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Eu adoro quando minhas antigas perguntas são respondidas. Vinte anos atrás, eu fiquei acordado me perguntando porque a vida existe. Agora, depois de ler livros como , , e , eu acho que entendo. A vida é um processo não trágico, físico. A vida é como pequenos demônios do pó; pequenos redemoinhos de matéria que se movimentam, mas que por acaso têm uma estrutura que lhes permite continuar por mais tempo do que têm direito. Os demônios do pó não estão vivos, claro, porque não se reproduzem, mas são um bom lembrete do tipo de processo que a vida é.

A vida existe porque existe. Isso soa como um koan Zen, mas o que eu quero dizer é que uma vez iniciado um processo por acaso que tem a propriedade que continua, continua precisamente porque tem essa propriedade. E se esse processo por acaso também tem a propriedade que pode se reproduzir, para que a propriedade que a manteve em movimento seja passada para suas cópias, há ainda mais dela. Essas cópias não são perfeitas, é claro. Há pequenas imperfeições nas cópias, e algumas dessas imperfeições levam a variações que podem continuar e reproduzir-se ainda melhor. Isto leva a ainda mais dessas variações e a mais variações decorrentes delas, e o resultado são bactérias, árvores, humanos, aranhas e galinhas.

O que isso tem a ver com inteligência? Algumas variações do diabo do pó têm a propriedade de se moverem em direção a coisas que as mantêm em movimento e evitam coisas que as extinguem; chamamos a isso inteligência. Em alguns casos, mais inteligência permite que o dust devil continue por mais tempo e em ambientes mais diversos, assim ele pode fazer mais dust devils e variações de dust devils.

Nós demônios humanos do pó estamos agora tentando construir inteligência artificialmente. Estamos construindo de cima para baixo em um esforço de engenharia para atingir objetivos humanos. Em contraste, a natureza construiu a inteligência de baixo para cima, sem objetivo, como variação acumulada sobre variação. Esta distinção é provavelmente a razão pela qual os praticantes de inteligência artificial (IA) geralmente têm menos medo da IA do que as outras pessoas. Nós vemos isso como engenharia, como construir melhores torradeiras ou máquinas de lavar louça. Pessoas olhando para a IA de fora não a vêem como engenharia; elas vêem artefatos agindo como se estivessem vivos e fazendo coisas que os humanos fazem, como dirigir carros e identificar gatos em imagens. A pergunta natural para eles é: “Como vamos controlar essa vida quando ela ficar mais inteligente do que nós?”

Construímos nossa IA de cima para baixo porque precisamos que ela seja útil agora e porque não entendemos os fundamentos da inteligência natural. O resultado desta abordagem de cima para baixo é uma encarnação superficial. As inteligências que construímos não são encarnadas, ou mesmo quando são encarnadas, estamos tentando pular diretamente para construir inteligências que possam lidar com conceitos relevantes para a cultura humana sem a canalização subjacente. O resultado é que obtemos programas que classificam os ensaios dos alunos sem poder ler, e temos robôs que constroem carros sem saber o que é uma estrada.

Por contraste, a inteligência natural começou em organismos com morfologia simples, e estas formas simples do corpo forneceram um espaço de entrada perceptual limitado e um espaço de ação limitado, levando a decisões simples a partir de entradas simples. Através da evolução, a morfologia e a inteligência dos organismos desenvolveram-se em conjunto, o que levou a uma inteligência profundamente encarnada. Por exemplo, nós humanos somos tão eficientes em caminhar porque aproveitamos a dinâmica das nossas pernas e as tratamos como pêndulos. E as nossas rotinas sensorial-motoras permitem-nos fazer coisas como fazer sanduíches, ao mesmo tempo que minimizamos os requisitos de memória, permitindo-nos usar os olhares para obter a informação certa da parte certa do ambiente no momento certo. Usamos nossa profunda encarnação tanto para a ação quanto para a simulação interna. Quando imaginamos pontapear um objeto, fazemos isso imaginando com a parte do nosso cérebro que realmente faz o pontapé. Muitas capacidades diferentes trabalham juntas de forma ad-hoc, levando a uma sociedade da mente que governa nosso comportamento .

Porque queremos que nossa IA seja imediatamente útil, construímos robôs com morfologia complexa que podem pegar objetos, identificar gatos em imagens, e classificar críticas de filmes com base em sentimentos. Temos tido muito sucesso ultimamente com aprendizado profundo e até algoritmos genéticos, mas quando se trata de construir em senso comum, o que chamamos de inteligência geral artificial (AGI), nós batemos numa parede. Esta falta de progresso decorre da dificuldade de construir em cima das capacidades de nível inferior.

A inteligência geral humana é construída sobre conceitos de nível inferior, pré-linguísticos , . Para entender linguagem e frases como “Nossa iniciação nos levou a uma longa jornada” nós as mapeamos para a experiência física, como por exemplo, caminhar realmente por um longo caminho . Para construir uma compreensão real, podemos precisar construir conceitos abstratos sobre o código real que executa o análogo físico subjacente. Nós temos carros auto dirigindo que podem executar a navegação; talvez precisemos construir abstrações de nível superior diretamente em cima desse código de navegação para que um robô possa entender como iniciar uma empresa pode ser uma “viagem”. Nossos próprios programas de computador passam por uma espécie de evolução. Os programas de computador que funcionam bem são muito executados, como os demônios do pó que continuam a funcionar. E à medida que eles ficam por perto, eles acumulam mudanças dos bilhetes Jira e variações dos garfos no GitHub. O código começa desenhado de cima para baixo com belas abstrações, mas com o tempo, as mutações se acumulam e se tornam menos compreensíveis, mas mais adequadas ao seu ambiente.

Também estamos lentamente fundindo nossos programas para que eles se aproximem de uma sociedade mental. Tarefas que antes eram necessárias para fazer as coisas, tais como classificar ou executar um classificador CNN, agora podem ser simplesmente chamadas, deixando o programador focar em problemas de nível mais alto. Estamos lentamente construindo sistemas mais complexos através de makefiles, microservices, APIs, repos GitHub e Apache Maven. Essas pequenas sociedades mentais são agora tão complicadas que o código é frequentemente empacotado uma vez em um container Docker para que cada usuário não tenha que lutar através das incompatibilidades de versão entre as diferentes variações dos componentes. E porque estas funcionalidades são construídas sobre funcionalidades mais simples, estamos a obter uma espécie de encarnação profunda dentro do mundo cibernético. Um bot do Twitter é construído sobre um código que vai até o envio de pacotes através de TCP/IP.

As nossas máquinas inteligentes serão alguma vez entidades vivas como você e eu, com uma rica compreensão do mundo e até mesmo consciência? Não temos a menor idéia de como tornar um container Docker consciente, mas nossa tecnologia de computador pode estar se movendo ao longo de um caminho de baixo para cima análogo ao que levou à nossa consciência. Ainda assim, há pelo menos dois mistérios. Vimos apenas uma variação dos demónios do pó desenvolverem uma linguagem rica e a complexidade da cultura que ela permite, e não temos ideia de como o fizemos ou mesmo de como tudo funciona. O segundo mistério da consciência é ainda mais profundo. Não sabemos se é necessário, se é uma miragem, ou se é baseado em princípios matemáticos. Uma vez resolvidos esses dois mistérios, teremos uma idéia melhor da probabilidade de máquinas super-inteligentes, a menos que elas as resolvam primeiro.

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