Algumas ideias básicas sobre Inteligência Artificial
por Luís Antônio Waack Bambace
A primeira vista há basicamente dois métodos de inteligência artificial: redes neurais e Fuzzy Logic. Só que é possível estruturar modelos de modo que se treine o sistema separadamente com relação a conexão da estrutura ou comportamento do nó da estrutura. Este tipo de ação é conhecida como Mapa Conectivo Difuso, Fuzzy Cognitive Maps, se linear, ou Mapa de Conhecimento Difuso se não linear, Fuzzy Knowledge Maps. Sempre há uma rede neural e um modelo de Fuzzy Logic de mesmo comportamento.
Num cérebro, os neurônios se conectam uns aos outros, o sinal que recebem de um outro neurônio recebe é enviado a outros neurônios com uma amplificação ou atenuação individualizada e específica para cada um dos demais neurônios. Esta mudança de nível é ajustada via treino, de modo que a saída garanta o erro mínimo em uma atividade, como, por exemplo, arremessar uma bola de basquete. Em interpolações polinomiais do passado, mais graus de liberdade que dados gerava loucuras. Em redes neurais, o sistema tende a gerar ganhos idênticos em vários neurônios, de forma que mais neurônios que o necessário gere proteção contra a perda de um deles. Se 500 neurônios de um ser humano se comportam de modo idêntico, a falha de um deles gerada por uma doença, afeta cerca de 0,2% o resultado de saída.
Vamos supor que uma senhora vá comprar numa loja uma camisa para o marido, esqueça suas medidas e queira uma camisa que acerte no tamanho básico, comprimento da manga e colarinho. Se ela vê alguém com um pescoço da largura daquele de seu marido, fala ao vendedor que acha que a medida do colarinho é igual a deste alguém. Só que isto é raro. Se vê uma pessoa com um pescoço um pouco mais gordo e outra com outro um pouco mais magro, diz que está por exemplo a 20% daquele do mais gordo e 80% daquele do mais magro. O vendedor dá um peso 0,8 para a medida do pescoço gordo e 0,2 para o magro, e acha um bom chute para o tamanho do colarinho do marido dela. Os dois pesos são chamados de pertenças, e podem se ajustado por treino e método dos mínimos quadrados com lógicas mais complexas tipo gordo ou não, alto ou baixo, musculoso ou não, pescoço longo ou comprido. Afinal um gordo tem mais chance de usar um número de colarinho maior que um magrela. O chamado método de montanha é o mais eficiente para ajuste de pertenças em Fuzzy Logic. Aparentemente seu uso gasta menos recursos de treinamento que os requeridos por uma rede neural.
Mas o conhecimento prévio da estrutura de um sistema reduz o esforço de treinamento, qualquer que seja o método e modelo usado. Um semáforo num cruzamento onde cada direção perpendicular tem canteiro central de uma dada dimensão, e 3 faixas de rolamento para cada corrente de fluxo, terá comportamento igual para um dado ajuste de tempos e fluxo de veículos em cada corrente de fluxo que outro semáforo de mesmas características. Aí se pode modelar os nós, semáforos, e as ligações que traduzem fluxos a partir de decisões de motoristas de escolher um caminho ou outro a partir de informações do Waze e de suas observações do movimento nas ruas. Esta é a ideia do Mapa Conectivo Difuso usado, por exemplo, em Brisbane na Austrália.
Há ainda interpretadores de voz, baseados no vocoder Formant. Batimentos de reflexões da fundamental da corda vocal de alguém geram todos os sons que alguém pode vocalizar. Lá pelos anos 1920 alguém gerou o falador, usando 10 diafragmas de máquinas fotográficas comandados por mola e fios de marionetes. Treinou e imitou qualquer voz ajustando a frequência fundamental usada. Dele veio a versão eletrônica do celular, o LPC10. Mas numa pessoa, parâmetros da cavidade bucal, tamanho de dentes, úvula, distância das cordas vocais a cavidade bucal, volume e posição da língua definem o som. O Formant, descobre os parâmetros fixos da pessoa e ajusta os variáveis. Permite com 125 bits por segundo traduzir não só o que se fala mas o sentimento e volume associado com acentuação teatral da Grécia Antiga. Sistemas baseados nisto, usam a chamada do nome do robô associado para ajustar os parâmetros do vocoder em cerca de 75 ms. Chamar o nome do robô sempre, como no comando do Tiggo 8, evita que o robô tente interpretar como uma ordem uma conversa entre os passageiros deste carro.
