Tecnologia

Polêmica no Vale do Silício suíço

John Markoff © 2016 New York Times News Service Lugano, Suíça – Jurgen Schmidhuber pode ser o Rodney Dangerfield da pesquisa de inteligência artificial. Em uma visita a esta idílica cidade suíça nas montanhas perto da fronteira com a Itália, é fácil entender por que ele acredita que seu trabalho pioneiro no campo frequentemente, como o […]

SCHMIDHUBER: ele publicou um artigo sobre inteligência artificial em 97, mas foi suplantado pelas novas estrelas da tecnologia  / David Kasnic/The New York Times

SCHMIDHUBER: ele publicou um artigo sobre inteligência artificial em 97, mas foi suplantado pelas novas estrelas da tecnologia / David Kasnic/The New York Times

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Da Redação

Publicado em 14 de dezembro de 2016 às 14h07.

Última atualização em 22 de junho de 2017 às 17h55.

John Markoff
© 2016 New York Times News Service

Lugano, Suíça – Jurgen Schmidhuber pode ser o Rodney Dangerfield da pesquisa de inteligência artificial. Em uma visita a esta idílica cidade suíça nas montanhas perto da fronteira com a Itália, é fácil entender por que ele acredita que seu trabalho pioneiro no campo frequentemente, como o comediante gosta de dizer, não é respeitado.

Longe, no Vale do Silício, do outro lado do mundo, a indústria da tecnologia está construindo carros que se autodirigem e aparelhos domésticos que respondem a comandos de voz e até tentam prever o que você vai fazer.

Em alguns círculos, aqueles que fizeram o trabalho anterior, que tornou essa tecnologia possível, são estrelas. Há Sebastian Thrun, especialista em robôs que fez pesquisas pioneiras sobre os carros autônomos do Google. Adam Cheyer e Tom Gruber que trabalharam no programa de inteligência artificial Siri, que depois foi comprado pela Apple. E o Facebook contratou Yann LeCun, especialista em “redes neurais” que deixou a Universidade de Nova York para começar um programa de pesquisa na gigante das redes sociais.

Mas mencione o nome de Jurgen Schmidhuber em um restaurante local automatizado que serve quinoa no almoço, frequentado por programadores de San Francisco, e você possivelmente vai receber olhares perplexos.

Em uma recente viagem de trem a Zurique, Schmidhuber, homem atlético de 53 anos que é o coordenador do Instituto Dalle Molle de Pesquisa de Inteligência Artificial, refletiu sobre o motivo pelo qual sua pesquisa anterior é frequentemente ignorada. “É como grande parte da sociedade. Às vezes é pós-fatual.”

As reclamações de Schmidhuber são bem conhecidas na confraria de pesquisadores que transformaram o que até meia década atrás era um remanso acadêmico em uma indústria de muitos bilhões de dólares. Ele foi acusado de ficar com o crédito pela pesquisa de outra pessoa e até de usar vários pseudônimos na Wikipédia para parecer que muitas pessoas estavam concordando com suas postagens.

“Jurgen é loucamente obcecado com reconhecimento e continua reivindicando crédito que não merece por muitas, muitas coisas. Isso faz com que ele sistematicamente se levante no final de cada palestra e solicite a autoria do que acabou de ser apresentado, normalmente de uma maneira não justificada”, explicou LeCun em um e-mail.

Schmidhuber contesta essa crítica com um ponto maior: ele não é o único que não está recebendo crédito devido entre os pesquisadores de inteligência artificial. Na verdade, ele diz que trabalhos que remontam aos anos 1960 são regularmente ignorados pelos luminares da pesquisa hoje.

Apesar de insistir que não guarda rancor de pesquisadores mais conhecidos, ele se irrita com o fato de a história não ter sido mais gentil. “Alguns pesquisadores em meu campo vêm agindo como se tivessem inventado alguma coisa, embora isso tenha sido inventado por outras pessoas que eles nem mesmo mencionam”, afirmou Schmidhuber.

Mas entender a falta de conexão entre seu trabalho inicial e o fato de ele não ser uma celebridade não é fácil – e não pode ser totalmente explicado por ele viver a milhares de quilômetros do centro de gravidade da indústria da tecnologia.

