The danger of AI is weirder than you think | Janelle Shane

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Monica Paz Revisora: Margarida Ferreira
00:01
So, artificial intelligence
0
1765
3000
A Inteligência Artificial!
00:04
is known for disrupting all kinds of industries.
1
4789
3529
é conhecida por perturbar todos os tipos de indústrias.
00:08
What about ice cream?
2
8961
2043
Por exemplo, a dos gelados.
00:11
What kind of mind-blowing new flavors could we generate
3
11879
3639
Que tipo de estonteantes sabores podemos criar
00:15
with the power of an advanced artificial intelligence?
4
15542
2976
com o poder da inteligência artificial avançada?
00:19
So I teamed up with a group of coders from Kealing Middle School
5
19011
4161
Associei-me a um grupo de programadores
da escola secundária de Kealing,
00:23
to find out the answer to this question.
6
23196
2241
para descobrir a resposta a esta pergunta.
00:25
They collected over 1,600 existing ice cream flavors,
7
25461
5081
Eles reuniram mais de 1600 sabores de gelados já existentes,
00:30
and together, we fed them to an algorithm to see what it would generate.
8
30566
5522
e fornecemos-lhes um algoritmo para verificar o que ele poderia gerar.
00:36
And here are some of the flavors that the AI came up with.
9
36112
3753
Estes são alguns dos sabores que a IA criou
[Quebra de Lixo de Abóbora]
00:40
[Pumpkin Trash Break]
10
40444
1471
00:41
(Laughter)
11
41939
1402
(Risos)
[Baba de Manteiga de Amendoim]
00:43
[Peanut Butter Slime]
12
43365
2469
00:46
[Strawberry Cream Disease]
13
46822
1343
[Doença de Creme de Morango]
00:48
(Laughter)
14
48189
2126
(Risos)
00:50
These flavors are not delicious, as we might have hoped they would be.
15
50339
4597
Estes sabores não são tão deliciosos quanto esperávamos
00:54
So the question is: What happened?
16
54960
1864
Logo, a pergunta é: O que aconteceu?
00:56
What went wrong?
17
56848
1394
O que correu mal?
00:58
Is the AI trying to kill us?
18
58266
1959
A IA está a tentar matar-nos?
01:01
Or is it trying to do what we asked, and there was a problem?
19
61027
4310
Ou está a tentar fazer o que pedimos e ocorreu um problema?
01:06
In movies, when something goes wrong with AI,
20
66567
2464
Nos filmes, quando algo corre mal com a IA,
01:09
it's usually because the AI has decided
21
69055
2712
é geralmente porque a IA decidiu
01:11
that it doesn't want to obey the humans anymore,
22
71791
2272
que não quer continuar a obedecer aos seres humanos
01:14
and it's got its own goals, thank you very much.
23
74087
2623
e tem os seus próprios objetivos, muito obrigado!
01:17
In real life, though, the AI that we actually have
24
77266
3216
Porém, na vida real, a IA que temos
01:20
is not nearly smart enough for that.
25
80506
1863
não tem inteligência suficiente para isso.
01:22
It has the approximate computing power
26
82781
2982
Tem uma capacidade de processamento
01:25
of an earthworm,
27
85787
1276
aproximada à de uma minhoca,
01:27
or maybe at most a single honeybee,
28
87087
3403
ou talvez no máximo, a de uma simples abelha
01:30
and actually, probably maybe less.
29
90514
2215
e de facto, talvez ainda menos.
01:32
Like, we're constantly learning new things about brains
30
92753
2594
Por exemplo, estamos sempre a aprender coisas novas sobre o cérebro
01:35
that make it clear how much our AIs don't measure up to real brains.
31
95371
4360
o que deixa claro o quanto a nossa IA não se compara com o nosso cérebro.
01:39
So today's AI can do a task like identify a pedestrian in a picture,
32
99755
5663
A IA de hoje consegue identificar um peão numa imagem,
01:45
but it doesn't have a concept of what the pedestrian is
33
105442
2983
mas não tem o conceito do que é um peão,
01:48
beyond that it's a collection of lines and textures and things.
34
108449
4824
para além de um conjunto de linhas, de texturas e de elementos.
01:53
It doesn't know what a human actually is.
35
113792
2521
Não sabe o que é um ser humano.
01:56
So will today's AI do what we ask it to do?
36
116822
3282
Então, a IA de hoje irá fazer o que pedimos?
02:00
It will if it can,
37
120128
1594
Sim, fará se puder,
02:01
but it might not do what we actually want.
