Essas perguntas sugerem que existem compromissos de projeto necessários entre uma ampla gama de algoritmos e técnicas alternativas relacionadas à AI. O fato de que tais abordagens alternativas para a AI existem, sugere que a maioria das arquiteturas de AI estão longe de serem consistentes ou coesas. Pior, é necessário um alto grau de personalização contextual tanto para raciocínio quanto para sistemas de aprendizagem. Isso, é claro, se estende ao teste de AI, porque cada algoritmo e sua implementação personalizada traz seus próprios desafios de testes profundos e únicos, mesmo no nível da unidade.
Um teste AI de alto nível avalia a capacidade de reconhecer e classificar corretamente uma imagem. Em alguns casos, esse teste superou a capacidade humana para fazer tais avaliações. Por exemplo, o conjunto de dados em rótulos marcados (LFW) suporta reconhecimento facial com cerca de 13.000 imagens para treinar e calibrar ferramentas de aprendizagem de máquinas de reconhecimento facial usando redes neurais ou aprendizado profundo. As novas ferramentas automáticas de reconhecimento de imagem AI podem superar estatisticamente a capacidade de reconhecimento facial humano usando este conjunto de dados 7. A tarefa em questão, no entanto, é fundamentalmente perceptual por natureza. Essas tarefas discriminam funcionalmente através de padrões geométricos ligados matematicamente, mas deixam de ter qualquer forma de raciocínio cognitivo de ordem superior. Além disso, enquanto compara a precisão do reconhecimento seletivo com a habilidade humana, outros aspectos críticos da base de código subjacente continuam desmarcados sob este teste.
O aprendizado da máquina de teste torna-se ainda mais complicado, pois são necessários conjuntos de dados extensivos para "treinar" o AI em um ambiente de aprendizagem. Não só o código AI deve ser perfeito, mas os dados utilizados no treinamento devem, teoricamente, ter o melhor pedigree. No mundo real, no entanto, os conjuntos de dados muitas vezes tendem a ser desequilibrados, escassos, inconsistentes e, muitas vezes, imprecisos, se não totalmente corruptos. A Figura 2 sugere que a informação resulta frequentemente da resolução da ambiguidade. Mesmo sob condições controladas, diferenças significativas resultam do uso de conjuntos de dados simples ou múltiplos bem válidos usados ​​para treinar e testar classificadores. Assim, mesmo os testes controlados para classificadores podem se tornar altamente complicados e devem ser abordados com cuidado 8 .
Outros fatores relacionados à confiança se estendem muito além do código. Como a codificação é simultaneamente um ato criativo e um pouco de ciência sintática, está sujeita a algum grau de interpretação. É viável que quem está codificando possa injetar uma inclinação cultural ou pessoal intencional ou não intencional no código AI resultante. Considere o caso da pessoa que cria uma rotina de reconhecimento facial altamente precisa, mas negligencia em considerar a pigmentação da pele como um fator decisivo entre os critérios de reconhecimento. Esta ação pode distorcer os resultados de características que de outra forma são reforçadas pela cor da pele. Por outro lado, as taxas de reincidência entre criminosos prejudicam algumas decisões de libertação de prisão baseadas em AI ao longo de linhas raciais9 . A inconsistência semântica pode comprometer ainda mais a neutralidade do código AI, especialmente se o processamento de linguagem natural ou o reconhecimento idiomático de fala estiverem envolvidos.
Alguns sugerem que todas as carreiras de TI são agora carreiras de cibersegurança 10 . Isso também tem uma enorme implicação para o campo de desenvolvimento de AI e sua implementação. A questão de "quem sabe o que a máquina conheceu e quando a conheceu" torna-se significativa do ponto de vista da segurança cibernética. O que a máquina descobre é muitas vezes não facilmente observável, mas está profundamente codificado. Isso não só afeta dados recém-internalizados, mas - no mundo IoT - esses dados podem disparar desencadeadores de decisão para acionar atuadores que traduzem o "aprendizado" em algum tipo de ação. Faltando identidade e pedigree de estímulo concreto, o mecanismo de resposta ao estímulo de IoT, provocado pela AI, torna-se igualmente incerto. No entanto, as ações resultantes em sistemas de missão crítica exigem uma validação rigorosa.
