O bom senso inclui uma compreensão intuitiva da física básica - algo que falta aos computadores. Andriy Onufriyenko / Getty Images Imagine que você está recebendo amigos para almoçar e pretende pedir uma pizza de calabresa. Você se lembra de Amy mencionando que Susie havia parado de comer carne. Você tenta ligar para Susie, mas quando ela não atende, você decide jogar pelo seguro e apenas pedir uma pizza margherita em vez disso.
As pessoas dão como certa a habilidade de lidar com situações como essas regularmente. Na realidade, em realizar esses feitos, os humanos dependem não de um, mas de um poderoso conjunto de habilidades universais conhecidas como bom senso.
Como pesquisador de inteligência artificial, meu trabalho faz parte de um amplo esforço para dar aos computadores uma aparência de bom senso. É um esforço extremamente desafiador.
Apesar de ser universal e essencial para a forma como os humanos entendem o mundo ao seu redor e aprendem, o bom senso desafiou uma única definição precisa. G. K. Chesterton, um filósofo e teólogo inglês, escreveu na virada do século 20 que "o bom senso é uma coisa selvagem, selvagem, e além das regras. "As definições modernas hoje concordam que, no mínimo, é natural, ao invés de formalmente ensinado, habilidade humana que permite às pessoas navegar na vida diária.
O bom senso é incomumente amplo e inclui não apenas habilidades sociais, como gerenciar expectativas e raciocinar sobre as emoções de outras pessoas, mas também um senso ingênuo de física, como saber que uma pedra pesada não pode ser colocada com segurança em uma mesa de plástico frágil. Ingênuo, porque as pessoas sabem dessas coisas, apesar de não trabalharem conscientemente com as equações da física.
O bom senso também inclui conhecimento prévio de noções abstratas, como o tempo, espaço e eventos. Esse conhecimento permite que as pessoas planejem, estimar e organizar sem ter que ser muito exato.
Curiosamente, o bom senso tem sido um desafio importante na fronteira da IA desde os primeiros dias do campo na década de 1950. Apesar dos enormes avanços em IA, especialmente em jogos e visão computacional, O senso comum da máquina com a riqueza do bom senso humano permanece uma possibilidade distante. Pode ser por isso que os esforços de IA projetados para complexos, problemas do mundo real com muitas partes entrelaçadas, como diagnosticar e recomendar tratamentos para pacientes COVID-19, às vezes caem no chão.
A IA moderna é projetada para resolver problemas altamente específicos, em contraste com o bom senso, que é vago e não pode ser definido por um conjunto de regras. Mesmo os modelos mais recentes cometem erros absurdos às vezes, sugerindo que algo fundamental está faltando no modelo de mundo da IA. Por exemplo, dado o seguinte texto:
"Você se serviu de um copo de cranberry, mas então distraidamente, você despejou cerca de uma colher de chá de suco de uva nele. Parece bom. Você tenta cheirar, mas voce esta com um forte resfriado, então você não pode cheirar nada. Você está com muita sede. Então você"
o altamente elogiado gerador de texto AI GPT-3 fornecido
"beba. Você agora está morto."
Esforços ambiciosos recentes reconheceram o bom senso das máquinas como um problema de IA de nossa época, um que requer colaborações concertadas entre instituições ao longo de muitos anos. Um exemplo notável é o programa Machine Common Sense de quatro anos lançado em 2019 pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA para acelerar a pesquisa no campo depois que a agência lançou um artigo descrevendo o problema e o estado da pesquisa no campo.
O programa Machine Common Sense financia muitos esforços de pesquisa atuais no senso comum de máquina, incluindo o nosso, Aprendizagem e inferência baseadas em mundo aberto multimodal (MOWGLI). MOWGLI é uma colaboração entre nosso grupo de pesquisa da University of Southern California e pesquisadores de IA do Massachusetts Institute of Technology, Universidade da Califórnia em Irvine, Stanford University e Rensselaer Polytechnic Institute. O projeto visa construir um sistema de computador que possa responder a uma ampla gama de questões de senso comum.
Um motivo para estar otimista sobre finalmente quebrar o bom senso da máquina é o recente desenvolvimento de um tipo de IA avançada de aprendizagem profunda chamada transformadores. Os transformadores são capazes de modelar a linguagem natural de uma forma poderosa e, com alguns ajustes, são capazes de responder a perguntas simples de bom senso. Responder a perguntas de senso comum é um primeiro passo essencial para a construção de chatbots que podem conversar de maneira humana.
Nos últimos anos, um prolífico corpo de pesquisas foi publicado sobre transformadores, com aplicações diretas ao raciocínio do senso comum. Esse rápido progresso como comunidade forçou os pesquisadores da área a enfrentar duas questões relacionadas na fronteira da ciência e da filosofia:o que é o bom senso? E como podemos ter certeza de que uma IA tem bom senso ou não?
Para responder a primeira pergunta, pesquisadores dividem o bom senso em diferentes categorias, incluindo a sociologia do senso comum, psicologia e conhecimentos prévios. Os autores de um livro recente argumentam que os pesquisadores podem ir muito mais longe, dividindo essas categorias em 48 áreas de granulação fina, como planejamento, detecção de ameaças e emoções.
Contudo, nem sempre é claro como essas áreas podem ser separadas de maneira limpa. Em nosso artigo recente, experimentos sugeriram que uma resposta clara à primeira pergunta pode ser problemática. Mesmo anotadores humanos especialistas - pessoas que analisam texto e categorizam seus componentes - dentro de nosso grupo discordaram sobre quais aspectos do bom senso se aplicavam a uma frase específica. Os anotadores concordaram em categorias relativamente concretas como tempo e espaço, mas discordaram em conceitos mais abstratos.
Mesmo que você aceite que alguma sobreposição e ambigüidade nas teorias do senso comum são inevitáveis, os pesquisadores podem realmente ter certeza de que uma IA tem bom senso? Muitas vezes fazemos perguntas às máquinas para avaliar seu bom senso, mas os humanos navegam na vida diária de maneiras muito mais interessantes. As pessoas empregam uma variedade de habilidades, afiado pela evolução, incluindo a capacidade de reconhecer causa e efeito básicos, resolução criativa de problemas, estimativas, planejamento e habilidades sociais essenciais, como conversa e negociação. Por mais longa e incompleta que esta lista possa ser, uma IA não deve alcançar menos do que isso antes que seus criadores possam declarar vitória na pesquisa do senso comum da máquina.
Já está ficando dolorosamente claro que até mesmo a pesquisa em transformadores está gerando retornos decrescentes. Os transformadores estão ficando maiores e mais famintos por energia. Um transformador recente desenvolvido pela gigante chinesa do mecanismo de busca Baidu tem vários bilhões de parâmetros. É preciso uma enorme quantidade de dados para treinar com eficácia. Ainda, até agora ele se mostrou incapaz de compreender as nuances do bom senso humano.
Mesmo os pioneiros do aprendizado profundo parecem pensar que uma nova pesquisa fundamental pode ser necessária antes que as redes neurais de hoje sejam capazes de dar esse salto. Dependendo do sucesso desta nova linha de pesquisa, não há como saber se o bom senso da máquina está daqui a cinco anos, ou 50.
Mayank Kejriwal é professor assistente de pesquisa de engenharia industrial e de sistemas na University of Southern California.
Este artigo foi republicado de A conversa sob uma licença Creative Commons. Você pode encontrar o artigo original aqui.
