Harvard is mapping AI sets of principles – 32 so far

A map for comparison between AI sets of Principles is the new and amazing work presented by The Berkman Klein Center for Internet & Society at Harvard University. 

Neuromorphic computing

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“Brain-like hardware systems that compute faster—and more efficiently—than the human brain.”

Corrida ao ouro – AI race

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Do quase nada ao mais que tudo num instante.

A inteligência artificial, AI para familiares, amigos e conhecidos, que vão usando a sigla inglesa correspondente a Artificial Intelligence ao jeito de nickname, passou de ficção cientifica a ciência e vai a caminho do soundbite, com a rapidez que a carateriza.

Está-se numa espécie de corrida ao ouro, com cães-lobos no Alasca, como o Buck de Jack London, mas em que o bem precioso que se persegue é a AI. Isto porque a inteligência humana depressa percebeu que a inteligência artificial lhe dá super-poderes e está com todo o vigor a fazê-la saltar dos livros de ficção científica para a realidade.

O momento de viragem foi a eficácia do machine learning, em que a máquina aprende “sozinha”, desenvolvendo camadas e ligações na sua rede neural ou neuronal. Esta aprendizagem pode ser feita com outra(s) máquina(s), sendo essencialmente feita através dos ensinamentos da humanidade em geral, pedagógica por instinto ou natureza. Todos nós, que usamos smartphones e vários dispositivos digitais ensinámos o Google a falar e a traduzir, o Facebook a compreender relações humanas, a Amazon a saber o que compramos e vamos a cada momento mapeando o mundo com fotos, opiniões sobre comida e lazer, informação sobre o que consumimos, onde vamos, o que pensamos. A AI põe-se a registar e a pensar sobre tudo isso e aprende. Depois, interage com outras AI’s e aprende ainda mais.

Chegámos agora, cerca de cinco anos após os primeiros sinais significativos, ao ponto em que começamos a achar que estamos a perder o controlo. É nesta altura que chegam as normas. É curioso que as primeiras sejam as chamadas “leis de Azimov”, um escritor que se preocupou em estabelecer regras básicas intransponíveis para os robots que inventou.

Atualmente prolifera a preocupação e a criação de regras. Diz Yochai Benkler de Harvard, que sabe do que fala, que “Technology companies are running a campaign to bend research and regulation for their benefit; society must fight back”, acrescentando Edd Gent que “There’s no better way of ensuring you win a race than by setting the rules yourself.”. 

Enquanto a AI não se adiantar numa self-regulation ainda imprevisível e pouco provável, vamos viver tempos de corrida contra o tempo a tentar contê-la e a disciplinar quem a domina.