• Inteligência Artificial II;

• Texto: GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente; II, capítulo 3 pp. 166-180.

Marvin Minsky pode ser listado ao lado de John McCarthy, Herbert Simon e Allen Newell como um dos fundadores da inteligência artificial (IA). Na época em que Simon e Newell produziam seus primeiros programas, Minsky orientava, no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), vários alunos que disputavam a primazia em descrever programas do tipo solucionador geral de problemas (SGP) capazes de demonstrar compreensão da língua natural. Em 1968, Thomas G. Evans elaborou um programa de reconhecimento analógico de figuras geométricas.

Mas ao contrário do que se supõe fazerem os seres humanos, o programa de Evans traçava analogias entre as figuras, aplicando regras de transformação que comparava uma relação estabelecida entre figuras com as diferenças entre duas imagens propostas. O programa, então deveria relacionar a imagem correta com o padrão de figuras adequado. Isso era feito pela conversão de descrições simbólicas em números aritméticos, o que exigia 125 kb (quilobytes) de memória totalmente utilizável, uma quantidade muito grande de espaço para época, os primeiros discos flexíveis de oito polegadas, lançado no final dos 70, tinham capacidade de armazenar no máximo 180 kb. Tudo isso, para executar uma tarefa que um adolescente resolve fácil com uma topologia intuitiva, desenvolvida pela percepção visual no cérebro.

Outro programa, criado por Daniel Gureasko Bobrow, também orientado por Minsky, pretendia solucionar problemas de álgebra expostos na linguagem natural (no caso o inglês). Nesse sentido, o programa chamado STUDENT (Estudante) decompunha as frases em unidades, onde as palavras "vezes", "de", "igual a" etc representavam operadores e variáveis de uma possível equação. Esse processo de "compreensão" da frase produzia, no entanto, interpretações equivocadas, como no caso de "o número de vezes em que fui ao cinema", no qual "número de vezes" é considerado uma variável a ser multiplicada por "em que fui ao cinema". Diferente de um estudante de carne e osso, o STUDENT não tinha a verdadeira compreensão do que tratava o problema, sendo hábil apenas para resolver equações algébricas formuladas no contexto restrito de uma parte da língua natural empregada na matemática. Somente quando a frase traduzisse uma equação sem ambigüidade é que a solução era atingida⁽¹⁾.

Enquanto Newell, John Shaw, Simon e os alunos de Minsky estavam ocupados em criar programas que simulassem a mente, McCarthy -primeiro no MIT e depois na universidade Stanford- desenvolvia uma linguagem de computador para o processamento de listas (LISP, do inglês list processing). Com essa nova linguagem, era possível apresentar e manipular listas, os itens que as compunham e as listas de listas. Sua estrutura era de uma linguagem recursiva -isto é, que pode ser utilizada sucessivamente com resultados acumulados no processamento da informação-, ordenada em hierarquia e divisível em vários níveis. Devido a essas e outras vantagens, a LISP passou a ser a linguagem mais usada pelos programadores que atuam na ciência cognitiva, até que, em meados dos anos 90, uma nova versão, batizada simplesmente de "L", foi apresentada por Rodney Brooks, para fabricação do robô COG, deixando de lado a concepção da inteligência artificial como manipulação de meros símbolos lógicos.

Antes disso, porém, McCarthy e outros cientistas da computação defendiam a total formalização de conceitos ambíguos -como causalidade, habilidade e conhecimento-, visando mostrar que teoremas não dependiam de domínios particulares. Para ele, todo conhecimento poderia ser concebido em termos lógicos. Para tanto, procurou formular o processo do "senso comum" em uma modificação não convencional da lógica clássica⁽²⁾.

Os Programas Especialistas

Embora os programas mais avançados do início da década de 80 estivessem voltados para emulação da inteligência humana, alguns pesquisadores, como Edward Feigenbaum -ex-aluno de Simon-, e o geneticista norte-americano Joshua Ledenberg (1929) -ganhador do prêmio Nobel de medicina e fisiologia, em 1958-, indo além do modelo proposto por Simon e Newell, criaram sistemas especialistas do tipo do DENDRAL, que faz análises químicas. Ao contrário dos outros programas, o DENDRAL tem por fundamento o maior acúmulo possível de conhecimento específico sobre um assunto -neste caso moléculas químicas- e não tenta imitar o processo mental humano, no trato da informação. Esse sistema identifica produtos químicos a partir de uma listagem de fórmulas químicas armazenadas e espectrogramas de massa (registro de fragmentos de um elemento químico separados de acordo com sua massa atômica). Um gerador enumera as estruturas possíveis de uma fórmula química. Depois, as sub-estruturas são comparadas a uma lista fornecida pela análise do espectrograma. A seguir, o testador julga as estruturas mais corretas segundo um padrão que melhor assemelha o real, numa análise típica "gera-e-testa", fornecendo a resposta correta no final do processo.

