O Escritório Europeu de Patentes recusou recentemente um pedido de patente que descrevia um recipiente para alimentos. Isso não ocorreu porque a invenção não era nova ou útil, mas porque foi criada pela inteligência artificial (IA). Por lei, os inventores precisam ser pessoas reais. Esta não é a primeira invenção da IA ​​- as máquinas produziram inovações que variam de documentos e livros científicos a novos materiais e música.

Dito isto, ser criativo é claramente um dos traços humanos mais notáveis. Sem ele, não haveria poesia, internet e viagens espaciais. Mas poderia a IA corresponder ou até nos superar? Vamos dar uma olhada na pesquisa.

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Do ponto de vista teórico, criatividade e inovação são um processo de busca e combinação . Começamos com um conhecimento e o conectamos com outro conhecimento em algo novo e útil. Em princípio, isso também é algo que pode ser feito pelas máquinas – na verdade, elas se destacam no armazenamento, processamento e conexão de dados.

Máquinas apresentam inovações usando métodos generativos. Mas como isso funciona exatamente? Existem abordagens diferentes , mas o estado da arte é chamado de redes contraditórias generativas . Como exemplo, considere uma máquina que deveria criar uma nova imagem de uma pessoa. Redes adversárias generativas enfrentam essa tarefa de criação combinando duas subtarefas.

A primeira parte é o gerador, que produz novas imagens a partir de uma distribuição aleatória de pixels. A segunda parte é o discriminador, que informa ao gerador o quão perto ele chegou de realmente produzir uma imagem real.

Como o discriminador sabe como é o ser humano? Bem, você fornece muitos exemplos de fotos de uma pessoa real antes de iniciar a tarefa. Com base no feedback do discriminador, o gerador aprimora seu algoritmo e sugere uma nova imagem. Esse processo continua até que o discriminador decida que as figuras parecem próximas o suficiente dos exemplos de figuras que aprendeu. Essas imagens geradas são extremamente próximas às pessoas reais.

Mas mesmo que as máquinas possam criar inovações a partir dos dados, isso não significa que elas provavelmente roubarão toda a centelha da criatividade humana em breve. A inovação é um processo de solução de problemas – para que a inovação aconteça, os problemas são combinados com as soluções. Os seres humanos podem ir em qualquer direção – eles começam com um problema e o resolvem, ou tomam uma solução e tentam encontrar novos problemas para ele.

Um exemplo desse último tipo de inovação é o post-it note. Um engenheiro desenvolveu um adesivo muito fraco e estava sentado em sua mesa. Só mais tarde um colega percebeu que essa solução poderia ajudar a impedir que suas anotações caíssem em suas notas durante a prática do coral.

Usando dados como entrada e código como formulação explícita de problemas, as máquinas também podem fornecer soluções para os problemas. A localização de problemas, no entanto, é difícil para as máquinas, pois os problemas geralmente estão fora dos limites do pool de dados em que as máquinas inovam.

Além disso, a inovação geralmente se baseia em necessidades que nem sabíamos que tínhamos . Pense no Walkman. Mesmo que nenhum consumidor tenha expressado o desejo de ouvir música enquanto caminhava, essa inovação foi um enorme sucesso. Como essas necessidades latentes são difíceis de formular e tornar explícitas, também é improvável que elas entrem no pool de dados de que as máquinas precisam para inovar.

Humanos e máquinas também possuem diferentes matérias-primas que eles usam como insumo para a inovação. Onde os humanos recorrem a uma vida inteira de experiências amplas para criar idéias, as máquinas são amplamente restritas aos dados que os alimentamos. As máquinas podem gerar rapidamente inúmeras inovações incrementais em formas de novas versões com base nos dados de entrada. No entanto, é improvável que a inovação revolucionária saia das máquinas, pois muitas vezes se baseia na conexão de campos distantes ou desconectados entre si. Pense na invenção do snowboard , que conecta o mundo do esqui e do surf.

Além disso, a criatividade não se trata apenas de novidade, mas também de utilidade. Embora as máquinas possam claramente criar algo que é incrementalmente novo, isso não significa que essas criações sejam úteis. A utilidade é definida nos olhos daqueles que potencialmente usam inovações e é difícil julgar as máquinas. Os seres humanos, no entanto, podem ter empatia com outros seres humanos e entender melhor suas necessidades.

Por fim, as idéias criativas geradas pela IA podem ser menos preferidas pelos consumidores simplesmente porque foram criadas por uma máquina. Os seres humanos podem desconsiderar as idéias da IA, pois acham que essas idéias são menos autênticas ou até ameaçadoras . Ou eles podem simplesmente preferir idéias de seu tipo, um efeito que já foi observado em outros campos.

A partir de agora, muitos aspectos da criatividade continuam sendo um terreno incontestado para máquinas e IA. No entanto, existem isenções de responsabilidade. Mesmo que as máquinas não possam substituir os seres humanos no domínio criativo, elas são uma  grande ajuda para complementar a criatividade humana . Por exemplo, podemos fazer novas perguntas ou identificar novos problemas que resolvemos em combinação com o aprendizado de máquina.

Além disso, nossa análise é baseada no fato de que as máquinas inovam principalmente em conjuntos de dados restritos. A IA pode se tornar muito mais criativa se combinar dados grandes, ricos e desconectados.

Além disso, as máquinas podem melhorar a criatividade quando melhoram o tipo de inteligência ampla que os humanos possuem – algo que chamamos de “inteligência geral”. E isso pode não ser muito longe no futuro – alguns especialistas avaliam que há 50% de chance que as máquinas atingem a inteligência em nível humano nos próximos 50 anos.

Bom é isso, achei esse artigo no thenextweb.com para saber mais sobre ele:
Este artigo foi republicado de The Conversation  por  Tim Schweisfurth , Professor Associado de Gerenciamento de Tecnologia e Inovação da Universidade do Sul da Dinamarca e René Chester Goduscheit , Professor de Estudos de Tecnologia e Inovação da Universidade de Aarhus  sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original .

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