Os pesadelos recorrentes de Will Smith sobre Sonny da iRobot podem finalmente ter diminuído, mas há uma boa chance de ele estar vivo para ficar cara a cara com a coisa real - de acordo com um especialista no campo da IA..

Murray Shanahan, professor de robôs cognitivos do Imperial College de Londres, está trabalhando em aprendizado profundo em inteligência artificial e acredita que há uma boa chance de vermos inteligência artificial em inteligência humana nos próximos 30 anos..

"Eu diria que as chances de isso acontecer na minha vida são melhores que cinquenta e cinquenta", disse ele à TechRadar. "Assim, nos próximos 30 anos, eu diria que melhor do que cinquenta anos, conseguiremos AI no nível humano."

Mas enquanto Siri e Google Now podem estar ficando mais espertos a cada dia, Shanahan calcula que há uma peça que faltava no quebra-cabeça que ainda estamos para encontrar. Assim que tivermos, as coisas vão se desenvolver muito mais rapidamente.

"A coisa surpreendente sobre os seres humanos, e outros animais também, é que somos tão adaptáveis. Então esse tipo de inteligência geral - estamos longe de entender como alcançar essa inteligência geral artificial, e eu não acho que ninguém realmente sabe quais são as peças que faltam ", disse ele. "Eu acho que há um truque que a natureza descobriu, que a evolução descobriu, que não estamos aproveitando ao máximo ainda".

"'Mais humano que humano' é o nosso lema"

Shanahan disse que está acompanhando de perto o que o Google está fazendo, desde que comprou a empresa britânica de inteligência artificial DeepMind. E o Google certamente não é o único - empresas como Facebook e Yahoo também vêm pegando especialistas em inteligência artificial..

"Na IA houve ciclos de decepção e decepção, e estamos em uma grande fase de hype no momento com todos esses eventos, como o DeepMind sendo comprado pelo Google por 400 milhões de libras. E muitas pessoas estão trabalhando na mesma tecnologia em que estão trabalhando. "

"Talvez este não seja seguido por desapontamento. Talvez haja algo nisso, especialmente porque estamos vendo muitas grandes corporações colocando muito dinheiro em algumas dessas coisas."

Uma área que Shanahan sente ter aprendido rapidamente é o reconhecimento de fala. "Foi realmente uma porcaria por anos e anos. E então, de repente, com o aprendizado de máquina estatística e muita computação barata disponível, capaz de processar uma enorme quantidade de dados, de repente isso se tornou muito bem sucedido."

"Eu acho que o reconhecimento de fala está bem lá", acrescentou. "Mas uma das razões pelas quais está melhor é devido ao uso de tecnologia preditiva. E isso é devido à disponibilidade de enormes quantidades de dados que podem ser aprendidos, então isso é ajudado. O que é sem dúvida o modo como trabalhamos também. "

  • Eles já estão nos batendo uma pedra, papel, tesoura