Para que os carros sejam apenas parcialmente autônomo Acima de tudo, eles precisam de uma coisa: inteligência. Todos os sensores, câmeras e radares que podem ser conectados ao carro coletam continuamente grandes quantidades de dados, mas, no final das contas, não são úteis se faltar à mente trabalhar com eles. Os computadores agora são relativamente bons na área de "aprendizado de máquina": o computador aprende com o passado e transfere o conhecimento para o futuro.
Encontramos exemplos de aprendizado de máquina todos os dias: se você pesquisa o ACAD no Google, por exemplo, recebe a mensagem: "Você quis dizer ADAC?". No entanto, o computador não é inteligente o suficiente para reconhecer a palavra como incorreta e corrigi-la. Ele sabe apenas que, no passado, muitas pessoas que pesquisaram o ACAD iniciaram uma nova pesquisa do ADAC apenas alguns segundos depois. A máquina lembra desse padrão e o transfere para novas consultas de pesquisa.
O sistema só seria realmente inteligente se pudesse identificar uma palavra como errada sem esse processo de aprendizado anterior e sugerir a grafia correta. Mas este é exatamente o problema da inteligência artificial: linguagem. Por exemplo, embora a tecnologia agora possa reconhecer e determinar inúmeros objetos - carros, casas, pedestres, ciclistas e muito mais - ainda mais rápidos e melhores que os humanos, muitas vezes é difícil, mesmo com as palavras e frases mais simples. Pense nas tentativas muitas vezes mais ruins do que corretas de traduzir vários programas de tradução.
E, embora os seres humanos como seres inteligentes muitas vezes ainda possam entender traduções grosseiras, o computador também falharia sem piedade aqui. Isso não seria tão ruim se a linguagem não fosse a única saída direta para dentro do cérebro. Todo pensamento humano e, portanto, nossa inteligência, é baseado na linguagem - Platão já reconheceu isso, que formulou: "Pensar é a conversa interior da alma consigo mesma". Mas enquanto o computador não "falar" tão bem quanto nós, seres humanos, ele não será capaz de pensar e agir de maneira comparável - quão difícil isso é, todo mundo que tenta pensar em um idioma estrangeiro perceberá por si mesmo.
Essa conexão já prejudicou a pesquisa em inteligência artificial (IA) nos anos 90. Enquanto o desenvolvimento do aprendizado de máquina continua a progredir e o sucesso é alcançado, os alunos de IA passam de alto a baixo e continuam presos ao problema da linguagem. Agora, os especialistas esperam uma queda semelhante na época. Depois que a pesquisa ganhou velocidade nos últimos dez anos e o Google estabeleceu um novo marco com seu computador AlphaGo, os mais recentes robôs de fala estão novamente enfrentando o obstáculo conhecido.
O impacto da não compreensão fica claro quando, por exemplo, programas de computador tentam usar as atividades do Facebook de um usuário para fazer declarações sobre seus personagens - eles geralmente estão separados por quilômetros. As coisas pioram ainda mais se o programa finalmente propõe publicidade com base nessas premissas: não é incomum que todo idoso de uma certa idade receba o relógio extra grande com um dia inteiro da semana para pacientes com demência.
O aprendizado de máquina pode parecer um pouco ingênuo em comparação direta à inteligência artificial - mas erros como esse raramente acontecem. Em relação ao carro, isso significa que mais e mais funções podem ser transferidas para a tecnologia no futuro. Em frente nos processos de rodovia ou estacionamento, por exemplo, mais cedo ou mais tarde não precisaremos mais fazer isso sozinhos. Aqui, o computador pode aplicar e transferir conhecimentos que foram aprendidos. Assim que o carro cruzar a cidade sozinho e for confrontado com uma infinidade de eventos imprevisíveis, ele falhará por um longo tempo: devido à falta de razão. (Michael Gebhardt / SP-X)