Inteligência Artificial aprende habilidade humana crucial pela primeira vez 

Você derrama café na toalha da mesa, e, enquanto se preocupa em como eliminar aquela mancha redonda cheia de respingos, seu filho pequeno acha graça e diz que parece o sol brilhando no céu. Essa habilidade de reconhecer objetos por sua forma, ainda que em cores, texturas e materiais diferentes, chama-se generalização compositiva ou generalização sistemática.

Embora nós possamos facilmente fazer esse tipo de associação (assim como tantas outras) desde muito cedo, os desenvolvedores de inteligência artificial (IA) vinham tentando — sem sucesso — reproduzir essa capacidade tão bem quanto os humanos desde meados de 1980. Porém, o jogo virou.

Alguns artigos publicados na revista científica Nature no fim de outubro afirmam que pesquisadores da Universidade de Nova York, nos Estados Unidos, e da Universidade Pompeu Fabra, na Catalunha, obtiveram êxito ao reproduzir essa habilidade rapidamente e de forma tão flexível quanto a dos humanos.

O modelo de IA capaz de fazer generalizações sistemáticas possui uma rede neural de meta-aprendizagem para composicionalidade (meta-learning for compostionality, ou MLC, na sigla em inglês). “[A MLC é a] abordagem para orientar o treinamento por meio de um fluxo dinâmico de tarefas de composição. Para comparar humanos e máquinas, conduzimos experimentos comportamentais humanos usando um paradigma de aprendizagem por instrução."

Depois de considerar sete modelos diferentes, descobrimos que [...] apenas o MLC alcança a sistematicidade e a flexibilidade necessárias para uma generalização semelhante à humana”, afirma um dos artigos.

Em outras palavras, a MLC é capaz de aprender conceitos cada vez mais sofisticados ao longo do tempo, tal qual os seres humanos. Além de incorporar cada vez mais palavras ao vocabulário, a nova tecnologia consegue relacioná-las a outros contextos, fazendo associações e composições com uma “compreensão” muito mais ampla, digamos assim.

Essa interpretação mais exata da linguagem humana promete ser um divisor de águas em áreas como traduções automáticas e atendimento ao cliente por meio de assistentes virtuais. Os cientistas creem que esse é um grande passo para o surgimento de outros sistemas ainda mais complexos.

Inteligência artificial em alta, inteligência humana em baixa

Enquanto a IA avança em um ritmo jamais visto, a cognição humana vem declinando a cada década. Segundo dados coletados pelo serviço militar da Dinamarca — onde todos os homens que se alistam são submetidos a um teste de inteligência —, desde 1998 há uma queda contínua do quociente intelectual (Q.I.).

Depois de um crescimento intelectual durante todo século 20, foi observado um declínio no Q.I. dos dinamarqueses de 2,7 pontos por década. O mesmo fenômeno foi observado em países como Alemanha, Portugal, Holanda, França, Noruega, Suécia e até mesmo Finlândia, que possui um dos sistemas educacionais mais eficientes do mundo.

Embora não tenhamos levantamentos no Brasil com o mesmo requinte dos de países citados, podemos perceber o que acontece por aqui ao considerar os resultados do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) e do Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (Pisa), no qual o Brasil figura nas últimas colocações há anos.

Dos 2,3 milhões de alunos que fizeram a prova do Enem em 2022, apenas 32 alcançaram a pontuação máxima em redação, segundo o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). Já no último Pisa, realizado em 2018, apenas 2% dos alunos brasileiros alcançaram nível de proficiência em leitura, enquanto 68% ficaram abaixo do nível 2 (básico) em matemática.

Ao que tudo indica, a inteligência artificial e a inteligência humana estão caminhando em direções diametralmente opostas, sem que tenhamos total compreensão do que isso significará a médio e longo prazo.