Teste de Turing para inteligência artificial deve ser substituído por teste psicológico?

Redação do Site Inovação Tecnológica - 28/11/2023

A computação inteligente já levanta questões científicas fundamentais.
[Imagem: Pete Linforth/Pixabay]

Problemas do teste de Turing

Cientistas da computação estão propondo uma nova alternativa ao teste de Turing, alegando que é hora de mudar o foco da possibilidade de uma máquina imitar as respostas humanas para uma questão mais fundamental: "Será que um programa raciocina da mesma forma que os humanos raciocinam?"

O teste histórico, desenvolvido pelo pioneiro da computação Alan Turing e que tem sido uma pedra angular da avaliação da inteligência artificial (IA), envolve um avaliador humano tentando distinguir entre respostas humanas e de programas de computador a uma série de perguntas.

Se o avaliador não conseguir diferenciar consistentemente entre quem é o autor de cada resposta, considera-se que a máquina passou no teste. Embora tenha sido uma referência valiosa na história da IA, o teste tem certas limitações:

• Imitação versus compreensão: Passar no teste de Turing geralmente envolve imitar respostas humanas, tornando-o mais um teste de mimetismo e geração de linguagem do que de reproduzir um raciocínio humano genuíno. Muitos sistemas de IA são excelentes em imitar conversas humanas, mas carecem de capacidades de raciocínio profundo.
• Falta de autoconsciência: O teste de Turing não exige que a IA seja autoconsciente ou tenha compreensão do seu próprio raciocínio. A avaliação concentra-se apenas nas interações e nas respostas externas, negligenciando o aspecto introspectivo da cognição humana.
• Falha em abordar o pensamento: O próprio Alan Turing reconheceu que o teste pode não abordar verdadeiramente a questão de saber se as máquinas podem pensar. O teste é mais uma questão de imitação do que de cognição.

A aprendizagem de Turing já cria máquinas que aprendem.
[Imagem: U. Sheffield]

Substituto do teste de Turing

Agora, Philip Johnson-Laird (Universidade de Princeton, nos EUA) e Marco Ragni (Universidade de Tecnologia de Chemnitz, na Alemanha), apresentaram uma nova estrutura de avaliação para determinar se a IA realmente raciocina como um ser humano. Esta estrutura compreende três etapas críticas:

1. Testes em Experimentos Psicológicos

Os dois pesquisadores propõem submeter os programas de IA a uma bateria de experimentos psicológicos projetados para diferenciar entre o raciocínio humano e os processos lógicos padrão. Estas experiências exploram várias facetas do raciocínio, incluindo como os humanos inferem possibilidades a partir de afirmações compostas e como condensam possibilidades consistentes numa só, entre outras nuances que se desviam dos quadros lógicos padrão.

2. Auto-reflexão

Esta etapa visa avaliar a compreensão do programa sobre sua própria forma de raciocínio, uma faceta crítica da cognição humana. O programa deve ser capaz de introspectar seus processos de raciocínio e fornecer explicações para suas decisões.

Ao colocar questões que exigem conhecimento dos métodos de raciocínio, os pesquisadores pretendem determinar se a IA apresenta uma introspecção semelhante à humana, eventualmente eliminando o conhecido problema da caixa-preta da IA, o fato de que não sabemos como os programas de inteligência artificial chegam às suas conclusões.

3. Exame do código-fonte

Na etapa final, os pesquisadores mergulham no código-fonte do programa. O objetivo é identificar a presença de componentes conhecidos por simular o desempenho humano. Esses componentes incluem sistemas para inferências rápidas, raciocínio criterioso e a capacidade de interpretar termos com base no contexto e no conhecimento geral.

Se o código-fonte do programa refletir esses princípios, considera-se que o programa raciocina de maneira humana, e ele terá então passado no novo teste.

Um programa de IA reduziu um problema de física quântica de 100.000 para apenas 4 equações.
[Imagem: Domenico Di Sante/Flatiron Institute]

Evitar os perigos da IA

Esta abordagem, que substitui o teste de Turing por um exame das capacidades de raciocínio de um programa de IA, marca uma mudança de paradigma na avaliação da inteligência artificial.

Ao tratar a IA como um participante em experiências cognitivas e até mesmo submeter o seu código a uma análise semelhante a um estudo de imagens cerebrais, os autores procuram tentar nos colocar mais próximos de saber se os sistemas de IA raciocinam de uma forma genuinamente humana.

À medida que o mundo continua a sua busca por programas de inteligência artificial cada vez mais avançados, esta abordagem alternativa propõe redefinir os padrões de avaliação da IA e aproximar-nos do objetivo de compreender como as máquinas nos dão respostas cada vez melhores. E, eventualmente evitar que a inteligência artificial nos domine.

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