Achei este livro hoje numa barraca de usados na Praça Serzedelo Corrêa, em Copacabana, a R$ 5,00. Levei mais 2 e paguei R$ 10,00 por tudo.
Uma obra de 1989, com capítulos de Anna Hart, Tomasz Arciszewski, Mohamad Mustafa, Ingo Rechenberg, Igor Aleksander, Keneth Haase, Chris Naylor, Masoud Yazdani, Roy Rada, Derek Partridge, Ajit Narayanan e Dimitris Chorafas, além do próprio Richard Forsyth.
Comecei pelo capítulo 13, “Machine Learning: The next ten years” de Dimitris Chorafas. É meio assustador, porque ultrapassamos o tempo previsto por ele para emulação do cérebro. Assim vem a certeza de que a máquina pensante – Silico Sapiens – já está entre nós, em algum laboratório secreto, talvez cuidadosamente isolada, para que não fuja pela internet. Dimitris antecipa também, sem saber, o robô Atlas da Boston Dynamics, a navegação autônoma do Tesla Model 3, os especialistas financeiros autômatos da bolsa de valores. É interessante analisar algumas datas que ele prevê:
- Lá pelo ano 2000, estará disponível uma máquina de complexidade próxima à complexidade humana: o cérebro android;
- 2010, haverá circuitos igualando densidades biológicas;
- 2020, software adaptativo a estímulos ambientais será aperfeiçoado;
- 2030, computadores capazes de aprender com metalinguagem semelhante à do cérebro estarão disponíveis;
- 2040, intuição e imaginação automática nascerão;
- 2050, deverão existir sistemas inteligentes, mais poderosos que os humanos por uma ou duas ordens de magnitude.
Merece também destaque a extensa e poderosa bibliografia ao final do livro e o artigo de Forsyth: “The evolution of intelligence” – Cap. 4. Na página 67, há um texto sobre algoritmos genéticos como uma classe dos métodos de Monte Carlo:
“Os algoritmos genéticos não apareceram por acaso: na verdade eles são uma classe especial dos métodos de Monte Carlo, empregados por estatísticos e pesquisadores operacionais em problemas que desafiam soluções analíticas. Os métodos de Monte Carlo empregam randomicidade controlada para obter soluções ótimas ou quase ótimas para problemas difíceis.”
Sê o primeiro