Máquinas inteligentes não são produtos da ficção científica, mas uma realidade baseada em linguagem de algoritmos

A resposta mais óbvia para a pergunta “uma máquina é capaz de falar?” seria, supostamente, “por que não?” Afinal, vivemos cercados por máquinas falantes: aparelhos de CD, rádios, iPods, televisores. Mas talvez haja mais coisas implícitas na pergunta do que essa resposta imediata dá a entender. Talvez se queira saber se uma máquina é capaz de dialogar. Certamente elas são capazes de mentir, como percebe qualquer pessoa que tenha escutado a doce voz de um computador, ao telefone, dizer “sua ligação é muito importante para nós”.

Mas mesmo o exemplo do serviço de auto-atendimento eletrônico deixa a desejar. Como no caso dos aparelhos de reproduzir música, a máquina não está, pessoalmente, mentindo para nós: ela apenas repete a mentira que, no fundo, é do dono da empresa. As máquinas têm o que o filósofo estadunidense Daniel C. Dennett (1942-) – um dos principais estudiosos contemporâneos da natureza, da mente e da consciência – chama de “intencionalidade derivada”, ou seja, uma ferramenta que executa as intenções de outrem. E intencionalidade derivada, neste caso, não vale.

Então, a pergunta “uma máquina é capaz de falar?”, devidamente formulada, torna-se “uma máquina é capaz de aprender uma linguagem tão sofisticada quanto a humana, e usá-la de forma criativa, de modo a expressar intenções próprias e a estabelecer um diálogo inteligente com uma pessoa?”

Não se quer uma máquina capaz de discutir o cinema de Alfred Hitchcock ou os romances de Umberto Eco. Um aparelho que balbucie como uma criança esperta e bem-nutrida de três anos já estaria de bom tamanho. Existe hoje uma máquina capaz de fazer isso? Não. Ela poderá existir um dia? Esta última questão é polêmica – mas merece, ao menos neste ponto, a mesma resposta dada à nossa pergunta inicial: “por que não?”

Algoritmos e criatividade
Uma saída clássica para essa inquietação é lembrar que computadores, reais ou universais, funcionam executando algoritmos, conjuntos de instruções encadeadas logicamente para produzir um resultado de modo que, se as ordens forem seguidas corretamente, esse resultado é certo.

As regras para somar, subtrair, multiplicar e dividir que aprendemos na escola são algoritmos: se eu tomar dois números e fizer corretamente a divisão de um pelo outro (“aplicar o algoritmo de dividir”), posso ter 100% de certeza de que o quociente estará correto.

O caráter determinístico dos algoritmos parece depor contra a possibilidade de existir um computador que use a linguagem com a mesma competência de um ser humano. Afinal, a linguagem não se limita apenas à aplicação de regras, é também criativa; a linguagem pode ser imprevisível, enquanto os algoritmos são previsíveis; a linguagem é expressiva, e os algoritmos, enfadonhos. Essa visão, no entanto, é causada por uma compreensão limitada do que são algoritmos, e do potencial que grandes encadeamentos deles têm para gerar um comportamento complexo.

Dizer, por exemplo, que tudo que é feito a partir de algoritmos é perfeitamente previsível equivale a afirmar que os resultados de todas as operações realizadas em computadores são perfeitamente previsíveis. Mas qualquer programador poderá desiludi-lo dessa idéia ingênua; poucas criações humanas são mais surpreendentes e imprevisíveis que um software.