No esp\u00edrito de sair da zona de conforto e ir buscar o lado nerd da Sally ao inv\u00e9s do meu, vamos pegar v\u00e1rias d\u00favidas comuns sobre computa\u00e7\u00e3o de alto n\u00edvel e tentar explicar da forma mais clara poss\u00edvel. Cruzando os dedos…<\/p>\n
O que \u00e9 um computador qu\u00e2ntico?<\/strong><\/p>\n Primeiro temos que explicar o que \u00e9 um computador normal, e de forma bem b\u00e1sica, \u00e9 um sistema que usa zeros e uns para fazer qualquer tipo de c\u00e1lculo.<\/p>\n Quando perguntamos para o computador quando \u00e9 2 + 2, ele transforma esses s\u00edmbolos numa s\u00e9rie de zeros e uns, faz a conta assim e transforma de volta num valor que a gente entende, no caso, o n\u00famero 4. Computadores n\u00e3o entendem nada que n\u00e3o seja zero e um.<\/p>\n Isso acontece porque quando voc\u00ea vai ver dentro do processador, o que est\u00e1 l\u00e1 dentro s\u00e3o chavinhas que ligam e desligam. Nos computadores modernos, s\u00e3o incont\u00e1veis dessas chavinhas, que podem ligar ou desligar milh\u00f5es de vezes por segundo. Zeros e uns nada mais s\u00e3o do que formas de falar que essas chaves est\u00e3o ligadas ou desligadas.<\/p>\n No computador qu\u00e2ntico, v\u00e1rias das loucuras da f\u00edsica qu\u00e2ntica podem ser utilizadas, mas a que mais interessa aqui \u00e9 a superposi\u00e7\u00e3o de elementos: o computador normal tem ligado e desligado, zero e um; o computador qu\u00e2ntico tem um estado a mais, o da superposi\u00e7\u00e3o. Ou seja, ele pode considerar zero, um e uma \u201cmistura\u201d de zero e um que s\u00f3 vai ser definida de verdade quando for medida.<\/p>\n Se voc\u00ea quiser ir a fundo no assunto, tem um PhD te esperando, mas para o tamanho desta resposta, podemos dizer que a diferen\u00e7a \u00e9 que tem mais uma possibilidade no computador qu\u00e2ntico: zero, um e zero OU um. Qualquer pessoa com um pouco de massa cinzenta pode pensar que n\u00e3o parece t\u00e3o vantajoso assim ter uma d\u00favida a mais no processo. Computador que responde com \u201ctalvez\u201d n\u00e3o serve pra nada…<\/p>\n \u00c9 claro, o computador qu\u00e2ntico n\u00e3o te responde com \u201ctalvez\u201d, ele tem que medir o resultado verdadeiro antes de te dar a resposta. O segredo est\u00e1 no meio do processo de fazer as contas: o computador normal tem que esperar uma conta finalizar para come\u00e7ar a pr\u00f3xima, o computador qu\u00e2ntico pode continuar fazendo outras contas antes de resolver a anterior.<\/p>\n Quando chega no final da conta, ele mede tudo o que estava indefinido no meio dela e v\u00ea se bate. Se n\u00e3o bater, joga tudo fora e come\u00e7a de novo. O que parece e \u00e9 um processo bem maluco e cheio de erros. Por isso, o computador qu\u00e2ntico ainda n\u00e3o \u00e9 mais r\u00e1pido que o computador normal na maioria das tarefas.<\/p>\n Mas em algumas, bem espec\u00edficas, essa coisa de tocar o barco mesmo sem saber se fez a conta certa antes pode ser muito \u00fatil. \u00c9 uma simplifica\u00e7\u00e3o horrenda, mas ajuda a visualizar: o computador qu\u00e2ntico tem o poder de dar uns \u201cchutes\u201d para ganhar tempo e descobrir logo se est\u00e1 indo por um caminho que vale a pena seguir. O computador normal tem que testar todas as possibilidades at\u00e9 o fim, o qu\u00e2ntico consegue arriscar algumas coisas para ver se fazer sentido ou n\u00e3o.