Parte 1 - Cap. 4 - Tecnologia da Informação Tradução de: Juliano Guimaraes Hofliger Nesta página você pode ler o livro, em Inglês, de graça: http://www.robotswillstealyourjob.com/read Esta tradução mantém o espírito do autor original - Federico Pistono - estando disponível sob a mesma licença de uso: "Eu acredito fortemente que toda a informação deve ser livre, então eu decidi lançar meu livro sob uma licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/deed.pt_BR" Tecnologia da Informação

Agora que nós temos um sólido entendimento da função exponencial, nós podemos começar a olhar para as coisas a partir de uma perspectiva mais informada. Você pode ter ouvido falar da Lei de Moore, que constata que o número de transistores que podem ser colocados em circuitos integrados dobra aproximadamente a cada dois anos. Isto efetivamente significa que o poder do computador dobra a cada 24 meses ou algo assim. Quando Gordon E. Moore, co-fundador da Intel Corporation, o maior fabricante de chips semicondutores, descreveu essa tendência na famosa dissertação [1] de 1965, as pessoas estavam bastante céticas. Ele percebeu que o número de componentes em circuitos integrados tinha dobrado a cada ano a partir da invenção do circuito integrado em 1958 até 1965, e predisse que a tendência continuaria “por pelo menos dez anos”. Muitos não acreditaram nele. Eles disseram que era uma previsão imprecisa. Ele não poderia esperar que ela crescesse mais adiante, devido a vários problemas técnicos. Aqueles céticos estavam errados. De fato, ela tem dobrado constantemente por mais de 50 anos, sem qualquer sinal de que vá parar. Mas a Lei de Moore não é a história toda. A expansão exponencial da tecnologia tinha crescido de forma notavelmente suave por um tempo muito maior, e circuitos integrados são apenas uma pequena fração de todo o espectro de mudanças que permeia o avanço tecnológico. Ray Kurzweil nota [2] que a Lei de Moore de Circuitos Integrados não foi o primeiro, mas ao invés disso, o quinto paradigma para prover preço-performance acelerados. Dispositivos de computação têm consistentemente se multiplicado em poder (por unidade de tempo), dos dispositivos de cálculo mecânicos usados no Censo dos EUA de 1890, à máquina Bombe de Turing baseada em relés, que quebrou o código Enigma dos nazistas, ao computador CBS de tubo de vácuo, que predisse a eleição de Eisenhower, às máquinas baseadas em transistores usadas nos primeiros lançamentos espaciais, ao computador pessoal baseado em circuitos integrados que Kurzweil usou para ditar o próprio ensaio que descreveu este fenômeno, em 2001. Para ter uma ideia do que o crescimento exponencial significa, olhe para o seguinte gráfico, que representa a diferença entre uma tendência linear e uma exponencial.

Figura 1.1: A diferença entre uma curva Linear e uma Exponencial. Cortesia de Ray Kurzweil. Como você pode ver, a tendência exponencial começa a realmente decolar onde o 'Joelho da Curva' começa. Antes disso, as coisas não parecem mudar significativamente. É exatamente como a história do tabuleiro de xadrez e o rei. Nos primeiros dias nada notável acontece, mas assim que a curva inicia, algo dramático acontece e as coisas saem de controle. Se nós fôssemos traçar o mesmo gráfico em uma escala logarítmica, a linha representando a tendência exponencial – que logo saiu de controle no primeiro gráfico – pareceria muito mais controlável. No eixo y (vertical), representando a quantidade, ao invés de marcar 20-40-60, nós marcaríamos 10-100-1.000. Então, uma curva que normalmente iria direto do teto em um gráfico linear se pareceria com uma linha reta em um diagrama logarítmico. Você entenderá por que nós utilizamos logaritmos quando falamos sobre exponenciais – simplesmente não há espaço suficiente para mostrar a curva.

O que é ainda mais notável é que, quando Kurzweil traçou as calculadoras mais rápidas do mundo em um gráfico desde 1900, ele percebeu algo bem surpreendente. Lembra que uma linha reta em um gráfico logarítmico significa crescimento exponencial? Se você achava que o crescimento exponencial era rápido, você não viu nada ainda. Dê uma olhada neste gráfico.

Figura 1.2: O Crescimento Exponencial do poder computacional no decorrer dos últimos 110 anos. Cortesia de Ray Kurzweil. Este diagrama é logarítmico. Você pode ver que o eixo y tem o número 10 crescendo cinco ordens de magnitude após cada passo (isso é um aumento de dobras de 100.000 a cada vez!), mas a curva não é uma linha reta. Ao invés disso, o que você vê é uma tendência para cima. O que isso significa é que aí está outra curva exponencial. Em outras palavras, há crescimento exponencial no nível de crescimento exponencial. Considerando o que nós acabamos de aprender sobre crescimento exponencial, eu diria que isso é bastante notável. A velocidade cos computadores (por unidade de custo) dobrava a cada três anos entre 1910 e 1950, então dobrava a cada dois anos entre 1950 e 1966, e agora está dobrando a cada ano. O poder dos computadores não está simplesmente crescendo. Ele está crescendo mais e mais rápido, a cada ano.

