“Why Machines Learn”, de Anil Ananthaswamy, é um livro diferente dos que costumo comentar aqui. Ele traz muito mais equações do que obras típicas de divulgação científica ousam impingir ao leitor. O subtítulo esclarece as intenções do autor: “a matemática elegante por trás da IA moderna”.
Ananthaswamy mostra como operações matemáticas relativamente simples alimentam os cada vez mais ubíquos algoritmos de inteligência artificial. O pessoal de exatas achará tudo bem elementar. Já a turma das humanas, na qual me incluo, talvez apanhe um pouco mais, mas o livro não exige nada que vá muito além do currículo do ensino médio.
Falamos de vetores, matrizes, um tiquinho de trigonometria e algumas colheradas de probabilidade bayesiana. Com um pouco de esforço, dá para vislumbrar a mágica por trás dos algoritmos.
Ananthaswamy é feliz nas contextualizações históricas. Conta quem promoveu cada uma das grandes sacadas e com qual tipo de problema estava lidando. Um subproduto disso é descobrir que o hábito de exagerar ao vender as novas tecnologias tem tradição. Nos anos 50, Frank Rosenblatt já anunciava seu perceptron, um algoritmo bem rudimentar que é o avô das redes neurais de hoje, como uma máquina capaz de “pensar como um ser humano”.
Embora o forte do livro seja a matemática, Ananthaswamy também toca em temas mais familiares para o pessoal das humanas. Ao analisar os modelos de linguagem, por exemplo, ele entra na polêmica entre Chomsky e Piaget acerca de como as crianças aprendem a falar. Se os computadores são um bom guia, é mais provável que Piaget tivesse razão. A sintaxe pode ser aprendida; não precisa ser inata como quer Chomsky.
O livro planta ideias e dúvidas interessantes em nossas cabeças. A IA de fato pensa ou se limita a combinar padrões extraídos de quantidades pantagruélicas de texto —um “papagaio estocástico”? Criar exige um lampejo de genialidade ou não passa de juntar de forma inesperada ideias já conhecidas?
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