Cada grande passo no progresso da computação — desde as centrais de processamento de dados, passando pelos computadores pessoais, a internet e os smartphones — abriu oportunidades para que um número maior de pessoas canalizassem sua inventividade na fronteira digital. Mas existe uma preocupação com a possível reversão dessa tendência com a inteligência artificial.
Cientistas da computação afirmam que a pesquisa em IA está se tornando cada vez mais dispendiosa, exigindo cálculos complexos realizados por centrais de processamento de dados gigantescas, permitindo que cada vez menos pessoas tenham acesso ao desenvolvimento da tecnologia por trás de produtos como carros autônomos. O perigo, afirmam eles, é a possibilidade de a pesquisa pioneira em IA se tornar um campo dividido entre quem pode e quem não pode pagar. E quem pode pagar são as poucas gigantes da tecnologia, como Google, Microsoft e Facebook, que gastam bilhões de dólares por ano com suas centrais de processamento de dados.
“Os enormes recursos de computação que essas empresas possuem representam uma ameaça — as universidades não conseguem concorrer com elas”, assegurou Craig Knoblock, diretor executivo do Instituto Information Sciences, laboratório de pesquisa da Universidade do Sul da Califórnia.
Um relatório recente do Instituto Allen para Inteligência Artificial, trabalhando com dados da OpenAI, observou que o volume de cálculos necessários para ser líder em tarefas como entender línguas, jogar games e raciocinar se elevou em estimadas 300 mil vezes nos últimos seis anos.
Esse processamento é necessário para modelos de software de aprendizado aprofundado, cujo desempenho melhora à medida que mais dados são inseridos. A tecnologia de aprendizado aprofundado tem sido o motor dos avanços recentes. “Quando ela é bem-sucedida, há um grande benefício”, afirmou Oren Etzioni, diretor executivo do Instituto Allen, fundado em 2014 por Paul Allen, bilionário e cofundador da Microsoft. “Mas o custo para realizar a pesquisa tem se elevado exponencialmente. Enquanto sociedade e economia, sofremos quando somente poucos lugares têm a capacidade de nos colocar na vanguarda.”
Custo do processamento de dados
Fundada em 2015, a OpenAI iniciou suas atividades como um laboratório de pesquisas sem fins lucrativos. No segundo trimestre deste ano, a OpenAI utilizou a tecnologia que desenvolveu para derrotar uma equipe de humanos em um complexo videogame chamado Dota 2. O software da OpenAI aprendeu a jogar o game por meio de constante tentativa e erro, no equivalente a mais de 45 mil anos de experiência no jogo. A OpenAI gastou milhões comprando acesso a centrais de processamento de dados. Este ano, a OpenAI se tornou uma empresa que visa ao lucro, com intenção de atrair financiamento, e anunciou que a Microsoft está fazendo um investimento de US$ 1 bilhão.
Etzioni e seus colegas afirmaram que o custo do processamento de dados e a crescente preocupação com a energia que isso consome poderiam ser enfrentados a partir de uma mudança na maneira com a qual o sucesso em inteligência artificial é medido. De acordo com eles, o foco da área na precisão distorce a pesquisa, restringindo-a a um estreito caminho. A eficiência também deveria ser considerada. Eles sugerem que os pesquisadores informem também “o custo do processamento de dados” para a obtenção de resultados em um projeto.
Grandes empresas de tecnologia seriam sensatas se também oferecessem apoio à pesquisa acadêmica, para que a competição no campo das ideias se amplie para além dos muros corporativos, afirmou Ed Lazowska, professor da Universidade de Washington. Por outro lado, ele continuou, “veremos uma significativa diluição na capacidade da comunidade acadêmica de produzir a nova geração de cientistas da computação que vão abastecer essas empresas”. / TRADUÇÃO DE AUGUSTO CALIL
