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IBM cria sistema capaz de debater com humanos

Sistema de inteligência artificial, IBM Debater pode formular argumentos e réplicas em discussão; para executivo, projeto é novo desafio da companhia

Por Cade Metz e Steve Lohr
Atualização:
Lado a lado. O IBM Debater e Noa Ovadia, no debate Foto: Jason Henry/NYT

Uma disputa entre uma campeã de debates israelense e um programa de computador da IBM, realizado no mês passado, mostrou novos avanços na pesquisa de sistemas de máquinas capazes de manter conversas de alto nível com seres humanos. Mais do que isso, o embate de ideias levantou uma discussão importante: seria uma máquina capaz de falar demais? 

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Na sede da IBM em São Francisco, o debate opôs a campeã de debates Noa Ovadia e o IBM Debater, programa da IBM criado especialmente para disparar argumentos de toda sorte. Durante a sessão, Ovadia se colocou contra os subsídios do governo americano para a exploração espacial, algo que a máquina defendeu, em tom monótono e tempo curto. “Um ponto que meu oponente levantou é que existem coisas mais importantes que a exploração espacial para se aplicarem recursos”, disse a máquina. “No entanto, é fácil dizer que há mais coisas, mas ninguém está afirmando que este é o único item em uma lista de gastos.” 

Desenvolvida há seis anos, o sistema da IBM faz parte de um grande esforço da companhia para criar máquinas que consigam interagir com pessoas da mesma forma que humanos fazem entre si. Não é a única: há anos, Google, Amazon e Apple oferecem sistemas capazes de responder perguntas e fazerem tarefas simples. Na China, é possível usar o Xiaoice, um sistema criado pela Microsoft, e simplesmente passar alguns minutos batendo papo. 

Em maio, o Google deu um passo além: apresentou um sistema chamado Google Duplex, capaz de telefonar para um restaurante e fazer reservas para um jantar, sem que o interlocutor saiba que é uma máquina. Surpreendeu o mundo – até que o Google viesse a público explicar que ele apenas foi bem treinado para uma tarefa específica. 

O sistema da IBM tem o mesmo potencial de assombro, mas também é limitado: pode debater cerca de 100 tópicos diferentes, embora suas interações sejam rigorosamente restringidas. Após ser questionado, ele faz uma declaração inicial de quatro minutos, com uma réplica ao argumento do ponto de vista do oponente; no fim, a máquina ainda faz um resumo de sua própria visão do assunto.

É preciso dizer que a IBM escolheu o tema do debate antes de ele começar, o que deu ao computador certa vantagem. Ainda assim, em alguns momentos as frases longas da máquina permitiam aos observadores entender como ela forma seus argumentos, identificando frases relevantes e depois combinando tudo num pensamento computadorizado e razoavelmente coerente. 

Evolução. Em 2011, a IBM conseguiu fazer seu sistema de inteligência artificial Watson ser campeão no Jeopardy, um conhecido programa de perguntas e respostas da TV americana. Hoje, o Watson é usado por uma série de serviços de consultoria, de estratégia de empresas a soluções de saúde em hospitais. Com a vitória do sistema, Noah Slonim, pesquisador da IBM em Israel, lançou o projeto do Debater – para ele, o próximo grande desafio da empresa. 

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Em muitos aspectos, ele é uma solução ortodoxa – afinal, ele é um sistema de conversa avançada. Mas ele não é o caminho direto para um novo produto da empresa, como é o Watson. “Não é um negócio”, diz Slonim. O projeto, porém, reflete como avançamos na direção de uma “compreensão de linguagem natural” – conforme ele vença mais debates, mais perto ficaremos de máquinas capazes de conversar de forma convincente. 

É uma tecnologia que terá uma ampla gama de usos – alguns deles bastante polêmicos, comoauxiliar as empresas a filtrarem assuntos em redes sociais ou oferecer a governos uma forma mais eficaz de censurar a informação. No entanto, ainda é uma tarefa complexa, cheia de problemas – é preciso construir, por exemplo, sistemas que identifiquem informações relevantes para construir os argumentos, ou que juntem as palavras mais convincentes, em um grande esforço de retórica. 

Nos últimos anos, os pesquisadores aprimoraram de modo significativo sistemas que reconhecem pessoas e objetos, identificam palavras verbalizadas e fazem traduções de uma língua para outra. Mas compreender a linguagem é algo muito mais complexo, o que significa que sistemas que desempenhem tarefas de linguagem mais ou menos simples – como escrever um artigo na Wikipedia, sem falar num debate sobre um tópico escolhido aleatoriamente – pode demorar alguns anos. “É óbvio que a mudança vem ocorrendo”, disse Jeremy Howard, pesquisador independente. “Mas essas coisas levam tempo”. / Tradução de Terezinha Martino 

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