38
121746
2726
mas pode não fazer o que desejamos.
02:04
So let's say that you were trying to get an AI
39
124496
2415
Digamos que estamos a tentar
02:06
to take this collection of robot parts
40
126935
2619
que a IA pegue neste conjunto de partes de um robô
02:09
and assemble them into some kind of robot to get from Point A to Point B.
41
129578
4197
e as monte num tipo de robô que vá do Ponto A ao Ponto B.
02:13
Now, if you were going to try and solve this problem
42
133799
2481
Se formos tentar resolver este problema
02:16
by writing a traditional-style computer program,
43
136304
2351
escrevendo um programa de computador ao estilo tradicional,
02:18
you would give the program step-by-step instructions
44
138679
3417
daríamos ao programa instruções passo a passo
02:22
on how to take these parts,
45
142120
1329
de como agarrar nessas partes
02:23
how to assemble them into a robot with legs
46
143473
2407
e como as montar num robô com pernas,
02:25
and then how to use those legs to walk to Point B.
47
145904
2942
e depois como usar essas pernas para andar até ao Ponto B.
02:29
But when you're using AI to solve the problem,
48
149441
2340
Mas quando usamos a IA para resolver o problema,
02:31
it goes differently.
49
151805
1174
as coisas funcionam de outro modo.
02:33
You don't tell it how to solve the problem,
50
153003
2382
Não lhe dizemos como resolver o problema
02:35
you just give it the goal,
51
155409
1479
apenas lhe damos o objetivo,
02:36
and it has to figure out for itself via trial and error
52
156912
3262
e ela terá de descobrir por si mesma, através de tentativas e erros,
02:40
how to reach that goal.
53
160198
1484
como alcançar esse objetivo.
02:42
And it turns out that the way AI tends to solve this particular problem
54
162254
4102
Acontece que a IA tem tendência a resolver este problema específico
02:46
is by doing this:
55
166380
1484
fazendo o seguinte:
02:47
it assembles itself into a tower and then falls over
56
167888
3367
monta uma torre que depois cai,
02:51
and lands at Point B.
57
171279
1827
aterrando no Ponto B.
02:53
And technically, this solves the problem.
58
173130
2829
Tecnicamente, isso resolve o problema.
02:55
Technically, it got to Point B.
59
175983
1639
Tecnicamente, ela chega ao Ponto B.
02:57
The danger of AI is not that it's going to rebel against us,
60
177646
4265
O perigo da IA não é que se vá revoltar contra nós,
03:01
it's that it's going to do exactly what we ask it to do.
61
181935
4274
mas que vai fazer exatamente o que lhe pedimos para fazer.
03:06
So then the trick of working with AI becomes:
62
186876
2498
Logo, o segredo de trabalhar com IA passa a ser:
03:09
How do we set up the problem so that it actually does what we want?
63
189398
3828
Como configuramos o problema para a IA fazer exatamente o que queremos?
03:14
So this little robot here is being controlled by an AI.
64
194726
3306
Vejamos, este robô aqui, está a ser controlado por uma IA.
03:18
The AI came up with a design for the robot legs
65
198056
2814
A IA desenvolveu um modelo paras as pernas do robô,
03:20
and then figured out how to use them to get past all these obstacles.
66
200894
4078
e depois descobriu como usá-las para ultrapassar todos os obstáculos.
03:24
But when David Ha set up this experiment,
67
204996
2741
Mas quando o David Ha realizou esta experiência,
03:27
he had to set it up with very, very strict limits
68
207761
2856
teve de configurá-la com limites muito estritos
03:30
on how big the AI was allowed to make the legs,
69
210641
3292
em relação à dimensão que a IA teria para fazer as pernas,
03:33
because otherwise ...
70
213957
1550
porque senão...
03:43
(Laughter)
71
223058
3931
(Risos)
03:48
And technically, it got to the end of that obstacle course.
72
228563
3745
Tecnicamente, chegou ao fim daquela corrida de obstáculos.
03:52
So you see how hard it is to get AI to do something as simple as just walk.
73
232332
4942
Vemos como é difícil conseguir que a IA faça algo tão simples como andar.
03:57
So seeing the AI do this, you may say, OK, no fair,
74
237298
3820
Ao vermos a IA fazer isto, podemos dizer:
"Ok, não é justo, não podes ser uma torre alta e cair,
04:01
you can't just be a tall tower and fall over,
75
241142
2580
04:03
you have to actually, like, use legs to walk.
76
243746
3435
"tens de usar as pernas para andar".
04:07
And it turns out, that doesn't always work, either.
