Google Tradutor: é aqui que começamos
O Google Translate, por um tempo agora, não é mais um tema quente. Tornou-se um dos muitos componentes, nem mesmo o mais sedutor, dentro da oferta da empresa Mountain View. Alguns anos após a sua renovação podemos dizer que as promessas então feitas, pelo menos em parte, foram descumpridas, as proclamações otimistas, no mínimo, também filhas do marketing, não foram totalmente corroboradas pelos fatos.
Os tradutores não desapareceram, mesmo que não estejam indo tão bem. Maquina de tradução não atendeu aos altos padrões de qualidade desejados. Para alguns idiomas (inglês na liderança) os resultados são notáveis. Devemos, portanto, considerar o Google Tradutor uma espécie de pequena bolha de tradução automática?
De jeito nenhum. A história da Translate, em sua pequena forma, representa um excelente exemplo do que é o fenômeno da IA hoje: inovação, transformação profunda, quebra de paradigmas. Mas também uma feliz convergência entre possibilidades técnicas e ideias visionárias, utopias maltratadas até anteontem. Um fenômeno que ao mesmo tempo também tem um lado negro, o outro lado da moeda que brilha bem menos.
O outro lado da moeda
O da propaganda generalizada, competição feroz, guerra implacável para agarrar os melhores cérebros, busca paroxística por eficiência, busca desenfreada e incondicional de lucro. Há também indiferença e desinteresse pelo que é outro além de si mesmo, com uma perigosa predileção pela imposição de um único pensamento. Afinal, neste mundo não há meias medidas, apenas vencedores e perdedores permanecem em campo. Para os derrotados, então, nenhuma clemência está prevista: "Os vencedores levam tudo!"
Com este artigo propomos uma série de reflexões sobre o Google Tradutor. Eles são retirados de um longo serviço realizado pela equipe jornalística da "New York Time Magazine". O assunto do serviço é a profunda metamorfose do Google o que a levou a embarcar na impetuosa onda da inteligência artificial e obter resultados surpreendentes em apenas alguns meses.
Críticas têm sido feitas tanto ao seu autor, acusado de albergar «…fantasias optimistas de ficção científica», como ao estilo jornalístico do jornal nova-iorquino, definido como “extravagante” e acusado de «…criar um suspense artificial ex nihilo». . Críticas ao menos parcialmente fundamentadas, seja pela presença, por vezes, de ênfase excessiva, você quer uma narrativa que às vezes é um pouco triunfalista e geralmente acrítico.
Um belo exemplo de jornalismo investigativo
Então, por que repropô-lo na tradução para o leitor italiano? Porque é um valioso relatório que descreve, de forma detalhada e acessível a todos, o percurso que levou à criação, quase ex nihilo, de uma infraestrutura de ponta. Por que fornece insights valiosos, de dentro, dos processos, das associações de mentes e ideias, da convergência de visões mesmo distantes, dos experimentos bem e malsucedidos. São as alquimias improváveis entre pessoas de lugares díspares e até mesmo remotos que levaram ao sucesso final.
Porque, no entanto, devolve um rosto e uma conotação humana, até defeitos, a esses atores. Tecnólogos muitas vezes distantes, confinados em laboratórios fechados e cercados por uma aura mítica, idolatrados por insiders e desconhecidos da maioria.
E tudo isso ele faz de uma forma maravilhosa. Por fim, mesmo para aqueles elementos censurados do jornalismo "extravagante", para outros talvez apenas "evocativos", a leitura certamente será agradável e não deixará, tenho certeza, de emocionar o leitor.
Aproveite a leitura e reserve um tempo para fazê-lo!
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Capítulo 1. Google: in hoc signo vinces
AI-First: aprendizado de máquina
Era 2016, o ano em que a inteligência artificial atingiu a maioridade. Quando Sundar Pichai, CEO do Google anunciou a transformação da empresa de "mobile first" para "AI-first". poucos estavam plenamente conscientes do que isso significava na realidade. Hoje, alguns anos depois, podemos dizer que AI-first se tornou um verdadeiro mantra para empresas no Vale do Silício e além. Tinha um protagonista indiscutível: o aprendizado de máquina.
