
Mas será que as máquinas evoluíram tanto, de fato, a ponto de até mesmo ameaçar a inteligência e sabedoria humana, através de algoritmos?
A verdade é que mesmo com a evolução do aprendizado de máquina, e do potencial de criação de modelos cognitivos tão ou mais competitivos que os humanos – embora gerados justamente por nós, humanos –, ainda estamos engatinhando em Inteligência Artificial, principalmente a Forte e a Genérica.
E talvez um dos grandes desafios e barreiras da Inteligência Artificial Genérica esteja na evolução da Consciência Artificial, devido à realidade de, praticamente, inexistência de modelos para ela.
E essa realidade carrega em si uma boa e uma má notícia, para todos profissionais de mercado, pois existem dois fatores chave que transformam os problemas dos algoritmos, das nossas máquinas, em soluções que demandam muito mais que algoritmos, como tratarei nesse livro.
O primeiro fator é que o futuro não é estático, e cada vez mais se mostra com incerteza e complexidade infinita nos problemas mais complexos, tanto nos negócios como no dia a dia das pessoas.
E o segundo fator é que os problemas complexos da vida real são em sua grande maioria sequenciais e não combinacionais, o que torna os algoritmos, mesmo com as mais avançadas tecnologias de aprendizado de máquina, extremamente limitados.
A boa notícia, para a maioria dos profissionais, portanto, é que a evolução da inteligência das máquinas continua ainda muito mais combinacional que sequencial, e quem tem potencial para mudar isso está concentrado exatamente nesse potencial, buscando algoritmos para resolverem os problemas menos complexos que nós humanos resolvemos no dia a dia.
A má notícia, para a maioria dos profissionais, é que as portas para a criação de sistemas artificiais realmente inteligentes para problemas complexos, e sequenciais, estão se abrindo, principalmente com os avanços na área de consciência artificial.
Mas apesar de as portas começarem a serem abertas, a maior parte dos cientistas está presa aos paradigmas dos algoritmos, na busca da inteligência artificial forte e genérica.
E, para isso, criamos os algoritmos que supomos serem os do pensamento, da imaginação, como as minhas perguntas iniciais, e até mesmo para a personalidade e a consciência.
E esse me parece um caminho muito limitado, o dos algoritmos, pois estamos falando de máquinas que pensam, imaginam, de forma artificial, e que possuem consciência disso, mas com impactos cada vez mais reais, com potencial de solucionar os complexos problemas do dia a dia, tão bem como os humanos, ou até melhor que eles.
Além disso, será que não estamos muito presos copiando a natureza e buscando traduzir ela em algoritmos, quando também podemos evoluir sem depender do que aprendemos dela? Como o próprio caso de algoritmos de redes neurais, ou genéticos, etc.?
O que nos limita para isso, ou seja, para criarmos nossas próprias naturezas e universos, onde não se precise de algoritmos para copiarmos eles, mas de unicamente arquétipos inteligentes de fato, sendo essa nossa única cópia de modelo do criador?
A criação de novos arquétipos é a barreira principal, no meu entender, para atingirmos esse nível de evolução, que permitirá criarmos uma nova geração de máquinas que funcionam sem algoritmos.
E talvez, quando evoluirmos para muito mais que algoritmos, seja possível criar muito mais que a cópia da natureza.
E parece que existe algoritmo para tudo.
Mas qual o algoritmo do pensamento em nosso cérebro?
Ou ainda, qual o algoritmo da imaginação em nossa mente?
Seguidamente encontramos no mercado exemplos de aplicação de uma suposta inteligência artificial, baseada em aprendizado de máquina, e algoritmos, na maior parte modelada através de redes neurais artificiais, com propostas de previsão do futuro.
Mas será que as máquinas evoluíram tanto, de fato, a ponto de até mesmo ameaçar a inteligência e sabedoria humana, através de algoritmos?
A verdade é que mesmo com a evolução do aprendizado de máquina, e do potencial de criação de modelos cognitivos tão ou mais competitivos que os humanos – embora gerados justamente por nós, humanos –, ainda estamos engatinhando em Inteligência Artificial, principalmente a Forte e a Genérica.
E talvez um dos grandes desafios e barreiras da Inteligência Artificial Genérica esteja na evolução da Consciência Artificial, devido à realidade de, praticamente, inexistência de modelos para ela.
E essa realidade carrega em si uma boa e uma má notícia, para todos profissionais de mercado, pois existem dois fatores chave que transformam os problemas dos algoritmos, das nossas máquinas, em soluções que demandam muito mais que algoritmos, como tratarei nesse livro.
O primeiro fator é que o futuro não é estático, e cada vez mais se mostra com incerteza e complexidade infinita nos problemas mais complexos, tanto nos negócios como no dia a dia das pessoas.
E o segundo fator é que os problemas complexos da vida real são em sua grande maioria sequenciais e não combinacionais, o que torna os algoritmos, mesmo com as mais avançadas tecnologias de aprendizado de máquina, extremamente limitados.
A boa notícia, para a maioria dos profissionais, portanto, é que a evolução da inteligência das máquinas continua ainda muito mais combinacional que sequencial, e quem tem potencial para mudar isso está concentrado exatamente nesse potencial, buscando algoritmos para resolverem os problemas menos complexos que nós humanos resolvemos no dia a dia.
A má notícia, para a maioria dos profissionais, é que as portas para a criação de sistemas artificiais realmente inteligentes para problemas complexos, e sequenciais, estão se abrindo, principalmente com os avanços na área de consciência artificial.
Mas apesar de as portas começarem a serem abertas, a maior parte dos cientistas está presa aos paradigmas dos algoritmos, na busca da inteligência artificial forte e genérica.
E, para isso, criamos os algoritmos que supomos serem os do pensamento, da imaginação, como as minhas perguntas iniciais, e até mesmo para a personalidade e a consciência.
E esse me parece um caminho muito limitado, o dos algoritmos, pois estamos falando de máquinas que pensam, imaginam, de forma artificial, e que possuem consciência disso, mas com impactos cada vez mais reais, com potencial de solucionar os complexos problemas do dia a dia, tão bem como os humanos, ou até melhor que eles.
Além disso, será que não estamos muito presos copiando a natureza e buscando traduzir ela em algoritmos, quando também podemos evoluir sem depender do que aprendemos dela? Como o próprio caso de algoritmos de redes neurais, ou genéticos, etc.?
O que nos limita para isso, ou seja, para criarmos nossas próprias naturezas e universos, onde não se precise de algoritmos para copiarmos eles, mas de unicamente arquétipos inteligentes de fato, sendo essa nossa única cópia de modelo do criador?
A criação de novos arquétipos é a barreira principal, no meu entender, para atingirmos esse nível de evolução, que permitirá criarmos uma nova geração de máquinas que funcionam sem algoritmos.
E talvez, quando evoluirmos para muito mais que algoritmos, seja possível criar muito mais que a cópia da natureza.