Launchbury prevê a necessidade de uma terceira onda de AI, ainda por ser aperfeiçoada, que ele chama de adaptação contextual . Esta tecnologia, que requer muito mais trabalho, reúne forças na percepção, aprendizado e raciocínio e suporta um nível significativamente elevado de abstração entre domínios 3 .
A Cúpula de Ontologia de 2017 , intitulada "AI, Aprendizagem, Raciocínio e Ontologias", concluiu em maio de 2017. Reforçando a observação de Launchbury, o projeto de comunicado da cúpula concluiu que, até o momento, a maioria das abordagens de AI, incluindo ferramentas de aprendizado de máquina, operam em um sub-símbolo nível, usando técnicas computacionais que não se aproximam do pensamento humano. Embora grandes progressos tenham sido alcançados em muitas formas de AI, o tratamento completo da representação do conhecimento no nível simbólico aguarda a maturidade. De forma correspondente, a utilidade da ontologia como uma ferramenta de organização semântica formal oferece apenas vantagens limitadas à IA e ao seu melhor ambiente de teste.
A rede semântica envolve representações gráficas do conhecimento sob a forma de nós e arcos. Ela fornece uma maneira de entender e visualizar as relações entre símbolos, muitas vezes representados por palavras ativas, que transmitem significados variados quando vistos em contexto. AI, em grande parte sub-simbólico hoje, precisará lidar com a semântica aplicada em um sentido muito mais formal para alcançar o status de terceira onda. Sob tais circunstâncias, a AI torna-se não-linear, em que causa e efeito estão cada vez mais desacopladas através de múltiplos segmentos de execução. Isso leva ao estabelecimento de sistemas adaptativos complexos (CAS), que tendem a aderir e ser influenciados pelo comportamento da rede não-linear.
E um CAS, surgem novos comportamentos baseados em circunstâncias ambientais ao longo do tempo. Aqui, podem haver vários caminhos auto-organizados que conduzem ao sucesso ou ao fracasso, todos desencadeados por nós e arcos altamente diversificados que podem vir, crescer, encolher e passar do tempo. Essas redes desafiam o teste de unidade recursiva tradicional quando compostas usando o software incorporado, que está inter-relacionado com os dados. Isso ocorre porque em um CAS, o conjunto muitas vezes se torna muito mais do que apenas a soma das partes 11. Em vez disso, novas abordagens, emergentes da ciência da rede aplicada, oferecem um melhor meio de avaliar o comportamento dinâmico de AI que emerge ao longo do tempo. Isso se torna cada vez mais verdadeiro à medida que as métricas temporais associadas à teoria do gráfico são melhor compreendidas como um meio de descrever comportamentos dinâmicos que não seguem caminhos lineares para alcançar algum efeito desejado12 .
Até que uma metodologia confiável seja adotada para a avaliação da confiança assegurada dentro da AI, a palavra de ordem deve ser cautela. Qualquer tendência para colocar fé cega no que, de fato, continua a ser uma tecnologia não confiável pode levar a conclusões enganosas e às vezes perigosas
George Hurlburt é cientista em chefe da STEMCorp, uma organização sem fins lucrativos que trabalha para promover o desenvolvimento econômico através da adoção da ciência da rede e para promover tecnologias autônomas como ferramentas úteis para uso humano. Ele está envolvido na arquitetura dinâmica baseada em gráficos da Internet. Hurlburt está no conselho editorial do IT Professional e é membro do conselho de governadores do Southern Maryland Higher Education Center. Entre em contato com ele aqui.
Este artigo apareceu pela primeira vez na revista IEEE IT Professional . O IEEE IT Professional oferece informações sólidas e revisadas por pares sobre os problemas de tecnologia estratégica de hoje. Para enfrentar os desafios da execução de empresas confiáveis ​​e flexíveis, os gerentes de TI e as lideranças técnicas contam com o IT Pro para soluções de ponta

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