De acordo com as evidências disponíveis, nós podemos inferir que essa tendência irá continuar para o futuro que se pode visualizar, ou pelo menos por outros 30 anos. Eventualmente, ela irá atingir limites físicos impostos pelas leis da natureza, e seu crescimento terá que desacelerar. Alguns sugerem que nós podemos ser capazes de contornar esse problema, uma vez que a singularidade seja alcançada. A Singularidade Tecnológica refere-se ao tempo no qual a velocidade da mudança tecnológica é tão rápida que nós somos incapazes de predizer o que vai acontecer. Naquele momento, a inteligência dos computadores excederá a dos humanos, e nós nem mesmo seremos capazes de entender que mudanças estão acontecendo. O termo foi forjado pela primeira vez pelo escritor de ficção científica Vernon Vinge e subsequentemente se popularizou por muitos autores, predominantemente Ray Kurzweil com seus livros A Era das Máquinas Espirituais e A Singularidade Está Próxima. Essa ideia, entretanto, é altamente especulativa, e está muito além do propósito deste livro examinar sua viabilidade. É suficiente dizer que para as máquinas poderem substituir a maioria dos trabalhos humanos, a singularidade não é um requisito necessário, como nós veremos nos próximos capítulos. Quer você compre o argumento da singularidade ou não, não importa. Os dados são claros, fatos são fatos, e nós apenas temos que olhar alguns anos no futuro para alcançar as conclusões que são alarmantes o suficiente. O Teste de Turing é um experimento mental proposto em 1950 pelo brilhante matemático inglês e pai dos computadores, Alan Turing. Imagine que você entre numa sala onde um computador está em cima de uma mesa. Você percebe que há uma janela de conversação e duas conversas estão abertas. Conforme você começa a escrever mensagens, você é informado de que você está de fato falando com uma pessoa e uma máquina. Você pode levar quanto tempo quiser para descobrir qual é qual. Se você não for capaz de dizer a diferença entre elas, diz-se que a máquina passou no teste. Há muitas variantes do mesmo experimento, você pode ter mais interlocutores, e eles podem ser todos máquinas, ou eles podem ser todos humanos, e você pode ser enganado a pensar da outra forma. Qualquer que seja o tempero, a ideia principal é clara: você conduz conversas por meio de linguagem natural para determinar se você está se comunicando com um humano ou um computador. Uma máquina capaz de passar no teste de Turing é dita como tendo alcançado a inteligência do nível humano, ou pelo menos inteligência percebida (se nós consideramos isso como sendo inteligência de verdade ou não, é irrelevante para os propósitos deste argumento). Algumas pessoas chamam isso de Inteligência Artificial Forte (IA Forte), e muitos vêm a IA Forte como um mito inalcançável, porque o cérebro é misterioso, e assim muito mais do que a soma de seus componentes individuais. Eles alegam que o cérebro opera usando processos de mecânica quântica desconhecidos, possivelmente ininteligíveis, e qualquer esforço para alcançar ou mesmo ultrapassá-lo usando máquinas mecânicas é pura fantasia. Outros alegam que o cérebro é apenas uma máquina biológica, não muito diferente de qualquer outra máquina, e que é meramente uma questão de tempo antes que nós possamos ultrapassá-lo usando nossas criações artificiais. Este é certamente um tópico fascinante, um que requereria um exame minucioso. Talvez eu vá explorá-lo em outro livro. Por enquanto, vamos nos concentrar no presente, no que nós sabemos com certeza, e no futuro próximo. Como nós veremos, não há necessidade das máquinas adquirirem a IA Forte para mudarem a natureza da economia, emprego, e nossas vidas, para sempre.

Nós começaremos olhando para o que é a inteligência, como ela pode ser útil, e se as máquinas se tornaram inteligentes, talvez até mesmo mais do que nós.

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blog. NOTAS [1] Cramming more components onto integrated circuits, Gordon E. Moore, 1965. ElectronicsMagazine. p. 4. http://download.intel.com/museum/Moores_Law/Articles-Press_Releases/Gordon_Moore_1965_Article.pdf [2] The Law of Accelerating Returns March 7, Ray Kurzweil, 2001. http://www.kurzweilai.net/the-law-of-accelerating-returns

Postado há 4th December 2014 por ProsperoClaudio