• Inteligência Artificial I;

• Texto: GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente; II, capítulo 3 pp. 153-166.

A possibilidade de elaborar programas para computadores simularem comportamento inteligente começou a tornar-se realidade no final de 1956, quando um grupo de matemáticos e lógicos decidiram por em prática a hipótese de que a descrição precisa das regras que constituem a gramática mental permitiria a qualquer mecanismo reproduzir a inteligência humana. Nessa época, John McCarthy (1927), professor de matemática em Dartmouth (New Hampshire, EUA), cunhou a expressão "inteligência artificial" (IA) e, já em 1957, fundou o primeiro laboratório voltado para o assunto no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Ao seu lado, Marvin Minsky (1927) -matemático e neurologista- Herbert Simon e Allen Newell despontavam como os principais nomes da disciplina nascente.

Os primeiros programas de computação que jogavam xadrez e damas, solucionavam teoremas lógicos e geométricos estavam sendo apresentados. Enquanto isso, Nathan Rochester, programador da IBM, antecipava, em duas décadas, um modelo de programação análogo às redes neurais -sistema em que os componentes, como as células nervosas, são conectados em camadas e funcionam de modo paralelo. Com isso, estavam sendo desdobradas as idéias pioneiras da geração anterior formada por Von Neumann, Wiener e Turing, entre outros, ao mesmo tempo em que eram revelados novos potenciais de aplicação dos computadores, não apenas calculando números grandes, mas processando símbolos lógicos e lingüísticos⁽¹⁾.

O consenso em torno dos objetivos, entretanto, não foi suficiente para garantir uma definição sobre a linha de pesquisa a ser adotada pela IA. Para alguns, a criação de programas caracterizava o setor. Outros pretendiam limitar os estudos à linguagem de programação ou ao desenvolvimento dos equipamentos, enquanto havia aqueles preocupados com o modo de conceituar humano e tentavam reproduzir o pensamento ou simplesmente as respostas inteligentes da mente. A versão mais "fraca" da IA visava tão somente testar as teorias sobre o processamento cognitivo humano. Já a chama IA forte considerava os programas elaborados as melhores explicações acerca dos estados cognitivos. Entre aqueles considerados generalistas, existia a pretensão de descrever programas abrangentes para a resolução da maioria dos problemas. Por outro lado, os especialistas pensavam que programas detalhados, de domínios restritos, poderiam atingir um desempenho melhor. A tudo isso, acresce a discussão em torno do estatuto científico do novo campo, que muitos consideravam uma sub-área da engenharia aplicada ao buscar inventar uma "máquina pensante"⁽²⁾.

Breve Histórico

O desejo de possuir um artefato mecânico com as faculdades cognitivas iguais as corpo humano vem de longa data. Já na Ilíada (séc. VIII a. C.), Homero faz "moças de ouro que às vivas assemelham/ Na força e mente e voz, por dom celeste"⁽³⁾ assistirem a Hefesto na fundição de armas para a guerra de Tróia. Na Idade Média, autômatos (palavra de origem grega -automaton- que significa aquele que se move a si mesmo) teriam sido construídos por um certo Johann Müller (1436-1476), de alcunha Regiomontanus. Desde o início do século XVII, graças ao avanço da arte da relojoaria, esses mecanismos tiveram grande divulgação. Na França, Jacques de Vaucanson (1709-1782) construiu vários tocadores de flauta transversa, pífaros, tambor, bem como seu famoso "pato" que batia asas, nadava, comia grãos e depois os expelia. Seu conterrâneo, Julien Offroy de la Mettrie (1709-1751), chegou a ser banido, por sustentar, no livro L'Homme Machine (O Homem Máquina, 1747), que "a alma é apenas um termo vão sem qualquer significado. Concluamos então audaciosamente que o homem é uma máquina"⁽⁴⁾.

Por volta de 1833, o matemático inglês Charles Babbage (1792-1871) trabalhou no projeto de uma máquina de calcular, cujas características principais antecipavam o arranjo dos primeiros computadores eletrônicos. Ela era composta por uma porta de entrada de dados; uma memória de armazenamento de informação; uma unidade matemática, para operar os cálculos; uma unidade de controle, que indicava quando e como usar a informação, e um dispositivo de saída de dados, que fornecia as respostas impressas. O processo de computação utilizaria cartões perfurados com informação codificada, tal como os teares mecânicos inventados pelo francês Joseph-Marie Jacquard (1752-1834), em 1801. Embora a Inglaterra vitoriana não tivesse condições industriais para produzir as peças sofisticadas necessárias à construção da "máquina diferencial" de Babbage, como ela ficou conhecida, o estatístico norte-americano, Herman Hollerith (1860-1929), pôde fabricar máquinas de somar que foram utilizadas para separar, contar e catalogar os resultados do censo de 1890 três vezes mais rápido que as máquinas convencionais de então. Mais tarde, mecanismos semelhantes ao de Hollerith passaram a ser empregados em contabilidade e negócios, em geral, utilizando os cartões perfurados que só foram superados 90 anos depois pelas fitas magnéticas. Nesse ínterim, ele fundou a Computing Tabulating Recording Company (CRT) que se fundiu a outras empresas para formar a International Business Machine Corporation (ou simplesmente: IBM).