Um Formant mais a busca convencional de um Google, Alta Vita, Bing e similares não precisa de inteligência artificial. Redes neurais em geral não explicitam seus ganhos internos. Já com Fuzzy Logic se conhece tudo e se pode interpretar facilmente o porquê da rede ter convergido para uma dada interpretação da situação. Uma baita rede neural com uma baita máquina interpreta qualquer coisa rapidamente, mas uma rede mais simples, conhecendo a estrutura do que se quer interpretar pode convergir em tempos iguais ou menores. Treinamentos consomem energia, as redes de inteligência artificial tendem a consumir de 10 a 15 vezes mais energia que os sistemas de busca a partir de texto. Aí vem a questão de objetivos. Se o objetivo dos operadores de sistemas de inteligência artificial na internet é facilitar a vida do usuário, talvez o uso de Formant e buscadores tradicionais, com apoio eventual de inteligência artificial para melhorar buscas a partir de textos seja a melhor solução. Se o objetivo for financiar o desenvolvimento de chips casados de inteligência artificial e computação quântica com operações na rede, aí joga uma conta maior para os anunciantes e tudo bem.
Lembro que para que o mercado consiga regular um setor qualquer de modo a se ter uma alocação de recursos que maximize o bem-estar coletivo, não se pode ter assimetria de informações, nem arbitragem, ganhos indevidos em grande escala face a poder ou privilégios. Estas duas premissas dão suporte a ideia de Keynes de uma lei de oferta e procura modificada, onde para haver alguma regulação no mercado tinha que se ter muitos produzindo, muitos distribuindo e muitos comprando. Se um elo destes que fosse tivesse escassez de participantes, acordos entre eles poderiam impedir a autorregulação do mercado. Hoje com Teoria de Jogos, dá para ver os riscos de falta de regulação de qualquer mercado. Se os controladores de um mercado tem poder demais, interferem na decisão de estados nacionais, dificultando sua regulamentação. Diz a lenda que giram 4 bilhões de dólares ao ano nas ações lobistas junto ao congresso dos Estados Unidos.
O setor de inteligência artificial e chips investiu pesado numa linha aparentemente de maior custo. Como dizia um padre que aconselhava casais, não são os fatos, mas nossa interpretação dos fatos que geram nossas decisões. A pergunta maior, feita, por exemplo, por Pilatos é: O que é a verdade? Por mais que busquemos, temos aproximações dela. A lei dos gases perfeitos não é exata. Pior quando se que entender o que as pessoas ou comunidades fazem. Baseadas em modelos, o setor das Big Techs fez uma aposta, que pelas oscilações geradas pela DeepSeek, mostraram que elas não fizeram a melhor opção. O investimento já feito, pode ter baixo retorno, se alternativas mais sábias forem adotadas por novas empresas americanas, europeias, chinesas, indianas e russas. Por mais que as Big Techs tentem influenciar decisões nos Estados Unidos para minimizar suas perdas, outros setores que ganharão com novas tecnologias vão tentar se contrapor. Nada pior que falsas certezas no que se refere ao futuro de qualquer empresa ou setor da economia. As explanações técnicas do início deste artigo, mostram combinações de tecnologia que podem baratear buscas por voz de obtenção de informações e orientações. Espero que nossas universidades já tenham alguma atuação na área de buscadores e inteligência artificial, para que tenhamos sistemas brasileiros ao menos para uso de alguns setores mais críticos.
Luís Antônio Waack Bambace – Engenheiro Mecânico – PhD em Aerodinâmica Propulsão e Energia.
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