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Seriam as máquinas capazes de pensar? Esta é a pergunta que Alan Turing propõe em seu artigo Computing Machinery and Intelligence, de 1950.

 

No texto, Alan propõe um jogo chamado Imitation Game. O jogo conta com três jogadores, sendo uma mulher, um homem e um terceiro jogador que pode ser homem ou mulher. Os três estão em salas separadas. O terceiro jogador (também conhecido como interrogador) possui um chat aberto para cada um dos outros dois jogadores, através do qual ele pode fazer perguntas. As perguntas devem servir para ele conseguir identificar quem é o homem e quem é a mulher. O objetivo da mulher é convencer o interrogador de que ela é a mulher. O objetivo do homem é enganar o interrogador e fazê-lo pensar que ele é a mulher.

 

A partir de uma alteração no Imitation Game, Alan propõe o que ficou conhecido como O Teste de Turing. Ao invés de interagir com um homem e uma mulher, o interrogador passa a interagir com uma pessoa e um computador. A pessoa real, assim como a mulher, tenta convencer o interrogador de que ela é uma pessoa de verdade. O computador, assim como o homem, tenta enganar o interrogador, fazendo uso de um algoritmo de inteligência artificial, para tentar convencê-lo de que o computador é que é a pessoa real.

 

Desde a sua publicação, inúmeros algoritmos foram desenvolvidos e submetidos ao Teste de Turing, produzindo sucessos e fracassos ao longo dos anos, mas mantendo sempre a atenção e curiosidade de estudantes e pesquisadores. O resultado deste interesse crescente, somado ao aumento do poder computacional e dos cenários de aplicação prática nos negócios garantiu o desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina (a.k.a. machine learning) até os dias de hoje.

 

Esta mesma curiosidade me contaminou neste ano, e como entusiasta ainda iniciante na área, resolvi fazer alguns testes usando uma tecnologia com a qual lido todos os dias: ABAP. Na última semana, apresentei durante o SITSP 2014 uma demonstração onde um programa ABAP foi capaz de ler uma imagem a partir de um algoritmo de inteligência artificial chamado redes neurais e nos dizer qual era o número entre 0 e 9 contido no bitmap. O vídeo da apresentação já foi publicado, assim como outros vídeos no canal do SIT Brasil. Os fontes do exemplo também estão publicados no Github.

 

Como o feedback durante a apresentação foi positivo, pensei em “manter o interesse vivo” no tópico Machine Learning através deste e de outros blogs que pretendo escrever ao longo das próximas semanas e meses. Como meus estudos e meu humilde trabalho de pesquisa continuam, esta é também uma forma de manter um diálogo com outras pessoas interessadas à medida em que o trabalho evolui.

 

Bem-vindos à bordo do Machine Learning, e não fale com o capitão: ele pode ser um robô!

 

Referências e leitura recomendada:

  • Computing Machinery and Intelligence – Turing, Alan M. – 1950 (link)
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7 Comments

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    1. BRUNO LUCATTELLI Post author

      Obrigado Edu! Eu sei como é, no dia do evento eu quase não consigo assistir uma inteira, porque é correria de um lado pro outro. Aí na edição dos vídeos que eu começo a reparar em várias coisas que aconteceram e eu não vi hahahaha

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  1. Karen Rodrigues

    Bruno,

    Adorei a forma divertida e o bom humor que você demonstra neste post e na sua apresentação no SITSP.

    Uma excelente palestra e cobertura do evento.

    Abraços!

    Karen Rodrigues

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    1. BRUNO LUCATTELLI Post author

      Obrigado Karen! Estamos tentando melhorar a cada evento, e o nosso objetivo é 100% gravado com qualidade excelente! Um dia chegaremos lá! 🙂 O José Nunes e o Tobias contribuíram MUITO, e sem eles não teria chego nem perto do que foi.

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  2. Raquel Pereira da Cunha

    Oi Bruno,

    o tema é super interessante (minha bolsa de iniciação científica na Universidade era em Inteligência Artificial 🙂 ) e gostei muito da palestra do SITSP e da forma como você explicou o assunto. Parabéns pelo blog, and keep them coming! Parabéns também a você e Fabio Pagoti pela palestra.

    Abs,

    Raquel

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