Enquanto se comemora o centenário do nascimento de Alan Turing, uma mulher se prepara para estabelecer um mundo pós-Turing na ciência da computação.
O gênio da matemática Alan Turing estabeleceu os fundamentos da computação digital nos anos 1930.
Agora, Hava Siegelmann, uma especialista em redes neurais, está fazendo o trabalho de Turing dar seu próximo passo lógico.
Ela é autora de uma técnica já conhecida como Super-Turing, que ela vem aprimorando desde 1993.
Hava está agora, com a ajuda de seu colega Jeremie Cabessa, transferindo seus conceitos matemáticos para um sistema computacional adaptável que aprende e evolui, usando dados do ambiente de forma muito mais parecida com o que nossos cérebros fazem do que com o que os computadores da era Turing fazem.
“Este modelo é inspirado no cérebro. É uma formulação matemática das redes neurais do cérebro, com suas capacidades adaptativas,” conta ela.
Renascimento da inteligência artificial
Os dois pesquisadores demonstraram que, quando o sistema é instalado em um ambiente que forneça estímulos sensórios constantes – como o mundo real – e quando todos os pares estímulo-resposta são levados em conta pelo tempo de vida da máquina, o modelo Super-Turing produz um repertório de comportamentos que cresce exponencialmente em relação ao que é gerado por uma computação clássica do tipo Turing.
Isto, segundo os pesquisadores, é uma demonstração cabal de que o modelo Super-Turing é superior para o aprendizado de máquina e para a execução de tarefas similares às feitas pelos humanos.
Este pode ser o passo que faltava para reavivar o outrora promissor campo da inteligência artificial, que não tem rendido os frutos que se esperava, tanto para a criação de programas de computador menos obtusos, como para a criação de cérebros artificiais para robôs.
“Cada vez que uma máquina Super-Turing recebe uma entrada, ela literalmente se torna uma máquina diferente. Você não vai querer isto para o seu PC, mas se você quer um robô para acompanhar uma pessoa cega até o supermercado, você vai precisar de um sistema que consiga navegar em um ambiente dinâmico,” explica a Dra. Hava.
Computador Super-Turing
“Se uma máquina de Turing pode ser comparada a um trem em trilhos fixos, uma máquina Super-Turing é como um avião. Ela não apenas consegue levar uma carga pesada, como também pode se mover em qualquer direção, e variar seu destino quando necessário,” ilustra a cientista da computação.
“O arcabouço Super-Turing permite que um estímulo literalmente mude o computador a cada passo computacional, que passa a se comportar de forma muito próxima à constante adaptação e evolução dos nossos cérebros,” conclui.
Hava e sua equipe acabam de receber financiamento para construir o primeiro computador Super-Turing de verdade.
E, quem sabe, provar que é possível dar aos computadores e aos robôs um pouco mais de inteligência.
The Computational Power of Interactive Recurrent Neural Networks
Jérémie Cabessa, Hava T. Siegelmann
Neural Computation
Vol.: 24, No. 4, Pages 996-1019
DOI: 10.1162/NECO_a_00263