A expressão “Inteligência Artificial” tornou-se um dos termos mais empregados no debate tecnológico contemporâneo. Contudo, há uma crescente corrente de pensamento que questiona tanto o aspecto “inteligente” quanto o “artificial” dessa tecnologia. Analisemos criticamente esses dois termos e por que podem constituir uma caracterização imprecisa do fenômeno que pretendem descrever.

A questão da “inteligência”

O que realmente define inteligência? Tradicionalmente, compreendemos inteligência como a capacidade de aprender, raciocinar, resolver problemas, reconhecer padrões e adaptar-se a novas situações. As IAs atuais, em particular os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), são frequentemente aclamados como “inteligentes” por demonstrarem capacidades impressionantes em processamento de linguagem, reconhecimento de padrões e na execução de tarefas complexas.

Entretanto, esses sistemas carecem de várias características fundamentais associadas à inteligência humana:

1. Ausência de compreensão genuína: Os sistemas de IA processam padrões estatísticos sem compreender semanticamente o conteúdo que manipulam. Um LLM pode produzir um texto coerente sobre “dor” sem jamais ter experimentado ou realmente compreendido o que é dor.

2. Falta de consciência: Não há evidência de que sistemas de IA possuam qualquer forma de autoconsciência ou experiência subjetiva interna.

3. Limitação contextual: Apesar da evolução constante, as IAs ainda operam dentro de limites contextuais estabelecidos durante seu treinamento, sem a capacidade de transcender verdadeiramente esses limites.

4. Ausência de autonomia cognitiva: Os sistemas não desenvolvem interesses próprios, curiosidade intrínseca ou motivação interna – características presentes mesmo em formas mais simples de inteligência biológica.

O que chamamos de “inteligência” em IA pode ser mais precisamente descrito como simulação sofisticada de certos aspectos da cognição, sem incorporar a complexidade holística da inteligência natural.

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O problema do “artificial”

O termo “artificial” sugere algo criado diretamente pela ação humana, em oposição a processos naturais. No entanto, os sistemas modernos de IA emergiram através de métodos que desafiam essa dicotomia simplista:

1. Emergência complexa: Os comportamentos mais sofisticados dos sistemas atuais não foram explicitamente programados, mas emergiram de processos estatísticos em escala massiva, de formas que nem mesmo seus criadores compreendem completamente.

2. Base em fenômenos naturais: Os algoritmos de aprendizado de máquina são frequentemente inspirados em processos naturais, como redes neurais biológicas ou princípios evolutivos.

3. Dependência de dados humanos: Os sistemas são treinados com dados gerados pela atividade humana coletiva – textos, imagens, comportamentos – incorporando assim padrões culturais e conhecimentos desenvolvidos organicamente pela humanidade ao longo de milênios.

4. Hibridismo sociotécnico: As IAs modernas existem na intersecção entre tecnologia, sociedade e cultura humana, constituindo um fenômeno híbrido que desafia categorizações binárias como “natural versus artificial”.

Uma proposta terminológica alternativa

Se “inteligência artificial” é uma designação problemática, que alternativas poderiam capturar mais precisamente a natureza desses sistemas?

Alguns termos propostos incluem:

• Sistemas de aprendizado estatístico: Enfatiza a metodologia subjacente.

• Processamento cognitivo sintético: Reconhece a simulação de aspectos cognitivos sem reivindicar equivalência com a cognição humana.

• Tecnologia de imitação comportamental: Destaca a capacidade de imitar comportamentos sem necessariamente reproduzir os processos internos.

• Sistemas de síntese de padrões: Enfoca a principal função de identificar e reproduzir padrões complexos.

Implicações dessa reconsideração

Questionar a denominação “inteligência artificial” não é um mero exercício semântico. Tem implicações profundas para:

1. Expectativas públicas: A terminologia atual frequentemente gera expectativas desalinhadas com as capacidades reais dos sistemas.

2. Questões éticas: A atribuição prematura de “inteligência” pode levar a debates éticos mal direcionados, ou à antropomorfização inadequada de sistemas algorítmicos.

3. Direcionamento da pesquisa: Reconhecer as limitações fundamentais dos sistemas atuais pode orientar pesquisas futuras para desafios mais substantivos da cognição.

4. Responsabilidade: A metáfora da “inteligência” pode obscurecer o papel humano no desenvolvimento, implementação e consequências dessas tecnologias.

Conclusão

Os sistemas que denominamos “IA” representam conquistas tecnológicas extraordinárias, mas a terminologia que empregamos molda nossa compreensão e expectativas. Ao reconhecer que esses sistemas não são nem verdadeiramente “inteligentes” no sentido humano, nem puramente “artificiais” em sua emergência e funcionamento, podemos desenvolver uma compreensão mais matizada e pragmática dessas tecnologias.

Talvez o desafio não seja apenas técnico – criar sistemas mais capazes – mas também conceitual: desenvolver vocabulários e frameworks que melhor capturem a natureza híbrida, emergente e limitada desses sistemas. Isso não diminui suas realizações ou potencial, mas nos ajuda a situá-los mais precisamente na paisagem complexa da cognição, tecnologia e sociedade humana.

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