Na área terapêutica, o psiquiatra Kenneth Colby (1950) e o cientista da computação, Joseph Weizenbaum, escreveram programas de conversação, nos quais pacientes neuróticos dialogavam com o computador, como com um terapeuta. Em paralelo ao tratamento, o objetivo dos programas era superar o teste de Turing, sob o qual as respostas da máquinas são identificadas como sendo as de um humano. Tal meta não foi alcançada com total êxito, pois se admitiu que um especialista em computadores poderia desmascarar os programas que simplesmente forneciam respostas prontas, conforme palavras-chaves detectadas nas frases. Em particular, o programa ELIZA, de Weizenbaum, quando recebe um texto de entrada, sem palavra-chave registrada, respondia com uma frase de conteúdo neutro do tipo: "porque você acha isto?"; ou retomava o último assunto reconhecido.

Apesar de terem realizados sistemas afins, esses dois programadores adotaram posições opostas sobre o uso deles em terapias com pacientes humanos. Weizenbaum atacava o emprego de computadores em tratamento de pessoas, enquanto Colby atribuía um papel importante dessas ferramentas na pesquisa da doença mental⁽³⁾.

Em 1971, Terry Winograd (1946), então doutorando do MIT, concebeu o famoso SHRDLU (série da sétima a 12ª letras mais freqüentes contidas numa impressora), um programa especializado em executar certas tarefas com sólidos geométricos. Winograd procurou enfatizar a interação lingüística entre a máquina e o programador.

[O SHRDLU] era composto de um conjunto de elementos necessários à compreensão da linguagem: um componente tratando de "sintaxe" -a estrutura gramatical da frase-, um outro tratando a "semântica" -a análise da significação das palavras- e o último, com a "lógica" necessária para responder às questões ou executar ações complexas. Na tela, via-se o desenho de diversos objetos amontoados em uma mesa: pirâmides, cubos, esferas etc. Quando o analista-programador digitava sobre o computador: "levante o cubo vermelho", via-se um braço aproximar-se do cubo e deslocar-se com ele para o alto da tela (WINOGRAD, T. "Militante da Informática", in PESSIS-PASTERNAK, G. Do Caos à Inteligência Artificial, pp. 236/237).

Dentro de um mundo formado apenas por blocos geométricos, o SHRDLU distinguia os comandos de ação e executava um número específico de operações -localizar, mover, empilhar objetos e analisar corretamente as instruções em linguagem natural. A novidade apresentada pelo programa era a reunião de vários especialistas que, operando em funções específicas, trabalhavam coordenadamente os comandos em sua sintaxe, seu significado e ambiente de atuação. Todavia, as limitações enfrentadas pelo SHRDLU estavam na incompreensão de palavras tais como artigos, conectivos e adversativas. Além disso, ele não era capaz de aprender mais do que lhe fora programado⁽⁴⁾.

A Crise da Primeira Fase

O sucesso relativo do programa de Winograd foi o eixo da mudança de perspectiva em favor de sistemas que possuíssem conhecimento especializado em sua memória. No final dos anos 60, uma disputa interna entre especialistas e generalistas já era sentida na nascente IA. Feigenbaum desafiou o grupo de Newell e Simon a deixar os jogos e problemas lógicos de lado e a enfrentar os obstáculos do mundo real⁽⁵⁾.

O conceito de representação também estava sendo posto em xeque. De um lado, os defensores da representação declarativa adotavam a linguagem LISP na produção de programas mais econômicos no que se refere a bits. Eles defendiam uma interpretação genérica da inteligência, não necessariamente vinculada a um contexto particular. Por outro lado, havia aqueles que preferiam uma representação procedural das ações a serem desempenhadas. Tal como os funcionalistas, a inteligência era entendida por esse grupo através de um conjunto de atividades que alguém sabe fazer. Para compreender seu comportamento, dever-se-ia descrever os procedimentos reais do desempenho de uma ação. Isso permitiria o acesso rápido à informação de controle, num segundo nível, por uma rotina desenrolada passo a passo, segundo os vários campos de atuação.