A briga é sobre as raízes das redes neurais, que permitem que as máquinas aprendam reconhecendo padrões que podem ser aplicados em geral. As aplicações incluem reconhecimento de fala e linguagem, identificação visual de objetos, navegação em carros autônomos e mãos de robôs que agarram as coisas mais habilmente. Como campo científico, datam dos anos 1940. Mas apenas recentemente os pesquisadores nessa área fizeram progressos impressionantes.

Em 1997, Schmidhuber e Sepp Hochreiter publicaram um artigo sobre uma técnica que, como ficou provado, tornou-se crucial para estabelecer as bases para o progresso rápido que foi feito recentemente em visão e fala. A ideia, conhecida como Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM na sigla em inglês), não foi amplamente entendida quando do lançamento. Ela essencialmente oferecia uma forma de memória ou contexto para as redes neurais.

Assim como os humanos não recomeçam a aprender do zero a cada segundo, um tipo específico de rede neural adiciona etapas ou memória que interpreta cada nova palavra ou observação à luz do que foi previamente observado. A LSTM melhorou surpreendentemente essas redes, levando a enormes saltos em precisão.

Pode ser que o infortúnio de Schmidhuber tenha sido o fato de ele simplesmente ter surgido muito cedo – alguns anos antes dos computadores poderosos e baratos que temos hoje. Só recentemente seus conceitos começaram a ter sucesso.

No ano passado, por exemplo, os pesquisadores do Google relataram que usaram LSTM para diminuir os erros de transcrição de seu serviço de reconhecimento de fala em 49 por cento. Foi um aumento imenso depois de anos de progresso gradual.

Mas entre a pesquisa de Schmidhuber e de Hochreiter e o progresso de hoje há uma grande lacuna – e aí está a fricção. Os outros pesquisadores dizem que a contribuição de muitas pessoas foi necessária para chegar do ponto A ao ponto B, onde estamos hoje.

“Ele fez muitas coisas seminais. Mas não foi a pessoa que tornou isso popular. É como os vikings descobrindo a América; Foi Colombo que tornou isso real”, afirma Gary Bradski, cientista de inteligência artificial que criou um sistema popular de visão de computador chamado OpenCV.

Schmidhuber também tem uma visão grandiosa para a inteligência artificial – que “máquinas autoconscientes” estão próximas – o que causa escárnio entre seus pares. Para resumir o debate: a inteligência artificial é uma disciplina da engenharia ou um campo divino que está prestes a criar uma nova espécie superinteligente?

Schmidhuber acredita firmemente no campo de deus. Ele afirma que os conceitos básicos para esse tipo de tecnologia existem e que não há nada mágico sobre a consciência humana.

“De modo geral, a consciência e a autoconsciência são superestimadas”, disse ele, afirmando que a consciência de máquina vai emergir de computadores mais poderosos e algoritmos de software como aqueles que ele projetou.

Hoje, ele não afirma quando as “máquinas pensantes” devem surgir, dizendo apenas que será em breve dadas as amplas melhorias no poder dos computadores.

Em 2014, ele e outros fundaram uma empresa para comercializar parte da tecnologia que ajudou a criar e para trabalhar em inteligência artificial de “propósito geral”.

A empresa, Nnaisense, fica apenas a alguns passos do campus da Universidade de Lugano. Está sendo aconselhada por Hochreiter, que agora é o chefe do Instituto de Bioinformática da Universidade Johannes Kepler em Linz, na Áustria, e Jaan Tallinn, um dos fundadores do Skype. A empresa tem sócios em finanças, veículos autônomos e indústria pesada.

O executivo chefe da Nnaisense é o cientista da computação americano Faustino Gomez, que foi colaborador de pesquisa de Schmidhuber por muitos anos. Ele defende tanto as declarações de seu sócio de ter feito um trabalho pioneiro quanto seu otimismo sobre o campo que começou a abalar as indústrias e economias ao redor do mundo.

“Estamos no começo do fim do começo em inteligência artificial”, diz ele.

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