<\/p>\n N\u00e3o \u00e9 a mesma coisa, mas \u00e9 a mesma ideia: quando voc\u00ea tem experi\u00eancia com alguma tarefa, j\u00e1 consegue imaginar de cara se vale a pena ir por aquele caminho ou n\u00e3o. O marceneiro que imagina uma mesa com uma perna menor que as outras n\u00e3o precisa montar uma mesa desse jeito para saber que vai dar errado. A gente vai at\u00e9 a conclus\u00e3o presumindo muitas coisas, e assim ganha tempo.<\/p>\n O computador qu\u00e2ntico faz contas enormes sem ficar esperando tudo estar pronto nas etapas anteriores. Se ele achar um erro l\u00e1 na frente que n\u00e3o depende das contas que n\u00e3o fez ainda, pode jogar tudo fora e come\u00e7ar de novo, sem gastar o tempo de fazer todas as contas que ainda n\u00e3o fez. O computador normal tem que ir at\u00e9 o fim para dizer se vai dar certo ou n\u00e3o.<\/p>\n Para o uso di\u00e1rio de computadores, os normais s\u00e3o bem melhores: as contas s\u00e3o simples e previs\u00edveis para fazer seu notebook ou celular funcionarem direitinho. Mas para coisas como quebrar criptografia, que exigem trilh\u00f5es de contas e muitas vezes anos de trabalho para resolver, ter um computador que \u201cchuta\u201d e deixa de gastar tempo com contas que n\u00e3o v\u00e3o resolver o problema pode fazer muita diferen\u00e7a.<\/p>\n Em mais uma simplifica\u00e7\u00e3o grotesca: o computador qu\u00e2ntico erra mais r\u00e1pido que o computador normal. E como erra mais r\u00e1pido, tem mais chances de achar a resposta certa num tempo curto. Se \u00e9 uma conta que o computador normal faz muito r\u00e1pido, o computador qu\u00e2ntico \u00e9 in\u00fatil, mas se \u00e9 uma conta que o computador normal sofre para fazer, a coisa muda de figura e come\u00e7amos a ver vantagens nesse sistema qu\u00e2ntico.<\/p>\n Como o computador qu\u00e2ntico ainda precisa de condi\u00e7\u00f5es muito especiais, como resfriamento absurdo a temperaturas pr\u00f3ximas do zero absoluto, \u00e9 bem prov\u00e1vel que n\u00e3o os vejamos dentro de casa nas pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, e mais: se ele n\u00e3o conseguir fazer as contas f\u00e1ceis mais r\u00e1pido que o computador normal, nem faz sentido ter um em casa.<\/p>\n \u00c9 fascinante, mas ainda \u00e9 extremamente de nicho.<\/p>\n Como funciona a intelig\u00eancia artificial?<\/strong><\/p>\n Atualmente, estamos trabalhando com o conceito de redes neurais: s\u00e3o sistemas que \u201cimitam\u201d o funcionamento de um c\u00e9rebro. Imitam entre aspas porque a gente nem sabe t\u00e3o bem assim como o c\u00e9rebro faz o que faz.<\/p>\n Rede neural \u00e9 diferente de tudo o que faz\u00edamos com computa\u00e7\u00e3o antigamente: ao inv\u00e9s de escrever um c\u00f3digo para o computador rodar com seus zeros e uns, n\u00f3s damos um resultado esperado e deixamos esses sistemas acharem a melhor forma de fazer isso acontecer.<\/p>\n Mas \u00e9 claro, o computador n\u00e3o sabe que est\u00e1 pensando, precisamos montar sistemas que simulem isso. Na natureza, sabemos que o c\u00e9rebro dos animais trabalha com repeti\u00e7\u00e3o at\u00e9 achar um caminho. Quanto mais exemplos vindos da vida ao nosso redor, maior a chance de aprendermos como lidar com eles.