No Google, observa Terrence J. Sejnowski (A ascensão do aprendizado de máquina; 2018), o aprendizado de máquina é onipresente: «O aprendizado profundo agora é usado pelo Google em mais de 100 serviços, do Street View ao Inbox Smart Reply e pesquisa por voz». O aprendizado de máquina em suas várias formas (o aprendizado profundo é um ramo dele), permite que os algoritmos aprendam de forma mais ou menos independente: também os torna eficientes graças à abundância de matéria-prima a um custo muito baixo (ou mesmo nenhum): i Big Data . Como Sejnowski observa:
“Os dados são o novo petróleo. Algoritmos de aprendizado são refinarias que extraem insights de dados brutos; a informação pode ser usada para criar conhecimento; o conhecimento leva à compreensão; e o entendimento conduz à sabedoria."
Redes neurais
Na base do aprendizado de máquina estão as chamadas redes neurais, cuja arquitetura é inspirada na do nosso cérebro. Estes últimos não precisam ser programados para realizar uma determinada tarefa. Dada uma condição inicial (entrada) e uma final (saída), através de um processo incessante de tentativas e erros (tentativas e erros), as redes neurais aprendem a encontrar uma solução de forma autônoma.
Eles "aprendem" de maneira muito semelhante à da criança que vai descobrir o mundo ao seu redor. Uma mudança total de paradigma! Como Alex Beard observa com perspicácia (Alunos natos, 2018), podemos imaginar as redes neurais como um processo que espelha a “evolução”. Em contraste, a programação "lembra a criação".
O aprendizado de máquina permitiu progressos repentinos em alguns setores que estavam definhando há algum tempo, como reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem, fala em texto, etc. Hoje muitos aplicativos o utilizam, os mais díspares, basta pensar, por exemplo. aos carros autônomos.
Da Inteligência Artificial à Inteligência Artificial Geral
Para Pichai, o dia em que viu a IA emergir dos limites dos laboratórios é uma lembrança indelével.
“Era 2012, [eu estava] dentro de uma sala com uma equipe pequena e éramos poucos”, lembra. Entre esses poucos Jeff Dean, uma lenda na empresa de Mountain View. Ele estava trabalhando em um novo projeto e queria que Pichai, então vice-presidente sênior, desse uma olhada nele. Ele também lembra que havia alguém brincando. Dos recursos humanos haviam contratado um novo funcionário como estagiário: ninguém menos que Geoffrey Hinton, "o pai do Deep Learning"! “Toda vez que Jeff quer atualizá-lo sobre algo, você fica animado”, acrescenta Pichai.
Jeff Dean, com Andrew NG e outros, desenvolveu uma enorme rede composta por 16.000 processadores em 1000 computadores. Eles foram capazes de fazer um bilhão de conexões. Uma estrutura inédita até então, construída a partir do modelo do cérebro humano. Mas ainda muito abaixo da capacidade deste último de estabelecer, com suas sinapses, mais de 100.000 bilhões de conexões. Era de fato uma gigantesca rede neural!
A epifania de Sundar Pichai
Pichai se lembra de ter tido uma espécie de premonição: "Essa coisa iria crescer e talvez revelar a maneira como o universo funciona ... Esta será a coisa mais importante na qual a humanidade já trabalhou."
Até então havia poucos dentro do Google que entendiam completamente o potencial da inteligência artificial. O Google Brain, fundado no início de 2010, era o principal responsável pela IA. Ao Brain, mais tarde se juntou a Deep Mind, adquirida em 2014. Quando Pichai, que se tornou CEO, impôs o imperativo de AI First, essas duas divisões representaram as pontas de lança da Inteligência Artificial pesquisa no Google.
Ambos produziram resultados notáveis. Entre eles também a revolução que, graças ao Brain, transportou o Tradutor e a tradução automática em geral para a nova era do aprendizado de máquina.
No entanto, o que os cientistas buscam e as empresas almejam vai muito além do aprendizado de máquina e suas múltiplas aplicações. O objetivo da pesquisa é chegar a uma Inteligência Artificial Geral.
Uma inteligência artificial flexível, capaz de aprender e enfrentar com sucesso qualquer tarefa que um ser humano possa realizar. Embora isso represente o propósito declarado do Deep Mind, esse objetivo ainda parece muito distante. Seu fundador, Demis Hassabis, fala do projeto como uma espécie de "Projeto Manhattan" para Inteligência Artificial.