Simultâneo aos avanços desses equipamentos, George Boole, matemático inglês, procurava associar as leis básicas do pensamento aos princípios da lógica com o intuito de eliminar as ambigüidades da linguagem natural. Em 1847, Boole apresentou, no opúsculo The Mathematical Analysis of Logic (A Análise Matemática da Lógica), um sistema que consiste num conjunto de símbolos, cujos operadores disjuntivo, conjuntivo e negação correspondiam, respectivamente, aos sinais "+", "." e "-" que formavam expressões de valores verdadeiro ("1") ou falso ("0") com variáveis "a", "b", "c" etc, representando proposições de um conjunto de sentença "S". A álgebra booleana permitia que o raciocínio fosse processado sem qualquer relação a conteúdos particulares e específicos, ao mesmo tempo que garantia a postulação de axiomas para identidade, associatividade, comutatividade, distributividade, complementação e todas operações básicas do pensamento. A teoria de Boole prosseguiu de forma mais sistemática na obra A Investigation of the Laws of Thought (Uma Investigação das Leis do Pensamento, 1854), a qual Bertrand Russell atribuiu a descoberta da matemática pura⁽⁵⁾.

A aplicação da álgebra booleana aos circuitos eletrônicos só foi possível depois de Claude E. Shannon concluir, em 1938, sua dissertação de mestrado, intitulada "A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits" (Uma Análise Simbólica dos Circuitos de Interruptores e Relés). Shannon adaptou as idéias de Boole ao chaveamento de circuitos telefônicos, associando os estados aberto e fechado dos interruptores, respectivamente, aos valores falso e verdadeiro das equações lógicas. Esse esforço de tradução de uma linguagem formal para um aparato físico, facilitou a formulação de projetos e a construção de maquinário eletrônico a um custo menor. Desde então, a fabricação de circuitos eletrônicos, bem como posteriormente, os programas deveriam levar em conta instruções em linguagem de máquina sob o ponto de vista formal da lógica e não pelo acúmulo de operações e números da aritmética.

John von Neumann, inspirado por Shannon, demonstrou como a lógica binária poderia ser utilizada na formação de programas armazenados em memória. Um conjunto de regras operacionais -também chamado de algoritmo-, instalado na memória do equipamento, controlava a seqüência de operações, ao invés das instruções serem ditadas por uma painel de programação, onde uma fiação conectada determinava as etapas de processamento, como na máquina de Turing. Tendo em mente a concepção de programa armazenado, Von Neumann participou da construção do EDVAC (Computador Eletrônico Automático de Variável Discreta) que começou a funcionar em 1950, substituindo ao ENIAC (Computador e Integrador Numérico Eletrônico Automático) que havia sido construído em 1946. O EDVAC foi o primeiro computador a seguir o conceito de máquina de Von Neumann: programa armazenado, linguagem binária e processamento serial da informação.

Os programas pioneiros passaram a conter um sistema compilador que fazia a interface entre a linguagem de máquina, em baixo nível -escrita no sistema binário-, e a linguagem humana, em alto nível. Além dos compiladores, um sistema montador selecionava e agrupava, em rotinas e sub-rotinas, uma biblioteca de programas mais utilizados pelo programa principal acessado pelo usuário. A máquina de Von Neumann aproveitava princípios semelhantes ao de Babbage, reunindo também uma unidade de controle, outra aritmética ou lógica, memória, portas de entrada e saída; além do programa instalado na memória e um método de endereçamento pelo qual a unidade de controle lê numa seqüência serial de regras para processar as instruções do programa⁽⁶⁾.

A Solução Geral dos Problemas

A abordagem dos primeiros trabalhos em IA tendeu para uma simulação direta dos procedimentos mentais humanos, tal como estes eram entendidos, naquela época. Os programas incorporavam as regras práticas que se pressupunham semelhantes as usadas pelos seres humanos. Em 1952, John Cliff Shaw juntou-se a Allen Newell e Herbert Simon no laboratório da companhia RAND -empresa de consultoria estratégica norte-americana- , a fim de explorar as diversas tarefas relacionadas com a manipulação de símbolos que um computador poderia fazer ao simular a inteligência humana.

Logo eles perceberam que programas de jogos, solucionadores gerais de problemas (SGP) e de teoremas lógicos precisavam de uma linguagem mais próxima do nível de compreensão do programador. Em 55, as primeiras linguagens de processamento de informação e listas (PIL) começaram a ser elaboradas. Tais linguagens consistiam de um conjunto de regras práticas que ajudavam a descobrir os complexos processos de raciocínio, por causa disso elas eram talvez erroneamente chamadas de programas heurísticos (heurística -processo para resolver um problema em que não há algoritmo previsto).