<\/p>\n Na pr\u00e1tica: os neur\u00f4nios do nosso c\u00e9rebro mais utilizados para lidar com uma situa\u00e7\u00e3o ficam t\u00e3o bons nisso que o c\u00e9rebro \u201cdecora\u201d o caminho que passa por eles e sempre os usa. O que voc\u00ea sente e lembra quando lida com uma situa\u00e7\u00e3o est\u00e1 diretamente relacionado com a forma como o seu c\u00e9rebro definiu esse caminho de neur\u00f4nios.<\/p>\n Tem uma s\u00e9rie de neur\u00f4nios na sua cabe\u00e7a que sempre \u00e9 chamado quando voc\u00ea vai fazer caf\u00e9, tem outra que ficou especializada em lidar com sua namorada reclamando, outra que ativa quando voc\u00ea escuta uma m\u00fasica… s\u00e3o bilh\u00f5es de neur\u00f4nios e todas as combina\u00e7\u00f5es poss\u00edveis entre os conectados diretamente. Tem espa\u00e7o pra muitas manias na nossa mente.<\/p>\n E a natureza \u00e9 especializada em achar um caminho e teimar com ele at\u00e9 ser for\u00e7ada a mudar. Por isso \u00e9 dif\u00edcil mudar seus h\u00e1bitos e ou mesmo come\u00e7ar a enxergar as coisas por outra perspectiva. Seu c\u00e9rebro tirou o mato daquela trilha e agora s\u00f3 quer andar por ela. E por mais que isso nos traga muitos problemas, na m\u00e9dia \u00e9 t\u00e3o \u00fatil e eficiente para nos manter vivos que continua acontecendo todo o tempo.<\/p>\n Afinal, sem esse refor\u00e7o f\u00edsico de h\u00e1bitos e ideias, aprendizado seria imposs\u00edvel. A sequ\u00eancia de neur\u00f4nios que dispara quando voc\u00ea sente um cheiro ruim \u00e9 sua primeira linha de defesa contra contamina\u00e7\u00e3o. Antes mesmo de virar o conceito de \u201cisso \u00e9 perigoso\u201d, j\u00e1 tem algo que funcionando na mente para te manter com repulsa.<\/p>\n Falo tudo isso porque as redes neurais s\u00e3o baseadas nessa ideia de tirar conclus\u00f5es antes mesmo de chegar no resultado final. Atrav\u00e9s da matem\u00e1tica, o programa que roda a intelig\u00eancia artificial simula essa ideia de caminhos neurais: mesmo que ele n\u00e3o tenha visto ainda o esgoto, s\u00f3 de sentir o cheiro ele j\u00e1 sabe que tem algo errado.<\/p>\n A Intelig\u00eancia Artificial moderna usa a ideia de tra\u00e7ar os melhores caminhos para chegar no resultado. Mas n\u00e3o tem nenhuma ideia nessa cabe\u00e7a virtual: s\u00e3o n\u00fameros. Sentir cheiro ruim \u00e9 um n\u00famero baixo, n\u00e3o sentir cheiro ruim \u00e9 um n\u00famero alto. Se voc\u00ea quer um resultado alto que te mantenha longe do esgoto, \u00e9 melhor passar pelo n\u00famero alto (sem cheiro ruim) do que pelo baixo (com cheiro ruim). \u00c9 s\u00f3 uma aproxima\u00e7\u00e3o de como pensamos na pr\u00e1tica.<\/p>\n Mas funciona muito bem. A Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 ensinada por um humano o que ela deveria querer. Por exemplo, uma foto de um cachorro. A foto de um cachorro vale 10, a foto de qualquer outro bicho vale zero. A IA n\u00e3o sabe o que \u00e9 um cachorro, mas se ela receber um monte de fotos de cachorro para analisar, ela vai come\u00e7ar a identificar caracter\u00edsticas do bicho. A cara de um cachorro tem que ter dois olhos, um focinho, orelhas, pelos…<\/p>\n Repito, a IA n\u00e3o sabe o que \u00e9 nada disso, mas sabe, baseada em milh\u00f5es de fotos, o que se repete sempre que tem um cachorro na foto. Pra ela n\u00e3o \u00e9 um focinho, mas uma bolinha preta que sempre fica mais ou menos no meio da face. Se ela vir essa bolinha preta no lugar certo, fica mais confiante que est\u00e1 vendo um cachorro.