IA trabalhando para todos
Também pode ser por esse motivo que Pichai anunciou uma nova transformação da empresa: de "AI First" para "IA trabalhando para todos". O CEO do Google disse: «Graças aos avanços da inteligência artificial, o Google está superando sua missão principal, [que] é 'organizar a informação do mundo'. Estamos nos transformando de uma empresa que ajuda você a encontrar respostas para uma empresa que ajuda você a fazer as coisas… Queremos que nossos produtos façam mais por você no contexto de seu trabalho, sua casa e sua vida» .
Uma transformação que também parece influenciar a Translate, onde o objetivo já não é igualar o nível das traduções dos profissionais, mas sim outro. Barak Turovski explica: "Nosso objetivo... facilitando a comunicação durante as férias. É um uso diferente da tradução profissional".
Por fim, um design que surge em linha com a principal missão que a Google se atribui: “melhorar significativamente a vida do maior número de pessoas possível”.
Rumo à computação quântica
No entanto, a extensão da influência do Google vai muito além do domínio dos "usuários". Muitos desenvolvedores externos (de start-ups a corporações) usam ferramentas de IA da marca Google. Rumores estão sendo levantados em muitos setores sobre o fato de que a empresa de Mountain View é "grande demais".
Mas isso não é tudo, como observa Katrina Brooker: “Existem atualmente milhões de dispositivos usando o Google AI e isso é apenas o começo. O Google está prestes a alcançar a chamada supremacia quântica.
Se a computação quântica se tornar uma realidade concreta, de repente nos encontraremos projetados no futuro. Seria um momento de fratura na história da humanidade como poucos. “Considere que tipo de intenções você deseja àqueles que inventaram o fogo, iniciaram a revolução industrial ou [desenvolveram] a energia atômica”, diz o cofundador da OpenAI, Greg Brockman.
Grandes corporações de alta tecnologia, gostem ou não, têm enormes responsabilidades não apenas para construir o tipo de mundo em que vivemos hoje. Mas, paradoxalmente, eles têm ainda mais em relação ao mundo por vir amanhã. Responsabilidades que tais empresas tentam ignorar, fugir e fugir de todas as formas. Até agora, várias regras e comitês de ética, bem como proclamações e declarações de intenção cada vez mais genéricas, não serviram para muito propósito. O Google não é exceção. Como Peter Thiel aponta: 'Comprometa-se a melhorar significativamente a vida do maior número possível de pessoas' - [é] um padrão tão vago que está fora de discussão."
O lançamento do primeiro computador quântico
Em 23 de setembro de 2019, o Google disse ter construído o primeiro computador quântico capaz de realizar cálculos que superam a capacidade de processamento dos supercomputadores mais poderosos da atualidade. Era um momento aguardado com ansiedade pela comunidade de pesquisadores e tecnólogos.
A equipe do "Financial Times" relata que leu um artigo de alguns pesquisadores do Google, publicado no site da NASA. O item foi prontamente removido.
Pesquisadores do Google afirmaram que seu processador quântico era capaz de realizar um cálculo em 3 minutos e 20 segundos, quando o Summit, o supercomputador mais avançado e poderoso da atualidade, levaria cerca de 10.000 anos para fazer a mesma operação.
Novamente de acordo com os pesquisadores do Google, a “supremacia quântica” foi alcançada: «É uma aceleração incrível em comparação com os algoritmos clássicos. Até onde sabemos, este experimento marca a primeira computação realizada por um processador quântico."
O sistema só pode executar um único cálculo altamente técnico. O uso de máquinas quânticas para resolver problemas mais gerais está longe de acontecer. Mas os pesquisadores do Google estão convencidos de que é "um marco para a computação quântica em larga escala".
O poder das máquinas quânticas se expandiria “duas vezes a taxa exponencial” que a Lei de Moore postula para os chips de silício do início da era da computação.
Um relatório de novembro de 2018 do Boston Consulting Group afirmou que a computação quântica “mudará as regras do jogo em áreas como criptografia, química, ciência dos materiais, agricultura e produtos farmacêuticos. Sem falar na inteligência artificial e no aprendizado de máquina… logística, manufatura, finanças e energia».
Steve Brierley, fundador da Riverlane, uma start-up de software quântico, comentou sobre o experimento conduzido pelo Google: "Este é realmente um marco significativo, é a primeira vez que alguém demonstrou concretamente que os computadores quânticos são de uma classe diferente da tradicional computadores. É uma conquista incrível."