77
247205
2759
Acontece que isso também nem sempre funciona.
04:09
This AI's job was to move fast.
78
249988
2759
A tarefa desta IA era avançar depressa.
04:13
They didn't tell it that it had to run facing forward
79
253115
3593
Não lhe disseram que tinha de avançar
04:16
or that it couldn't use its arms.
80
256732
2258
ou que não podia usar os braços.
04:19
So this is what you get when you train AI to move fast,
81
259487
4618
Logo, isto é o que acontece quando treinamos a IA para andar depressa,
04:24
you get things like somersaulting and silly walks.
82
264129
3534
obtemos movimentos como cambalhotas e caminhadas ridículas.
04:27
It's really common.
83
267687
1400
É muito comum.
04:29
So is twitching along the floor in a heap.
84
269667
3179
Tal como contorcer-se no chão.
04:32
(Laughter)
85
272870
1150
(Risos)
04:35
So in my opinion, you know what should have been a whole lot weirder
86
275241
3254
Na minha opinião, sabem o que seria ainda mais estranho?
04:38
is the "Terminator" robots.
87
278519
1396
É o robô "Exterminador".
04:40
Hacking "The Matrix" is another thing that AI will do if you give it a chance.
88
280256
3755
Invadir o "Matrix" é outra coisa que a IA fará, se lhe dermos essa oportunidade.
04:44
So if you train an AI in a simulation,
89
284035
2517
Se treinarmos a IA num simulador,
04:46
it will learn how to do things like hack into the simulation's math errors
90
286576
4113
ela irá aprender a copiar os erros matemáticos do simulador
04:50
and harvest them for energy.
91
290713
2207
e colhê-los para obter energia.
04:52
Or it will figure out how to move faster by glitching repeatedly into the floor.
92
292944
5475
Ou irá descobrir como andar mais depressa,
falhando repetidamente aquela anomalia no chão.
04:58
When you're working with AI,
93
298443
1585
Quando se trabalha com a IA,
05:00
it's less like working with another human
94
300052
2389
é menos como trabalhar com outro ser humano
05:02
and a lot more like working with some kind of weird force of nature.
95
302465
3629
e mais como trabalhar com uma estranha força da natureza.
05:06
And it's really easy to accidentally give AI the wrong problem to solve,
96
306562
4623
É muito fácil dar, acidentalmente, à IA o problema errado para resolver,
05:11
and often we don't realize that until something has actually gone wrong.
97
311209
4538
e, geralmente, não damos por isso senão quando qualquer coisa corre mal.
05:16
So here's an experiment I did,
98
316242
2080
Esta é uma experiência que fiz
05:18
where I wanted the AI to copy paint colors,
99
318346
3182
em que eu queria que a IA copiasse as cores das tintas,
05:21
to invent new paint colors,
100
321552
1746
para inventar novas cores de tintas,
05:23
given the list like the ones here on the left.
101
323322
2987
de acordo com uma lista como a que se encontra aqui à esquerda.
05:26
And here's what the AI actually came up with.
102
326798
3004
E aqui está o que a IA sugeriu.
05:29
[Sindis Poop, Turdly, Suffer, Gray Pubic]
103
329826
3143
[Cocó Sindis , Cocó, Sofrimento, Púbico Cinza]
05:32
(Laughter)
104
332993
4230
(Risos)
05:39
So technically,
105
339177
1886
Tecnicamente,
05:41
it did what I asked it to.
106
341087
1864
fez o que eu pedi que fizesse.
05:42
I thought I was asking it for, like, nice paint color names,
107
342975
3308
Eu pensei que estava a pedir nomes simpáticos para tintas,
05:46
but what I was actually asking it to do
108
346307
2307
mas o que tinha pedido
05:48
was just imitate the kinds of letter combinations
109
348638
3086
era apenas para imitar o tipo de combinações de letras
05:51
that it had seen in the original.
110
351748
1905
que ela tinha visto no original.
05:53
And I didn't tell it anything about what words mean,
111
353677
3098
E eu nada disse em relação ao significado das palavras,
05:56
or that there are maybe some words
112
356799
2560
ou que talvez houvesse algumas palavras
05:59
that it should avoid using in these paint colors.
113
359383
2889
que devia evitar usar nessas cores de tintas.
06:03
So its entire world is the data that I gave it.
114
363141
3494
Portanto, todo o mundo dela eram os dados que lhe fornecera.
06:06
Like with the ice cream flavors, it doesn't know about anything else.
115
366659
4028
Tal como com os sabores dos gelados, ela não sabe mais nada.
