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Principais conclusões
- O bom senso é a capacidade de compreender e reagir às situações cotidianas sem analisar demais. É adquirido através de experiências e observações de vida, bem como de normas sociais e culturais.
- Os computadores lutam com o bom senso porque lhes faltam experiências do mundo real e a capacidade de se adaptarem a novos contextos. Eles também lutam com regras e suposições tácitas que os humanos entendem intuitivamente.
- Os pesquisadores estão explorando diferentes abordagens, como a construção de extensas bases de conhecimento, crowdsourcing de bom senso e ensino de IA por meio de mundos simulados, para treinar computadores na aquisição de bom senso. Houve progresso, mas ainda há trabalho a ser feito.
Senso comum. Todos nós pensamos que temos isso. Mas o que é exatamente? Os computadores ou sistemas de inteligência artificial poderão realmente adquiri-lo?
O que é bom senso e como os humanos o adquirem?
O bom senso é a capacidade básica de perceber, compreender e julgar coisas que se espera que a maioria das pessoas tenha. É a coleção de fatos, informações e regras práticas que acumulamos por meio de experiências e observações de vida. O bom senso nos permite processar e reagir com eficiência às situações cotidianas, sem analisá-las muito profundamente.
Os humanos começam a adquirir bom senso desde a infância. Quando bebês, começamos a aprender relações de causa e efeito – como chorar leva a sermos alimentados ou trocados. Através de experiências repetidas, adquirimos conhecimento prático sobre o mundo. Por exemplo, tocar em um fogão quente resulta em queimaduras. Assim aprendemos a não tocar em superfícies quentes.
Quando crianças, continuamos expandindo nosso bom senso por meio de tentativa e erro e da observação e interação com os membros da família. Por exemplo, sabemos que a roupa deve ser lavada regularmente, não se deve falar de boca cheia e derrubar o copo de leite pode causar bagunça. Pais, irmãos, professores e outros adultos nos corrigem quando violamos as normas e expectativas da sociedade. Com o tempo, essas lições são arraigadas como senso comum básico.
Além das experiências pessoais, o bom senso é moldado por normas sociais e culturais mais amplas. O que pode ser senso comum numa cultura (como tirar os sapatos ao entrar numa casa) pode não o ser noutra cultura.
Nosso bom senso se adapta à medida que amadurecemos e somos expostos a mais pessoas e ambientes. Assim, uma criança que cresce numa cidade pequena adquire um bom senso básico sobre a vida naquele ambiente. Um adulto que se muda para uma grande cidade metropolitana precisa ajustar seu bom senso para se adequar ao novo ambiente.
O bom senso continua evoluindo à medida que temos novas experiências ao longo de nossas vidas.
Por que o bom senso é desafiador para os computadores?
Existem algumas razões pelas quais o bom senso é difícil de programar.
Por um lado, os humanos aprendem o bom senso gradualmente ao longo dos anos de experiência do mundo. Experimentamos coisas, vemos o que funciona e o que não funciona e lembramos das lições. Os computadores não têm esse tipo de experiência do mundo real para se basear. Eles só sabem o que os humanos lhes dizem explicitamente.
Por exemplo, fiz esta pergunta ao ChatGPT (GPT 3.5):
Janet runs a laundry business. She washes clothes for customers and hangs them outside on clotheslines to dry in the sun. One day, Janet washed five shirts and hung them on the clotheslines in the morning. It took the shirts five hours to dry. How long will it take to dry 30 shirts?
Aconteceu com esta resposta:
Outra questão é que o bom senso depende do contexto. Se um computador tiver apenas regras específicas programadas, ele não poderá adaptá-las a novos contextos da mesma forma que os humanos conseguem intuitivamente.
Por exemplo, digamos que você ensinou a um computador o que fazer se começar a chover quando estiver ao ar livre. Parece simples, certo? Mas então e se em vez de chuva for um aspersor que liga? Ou e se estiver dentro de um supermercado e os canos começarem a vazar água do teto? Saberíamos instantaneamente como lidar com essas variações, mas um computador seguiria cegamente a regra “quando chover fora, entre”, o que agora não faz sentido.
Existem também regras e suposições tácitas que os humanos absorvem sem sequer perceber. Por exemplo, quão perto você consegue ficar ao lado de alguém antes que pareça estranho? Os humanos sabem intuitivamente a resposta, mas podem não ser capazes de explicar facilmente as regras exatas. Essas normas sociais implícitas podem ser especialmente difíceis para os computadores captarem apenas a partir dos dados.
Assim, por enquanto, o bom senso continua a ser uma das maiores fraquezas da IA em comparação com a inteligência humana. É algo natural para as pessoas, mas não tanto para as máquinas.
Como os computadores podem aprender o bom senso
Após o otimismo inicial nas décadas de 1970 e 1980, os pesquisadores perceberam como seria difícil ensinar o bom senso aos computadores. No entanto, novas abordagens mostram-se promissoras na formação de sistemas de IA para terem bom senso básico sobre o mundo físico e social quotidiano.
Uma abordagem é construir manualmente extensas bases de conhecimento, detalhando fatos e regras sobre como o mundo funciona. O projeto Cyc, iniciado em 1984 por Doug Lenat, representa um esforço ambicioso deste tipo.
Centenas de lógicos codificaram milhões de axiomas lógicos no Cyc ao longo de décadas. Embora demorado, o resultado é um sistema com considerável conhecimento do mundo real. Aparentemente, Cyc pode raciocinar que um tomate é tecnicamente uma fruta, mas não deveria ir em uma salada de frutas, graças ao seu conhecimento dos perfis de sabores culinários.