Inicialmente, Winograd assumia o sistema procedural. Em 1975, reconheceu as vantagens dos dois métodos de representação e com Daniel Bobrow criou as knowledge representational languages (linguagens representacionais de conhecimento) que usam componentes procedurais e declarativos. Entretanto, no início dos 80, Winograd trabalhou com Fernando Flores (1944), ex-ministro da economia chileno, numa nova perspectiva pragmática da linguagem e não representacional⁽⁶⁾.

O tom triunfal dos pioneiros da IA sofreu fortes abalos na década de 80. Em 1957, Simon havia previsto que em dez anos o computador digital seria campeão mundial de xadrez -o que de fato só veio acontecer em 97, com a vitória do computador Deep Blue sobre o enxadrista russo Garry Kasparov-; que descobriria e provaria um teorema matemático inédito e importante; e que "a maior parte das teorias psicológicas tomará a forma de programas de computador"⁽⁷⁾. Porém, o que se via em meados dos 70 era uma profusão de promessas não cumpridas. Weizenbaum argumentava, em Computer Power and Human Reason (Poder do Computador e Razão Humana, 1976), a favor da manutenção da esfera de atividades humanas, combatendo a transferência de funções propriamente humanas -sentimentos e ética- para as máquinas, pois a estas faltaria a experiência adquirida pela espécie.

Contudo, o ataque mais virulento já havia sido desferido por Hubert L. Dreyfus, em O Que os Computadores Não Podem Fazer (1972). Pesquisador em IA formado pela universidade Harvard, depois filósofo do MIT e da Universidade da Califórnia, Dreyfus criticou a idéia de que todo comportamento humano é ordenado por regras lógicas. Os seres humanos, ao contrário dos computadores, teriam uma consciência periférica, tolerância à ambigüidade e um corpo que sofre fadiga e tem necessidades que preenchem a condição da pessoa. Um computador trata todos os fatos por igual, sem discriminá-los e avaliá-los, conforme o significado da vida humana. Essa abordagem fenomenológica não foi bem aceita, embora as objeções éticas de Weizenbaum tenham sido ouvidas, graças à aversão que a perspectiva de Dreyfus provocava nos adeptos da tradição epistemológica.

Entretanto, as suspeitas ao trabalho da IA não ficaram só nisso. O Conselho de Pesquisa Científico Britânico encomendou ao analista de sistemas inglês Sir James Lighthill uma avaliação sobre o estado da arte, em 1972. Em seu relatório, Sir Lighthill acusou o excesso de otimismo inicial e o desapontamento, após 25 anos de pesquisa no setor, pois nenhum grande impacto havia sido detectado até aquela época. Somente SHRDLU saiu-se bem no levantamento feito por Lighthill. Nas duas décadas seguintes, a IA obteve alguns resultados que justificaram sua existência, não como uma ameaça capaz de substituir o ser humano nas decisões vitais, mas como uma ferramenta útil para o incremento da compreensão da espécie⁽⁸⁾.

Referências Bibliográficas

DREYFUS, H.L. O Que os Computadores Não Podem Fazer. - Rio de Janeiro: Eldorado, 1975.

GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente; trad. Cláudia M. Caon. - São Paulo: Edusp, 1995.

PESSIS-PASTERNAK, G. Do Caos à Inteligência Artificial; trad. Luiz P. Rouanet. - São Paulo: Unesp, 1993.

WINSTON, P. H. Inteligência Artificial; trad. Carlos O. Pavel. - Rio de Janeiro: LTC, 1988.

Notas

1. Veja DREYFUS, H. L. O Que os Computadores Não Podem Fazer, part. I, cap. 1, seç. II, p. 94-106 e GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente, II, cap. 3, pp. 166-169.

2. Veja GARDNER, H. Op. Cit, idem, pp. 169-170.

3. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 170-173.

4. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 173-175 e WINSTON, P. H. Inteligência Artificial, cap. 2, pp. 31-35.

5. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 175-176.

6. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 176-177 e WINOGRAD, T. "Militante da Informática", in PESSIS-PASTERNAK, G. Do Caos à Inteligência Artificial, pp. 240-242.

7. SIMON, H. Apud DREYFUS, H. Op. Cit, "Introdução", II, p. 34.

8. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 177-180.