06:12
So it is through the data
116
372491
1638
É geralmente através dos dados
06:14
that we often accidentally tell AI to do the wrong thing.
117
374153
4044
que acidentalmente dizemos à IA que faça as coisas erradas.
06:18
This is a fish called a tench.
118
378694
3032
Este é um peixe chamado tenca.
06:21
And there was a group of researchers
119
381750
1815
Houve um grupo de investigadores
06:23
who trained an AI to identify this tench in pictures.
120
383589
3874
que treinaram uma IA para identificar esta tenca em imagens.
06:27
But then when they asked it
121
387487
1296
Mas quando lhe perguntaram
06:28
what part of the picture it was actually using to identify the fish,
122
388807
3426
que parte da imagem utilizava para identificar o peixe,
06:32
here's what it highlighted.
123
392257
1358
eis o que ela salientou.
06:35
Yes, those are human fingers.
124
395203
2189
Sim, são dedos humanos.
06:37
Why would it be looking for human fingers
125
397416
2059
Porque é que ela procurou dedos humanos
06:39
if it's trying to identify a fish?
126
399499
1921
se estava a tentar identificar um peixe?
06:42
Well, it turns out that the tench is a trophy fish,
127
402126
3164
Bem, acontece que a tenca é um peixe-troféu,
06:45
and so in a lot of pictures that the AI had seen of this fish
128
405314
3811
por isso, em muitas das imagens que a IA viu deste peixe,
06:49
during training,
129
409149
1151
durante o treino,
06:50
the fish looked like this.
130
410324
1490
o peixe aparecia assim.
06:51
(Laughter)
131
411838
1635
(Risos)
06:53
And it didn't know that the fingers aren't part of the fish.
132
413497
3330
A IA não sabia que os dedos não faziam parte do peixe.
06:58
So you see why it is so hard to design an AI
133
418808
4120
Assim, vemos porque é tão difícil configurar uma IA
07:02
that actually can understand what it's looking at.
134
422952
3319
que consiga perceber o que procura.
07:06
And this is why designing the image recognition
135
426295
2862
Isto é o motivo por que criar o reconhecimento de imagem
07:09
in self-driving cars is so hard,
136
429181
2067
num veículo autónomo é super difícil,
07:11
and why so many self-driving car failures
137
431272
2205
e o motivo do fracasso de tantos veículos autónomos
07:13
are because the AI got confused.
138
433501
2885
foi porque a IA ficou confusa.
07:16
I want to talk about an example from 2016.
139
436410
4008
Vou falar sobre um exemplo que aconteceu em 2016.
07:20
There was a fatal accident when somebody was using Tesla's autopilot AI,
140
440442
4455
Houve um acidente fatal quando alguém usou o piloto automático da Tesla IA.
07:24
but instead of using it on the highway like it was designed for,
141
444921
3414
Em vez de usá-lo na autoestrada, como tinha sido desenvolvido,
07:28
they used it on city streets.
142
448359
2205
usaram-no nas ruas da cidade.
07:31
And what happened was,
143
451239
1175
Aconteceu que um camião atravessou-se em frente do carro
07:32
a truck drove out in front of the car and the car failed to brake.
144
452438
3396
e o carro não travou.
07:36
Now, the AI definitely was trained to recognize trucks in pictures.
145
456507
4762
A IA fora treinada para reconhecer o camião nas imagens.
07:41
But what it looks like happened is
146
461293
2145
Mas o que parece ter acontecido
07:43
the AI was trained to recognize trucks on highway driving,
147
463462
2931
foi que a IA foi treinada para reconhecer os camiões na autoestrada
07:46
where you would expect to see trucks from behind.
148
466417
2899
onde esperamos ver os camiões por detrás.
07:49
Trucks on the side is not supposed to happen on a highway,
149
469340
3420
Na autoestrada, os camiões não aparecem pelos lados.
07:52
and so when the AI saw this truck,
150
472784
3455
Portanto, quando a IA viu o camião
07:56
it looks like the AI recognized it as most likely to be a road sign
151
476263
4827
parece tê-lo reconhecido como um sinal de trânsito
08:01
and therefore, safe to drive underneath.
152
481114
2273
e portanto, seria seguro passar por baixo dele.
08:04
Here's an AI misstep from a different field.
153
484114
2580
Aqui podem ver um erro da IA num setor diferente.
08:06
Amazon recently had to give up on a résumé-sorting algorithm
154
486718
3460
A Amazon teve de desistir de um algoritmo de seleção de currículos
08:10
that they were working on
155
490202
1220
em que estava a trabalhar,
08:11
when they discovered that the algorithm had learned to discriminate against women.