Crowdsourcing de bom senso com ConceptNet
Bases de conhecimento mais modernas, como ConceptNet adote uma abordagem de crowdsourcing para gerar afirmações de bom senso. A ideia é que, em vez de especialistas ou IA tentarem descobrir todos os fatos e relacionamentos básicos do mundo, eles os abram para que qualquer pessoa possa contribuir com trechos de bom senso.
Essa abordagem de crowdsourcing permite que essas bases de conhecimento aproveitem a inteligência coletiva de diversas pessoas na Internet. Ao acumular milhares e milhares dessas pequenas pepitas de bom senso da multidão, a ConceptNet construiu alguns repositórios surpreendentemente grandes de conhecimento básico e cotidiano. E como novos colaboradores estão sempre contribuindo, o conhecimento continua crescendo.
Ensinando o bom senso por meio da experiência
Outra abordagem promissora é construir mundos simulados detalhados onde os agentes de IA possam experimentar e aprender sobre física e intuições através da experiência.
Os pesquisadores estão criando ambientes virtuais 3D repletos de objetos do cotidiano que imitam o mundo real, como a casa digital “AI2 THOR” construída pelo Allen Institute. Dentro destes espaços, os robôs de IA podem experimentar todos os tipos de interações para desenvolver uma compreensão intuitiva de conceitos que os humanos consideram naturais.
Por exemplo, um bot de IA pode receber um corpo virtual e tentar pegar blocos, empilhá-los, derrubá-los, etc. Ao ver os blocos caírem e colidirem de forma realista, o bot aprende noções básicas sobre solidez, gravidade e dinâmica física. Não são necessárias regras – apenas experiência.
O bot também pode tentar ações como deixar cair um objeto de vidro e vê-lo quebrar ao atingir o solo. Ou pode experimentar as propriedades da água despejando líquidos e observando como eles fluem e se acumulam. Essas lições práticas fundamentam o conhecimento da IA na experiência sensorial e não apenas em padrões de dados.
Técnicas baseadas em dados, como o pré-treinamento de modelos de linguagem grandes e poderosos, também se mostraram surpreendentemente eficazes na detecção de padrões de bom senso. Modelos de IA como GPT-3.5 e GPT-4 podem gerar textos impressionantemente semelhantes aos humanos após “ler” grandes quantidades de dados da Internet.
Embora às vezes façam sugestões imprudentes (também conhecidas como alucinação de IA), a abordagem de aprendizagem estatística permite-lhes imitar certos tipos de bom senso. No entanto, continua a haver divergência sobre se isto constitui bom senso ou uma exploração inteligente de preconceitos nos dados.
Como testar computadores quanto ao bom senso
Crédito da imagem: freepik/freepik
À medida que os sistemas de inteligência artificial assumem tarefas mais complexas do mundo real, avaliar se eles têm “bom senso” torna-se crucial.
Senso Comum Físico
Uma área a testar é o bom senso físico – intuição sobre objetos, forças e propriedades básicas do mundo.
Por exemplo, mostre a um sistema de visão computacional uma foto de um livro pairando no ar e peça-lhe que descreva a cena. Nota algo incomum no livro flutuante? Ou alimente o sistema de IA com cenários incomuns, como “o homem cortou uma pedra com um pão” e verifique se isso os sinaliza como improváveis.
O ambiente AI2 THOR do Allen Institute simula torres de blocos, canecas derramadas e outras cenas para testar essas intuições físicas.
Senso Comum Social
Os humanos também têm bom senso social – uma compreensão implícita das motivações, relacionamentos e normas das pessoas. Para avaliar isso na IA, coloque situações com pronomes ou motivações ambíguas e veja se o sistema as interpreta razoavelmente.
Por exemplo, perguntei ao ChatGPT se “isso” se referia à mala ou ao troféu no prompt abaixo:
The trophy could not fit into the suitcase because it was too small.
Falhou no teste; enquanto isso, um humano obviamente saberia que eu estava me referindo à mala.
Esse tipo de teste é chamado de Desafio do Esquema Winograd, visando especificamente o bom senso social.
Segurança e Ética
É fundamental testar se os sistemas de IA aprenderam padrões inseguros ou antiéticos. Analise se a IA apresenta preconceitos prejudiciais com base em gênero, raça ou outros atributos ao fazer julgamentos.
Verifique se faz distinções éticas razoáveis. Matar um urso para salvar uma criança pode ser considerado justificado, ao passo que detonar uma bomba nuclear com o mesmo propósito não o seria. Sinalize quaisquer recomendações de atos claramente antiéticos.
Desempenho no mundo real
Avalie o bom senso observando como os sistemas de IA funcionam em ambientes do mundo real. Por exemplo, os carros autônomos identificam e respondem corretamente a objetos e pedestres? Um robô pode se mover por ambientes domésticos variados sem quebrar itens valiosos ou prejudicar animais de estimação?
Testes do mundo real revelam lacunas no bom senso que podem não aparecer em condições laboratoriais limitadas.
Progresso foi feito, mas o trabalho continua na IA de bom senso
Alguns especialistas argumentam que a IA poderá nunca alcançar o bom senso humano sem desenvolver estruturas cerebrais e corpos como os nossos. Por outro lado, as mentes digitais não estão limitadas por preconceitos humanos e atalhos mentais, por isso, teoricamente, poderiam ultrapassar-nos! Embora provavelmente não precisemos nos preocupar com IA superinteligente ainda.
No curto prazo, a melhor aposta é a IA que combina o bom senso aprendido com alguma boa programação à moda antiga. Dessa forma, erros idiotas como confundir uma tartaruga com um rifle podem ser evitados.
Ainda não chegamos lá, mas o bom senso não é mais a matéria escura da IA – o progresso está acontecendo! Ainda assim, durante algum tempo será necessária uma boa dose de bom senso humano na aplicação destas tecnologias.