Inteligência Artificial. "Temos os nossos dados como se vivêssemos numa casa sem portas"

John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton foram distinguidos, na passada terça-feira, com o Prémio Nobel da Física pelos seus contributos significativos na matriz da inteligência artificial moderna.

Numa reação a esta distinção, o professor e investigador da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL), Luís Correia, diz que os trabalhos premiados são modelos "que estiveram na origem de técnicas de inteligência artificial" e são "inspirados em conceitos da física estatística".

Na opinião do professor da FCUL, o modelo de Hopfield é um trabalho "muito interessante de redes" porque permite fazer uma "reconstrução de dados imperfeitos".

"Quando nós não temos dados, e se a rede for treinada com os dados originais, ela pode recuperar, digamos assim, esses dados", explica o docente. Acrescenta ainda que este modelo teve na base da origem de um outro mais recente, produzido por Hinton.

"Nós devemos ter mais cuidado com quem proporciona estas grandes ferramentas de inteligência artificial do que propriamente com as ferramentas", é o que defende Luís Correia. A proteção de dados, a seu ver, é o problema maior e está espalhado por todo o lado.

"Estamos numa situação em que temos os nossos dados como se vivêssemos numa casa sem portas", metaforiza o investigador. O grande problema, que pode e deve ser resolvido "o mais rapidamente possível", está nas políticas de privatização de dados.

Uma das formas de combater o uso indevido dos dados pessoais passa por "regularizar a utilização da inteligência artificial". Num exemplo prático para compreensão mais facilitada, o investigador compara a potência de um rede neuronal à força de um guindaste.

Estes modelos surgiram com base na técnica das "redes neuronais artificiais", que permitem ter acesso a uma "aprendizagem profunda" em constante mutação. Mas como funcionam estes modelos na prática?

Segundo o investigador, como ponto de partida "temos um modelo de um neurónio". "Depois, esse neurónio tem ligações a outros neurónios, e assim sucessivamente", explica.

Esse trabalho de relação neuronal artificial levou à criação de redes de "grandes dimensões", que é o que está na base dos "modelos de comunicação" que, nos últimos anos, se popularizaram. Algumas dessas plataformas são, por exemplo, o Gemini (da Google) ou o popular ChatGPT.

Esses atuais "grandes modelos de linguagem" simulam um valor de "dez equivalente a 12", isto é, cerca de 1 trilião de neuróneos, valores ainda distantes daqueles que são produzidos pelo cérebro humano. Porém, ao que tudo indica, está em cima da mesa a possibilidade de haver, no futuro, um cenário de aproximação do artificial à capacidade de produção humana.

Em jeito de conclusão, afirma que as pessoas não devem olhar para a Inteligência Artificial como uma ameaça, mas sim como um aliado para o futuro.

Em Portugal, as redes neuronais são uma área ainda pouco explorada a nível de investigação e desenvolvimento, mas existem grupos de trabalho que recorrem a essa ferramenta como método para chegar a resultados inovadores em outras áreas. Há grupos de investigação portugueses que combinam "modelos que conhecemos de maneiras inovadoras e utiliza-os para diversos tipos de trabalhos de investigação", afirma Luís Correia.