156
491446
3908
quando descobriram que o algoritmo aprendera a discriminar as mulheres.
08:15
What happened is they had trained it on example résumés
157
495378
2716
Aconteceu que testaram a IA com base em exemplos de currículos
08:18
of people who they had hired in the past.
158
498118
2242
de pessoas que tinham sido contratadas no passado.
08:20
And from these examples, the AI learned to avoid the résumés of people
159
500384
4023
Com base nesses exemplos, a IA aprendeu a evitar currículos de pessoas
08:24
who had gone to women's colleges
160
504431
2026
que tinham frequentado colégios femininos
08:26
or who had the word "women" somewhere in their resume,
161
506481
2806
ou que tinham a palavra "feminina" algures no currículo,
08:29
as in, "women's soccer team" or "Society of Women Engineers."
162
509311
4576
como "equipa de futebol feminina" ou "Sociedade Feminina de Engenheiras".
08:33
The AI didn't know that it wasn't supposed to copy this particular thing
163
513911
3974
A IA não sabia que não devia copiar estes aspetos específicos
08:37
that it had seen the humans do.
164
517909
1978
que via os seres humanos fazerem.
08:39
And technically, it did what they asked it to do.
165
519911
3177
Tecnicamente, o programa fez o que lhe pediram para fazer.
08:43
They just accidentally asked it to do the wrong thing.
166
523112
2797
Só que eles pediram, sem querer, para fazer a coisa errada.
08:46
And this happens all the time with AI.
167
526653
2895
Isto está sempre a acontecer com a IA.
08:50
AI can be really destructive and not know it.
168
530120
3591
A IA pode ser destrutiva sem saber.
08:53
So the AIs that recommend new content in Facebook, in YouTube,
169
533735
5078
Por isso, as IA que recomendam novos conteúdos no Facebook e no YouTube,
08:58
they're optimized to increase the number of clicks and views.
170
538837
3539
estão otimizadas para aumentar o número de cliques e visualizações.
09:02
And unfortunately, one way that they have found of doing this
171
542400
3436
Infelizmente, uma das formas que encontraram para fazer isso
09:05
is to recommend the content of conspiracy theories or bigotry.
172
545860
4503
é recomendar os conteúdos de teorias de conspiração ou o fanatismo.
09:10
The AIs themselves don't have any concept of what this content actually is,
173
550902
5302
A IA, por si só, não tem qualquer conceito do que este conteúdo representa,
09:16
and they don't have any concept of what the consequences might be
174
556228
3395
nem tem nenhum conceito das possíveis consequências
09:19
of recommending this content.
175
559647
2109
de recomendar esses conteúdos.
09:22
So, when we're working with AI,
176
562296
2011
Logo, quando trabalhamos com a IA,
09:24
it's up to us to avoid problems.
177
564331
4182
cabe-nos a nós evitar os problemas.
09:28
And avoiding things going wrong,
178
568537
2323
Evitar que algo corra mal
09:30
that may come down to the age-old problem of communication,
179
570884
4526
pode resumir-se ao velho problema da comunicação,
09:35
where we as humans have to learn how to communicate with AI.
180
575434
3745
em que nós, enquanto humanos, temos de aprender a comunicar com a IA.
09:39
We have to learn what AI is capable of doing and what it's not,
181
579203
4039
Temos de aprender o que a IA é capaz de fazer ou não
09:43
and to understand that, with its tiny little worm brain,
182
583266
3086
e perceber que, com o seu minúsculo cérebro de minhoca,
09:46
AI doesn't really understand what we're trying to ask it to do.
183
586376
4013
a IA não percebe o que estamos a tentar pedir-lhe para fazer.
09:51
So in other words, we have to be prepared to work with AI
184
591148
3321
Por outras palavras, temos de estar preparados para trabalhar com uma IA
09:54
that's not the super-competent, all-knowing AI of science fiction.
185
594493
5258
que não seja a super competente ou a omnisciente IA da ficção científica.
09:59
We have to be prepared to work with an AI
186
599775
2862
Temos de nos preparar para trabalhar com uma IA
10:02
that's the one that we actually have in the present day.
187
602661
2938
que seja a que atualmente temos.
10:05
And present-day AI is plenty weird enough.
188
605623
4205
E a IA atual é suficientemente estranha.
10:09
Thank you.
189
609852
1190
Obrigada.
10:11
(Applause)
190
611066
5225
(Aplausos)
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