No ano seguinte, Logic Theorist (Teórico Lógico ou LT), utilizando uma busca heuristicamente orientada por tentativa e erro provou o teorema 2.01 dos Principia Mathematica, de Whitehead e Russell. Em 57, 38 dos 52 teoremas contidos neste livro já haviam sido provados. Para resolver esses problemas, o LT recorria a uma lista de axiomas e teoremas já provados e, quando um novo teorema era proposto, percorria todas as operações realizáveis até encontrar uma prova, imprimindo-a em seguida, caso contrário, ela encerrava sua operação. Destarte, pensava-se que o LT procedia de forma análoga a um lógico humano, porém, essas relações reduziam-se ao processo da informação na solução de problemas e não ao equipamento, cujas diferenças de base orgânica ou inorgânica eram desconsideradas. A despeito dessas dessemelhanças, os computadores mostravam poder comportar-se de modo inteligente ao seguir as etapas de processamento, tal como os humanos.

Um passo mais ousado foi cometido quando os teóricos da RAND projetaram o General Problem Solver (Solucionador Geral de Problemas), em 1959. O SGP utilizava uma análise mais sofisticada do que a tentativa e erro, adotando a estratégia de meios e fins na solução de problemas mais complexos como enigmas, criptogramas e jogos de transporte de figuras geométricas; além dos já solucionáveis problemas do LT. O método empregado pelo SGP compara o estado presente do programa com o objetivo desejado. Se forem iguais o problema estaria solucionado. Caso houvesse alguma diferença, o solucionador procurava reduzir a distância entre a situação momentânea e o fim a ser alcançado. Esse procedimento repetia-se até que atingisse a meta proposta ou se demonstrasse a sua impossibilidade de realização com as informações fornecidas e listas disponíveis no programa. Apesar de ter sido o primeiro programa a simular com relativo êxito o espectro do comportamento simbólico humano, seu projeto foi abandonado por não se ter resolvido alguns problemas básicos de organização interna, devido ao custo de tempo e trabalho para realizar tarefas mais complexas.

Contudo, Newell e Simon puderam com seus primeiros programas estabelecer a definição de computador como um sistema simbólico físico, equivalente ao cérebro humano, ou qualquer sistema de inteligência genérica. Essa visão passou a ocupar o centro das atenções de pesquisas na ciência da computação inicial. Para a dupla, as semelhanças de sistemas observadas entre o computador e a mente humana eram mais importante do que as diferenças físicas evidentes entre circuitos eletrônicos e os tecidos neurais. Ambos processariam a informação durante um período de tempo determinado, para fornecer uma resposta depois, segundo uma ordem aproximadamente lógica.

As críticas feitas ao trabalho inaugural da IA apontavam para incapacidade dos programas em distinguir as características essenciais das contingentes de um padrão complexo exibido. Eles também tinham dificuldades em reconhecer as sutilezas nas fronteiras entre conceitos adjacentes. Por desconsiderarem o contexto e não perceberem a complexa rede de semelhanças entrelaçadas, eram incapazes de aprender novas variações individuais de um paradigma relacionado⁽⁷⁾. Além do mais, contestava-se que os seres humanos fossem programados por regras lógicas, uma vez que eram capazes de improvisarem regras práticas, ao passo que os computadores não aprendiam novas regras, fora de sua programação. Por fim, argumentava-se que todos problemas propostos aos SGP eram lógicos, passíveis de resolução através da operação de símbolos, enquanto os seres humanos se defrontavam com vários outros problemas impossíveis de codificação pela lógica simbólica⁽⁸⁾.

Referências Bibliográficas

CHANGEUX, J-P. O Homem Neuronal; trad. Artur J. P. Monteiro. - Lisboa: Dom Quixote, 1991.

DREYFUS, H.L. O Que os Computadores Não Podem Fazer. - Rio de Janeiro: Eldorado, 1975.

GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente; trad. Cláudia M. Caon. - São Paulo: Edusp, 1995.

HOMERO. Ilíada; trad. Odorico Mendes. - Rio de Janeiro: W.M. Jackson, 1964.

Notas

1. Veja GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente, II, 3, pp. 153-155.

2. Veja GARDNER, H. Op. Cit., idem, pp. 153-156.

3. HOMERO. Ilíada, liv. XVIII, p. 331.

4. DE LA METRIE, J.O. L'Homme Machine, apud CHANGEUX, J-P. O Homem Neuronal, cap. 2, p. 47.

5. Veja GARDNER, H. Idem, ibdem, pp. 157-158.

6. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 159 e 160.

7. Veja DREYFUS, H. O Que os Computadores Não Podem Fazer, part. I, cap. 1, seç. II, p. 89.

8. Veja GARDNER, H. Ibdem, ibdem, pp. 160-166.