<\/p>\n S\u00f3 que calcular tudo isso ao mesmo tempo \u00e9 muito demorado. Por isso as redes neurais se dividem em etapas. Cada uma analisa uma coisa, uma est\u00e1 procurando pelo focinho, outra pelos olhos, outra pelo nariz… mesmo que na pr\u00e1tica ela n\u00e3o tenha no\u00e7\u00e3o nenhuma do que \u00e9 qualquer coisa. \u00c9 a sequ\u00eancia que determina o resultado positivo ou negativo.<\/p>\n E a\u00ed, ela precisa treinar para ver se est\u00e1 acertando. Humanos sabem reconhecer o que \u00e9 um cachorro, ent\u00e3o, por um tempo, ensinamos ela quando ela acerta ou erra. Ela pega fotos aleat\u00f3rias e tenta responder se \u00e9 um cachorro ou n\u00e3o. S\u00f3 que \u00e9 uma IA fazendo contas: ela s\u00f3 sabe que 10 \u00e9 cachorro e 0 n\u00e3o \u00e9. Se ela pegar uma foto de cachorro muito parecido com um gato, por exemplo, pode dar nota 5. \u201cEu acho que tem um cachorro a\u00ed, mas pode n\u00e3o ser tamb\u00e9m\u201d.<\/p>\n Se um humano pegar esses resultados e definir se est\u00e3o certos ou n\u00e3o, a informa\u00e7\u00e3o volta para a IA e ela sabe quais os caminhos neurais que ela criou funcionam mais ou menos. A pr\u00f3xima etapa \u00e9 pegar os que mais funcionaram e manter, e pegar os que menos funcionaram e mudar. Isso pode ser feito diversas vezes at\u00e9 ela ficar boa de verdade em identificar cachorros.<\/p>\n Quando ela \u00e9 solta no mundo para interagir com pessoas, ela tem seus pr\u00f3prios caminhos neurais, assim como n\u00f3s. Voc\u00ea manda a foto do seu papagaio, ela analisa e te responde que com base no que ela \u201csente\u201d quando v\u00ea um cachorro, o que voc\u00ea mostrou para ela n\u00e3o \u00e9 um cachorro. \u00c9 um jeito matem\u00e1tico de criar uma ideia num ser n\u00e3o vivo. A rede neural \u00e9 uma forma de imitar a forma como pensamos, do jeito que pensamos que pensamos. (ok, essa \u00faltima frase foi bem Somir, eu n\u00e3o me aguentei).<\/p>\n A Intelig\u00eancia Artificial de hoje \u00e9 uma m\u00e1quina com uma ideia. A ideia do que \u00e9 um cachorro, a ideia de como responder uma pergunta no chat, a ideia de iluminar uma cena de jogo, a ideia de que transa\u00e7\u00e3o financeira d\u00e1 mais dinheiro…<\/p>\n Do jeito que a coisa vai agora, estamos construindo m\u00e1quinas que tem s\u00f3 uma ideia, mas que podem processar essa ideia muito r\u00e1pido. Voc\u00ea \u00e9 melhor que uma IA em reconhecer um cachorro numa foto em um segundo, mas ela \u00e9 melhor que voc\u00ea em reconhecer mil cachorros em mil fotos no mesmo segundo. Ela s\u00f3 tem isso pra pensar, voc\u00ea tem todo o resto da sua vida ao mesmo tempo.<\/p>\n Se voc\u00ea for analisar a tecnologia de verdade, vai ver que \u00e9 espetacular como ferramenta. A chave de fenda \u00e9 mil vezes melhor que a m\u00e3o para parafusar, mas s\u00f3 faz isso. O resto da discuss\u00e3o sobre intelig\u00eancia artificial, francamente, \u00e9 fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica nesse ponto. Estamos construindo ferramentas imitando alguns truques que o c\u00e9rebro descobriu h\u00e1 centenas de milh\u00f5es de anos atr\u00e1s.<\/p>\n \u00c9 muito bacana, mas \u00e9 s\u00f3 isso ainda. Menos, menos…<\/p>\n
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