Chris Ludlow, Universidade de Tecnologia de Swinburne e Armita Zarnegar, Universidade de Tecnologia de Swinburne
Muitas pessoas pensam na psicologia como sendo principalmente sobre saúde mental, mas sua história vai muito além disso.
Como a ciência da mente, a psicologia desempenhou um papel fundamental na formação da inteligência artificial, oferecendo insights sobre a cognição, aprendizagem e comportamento humanos que influenciaram profundamente o desenvolvimento da IA.
Essas contribuições não apenas lançaram as bases para a IA, mas também continuam a guiar seu desenvolvimento futuro. O estudo da psicologia moldou nossa compreensão do que constitui inteligência em máquinas e como podemos abordar os desafios e benefícios complexos associados a essa tecnologia.
Máquinas Imitando a Natureza
As origens da IA moderna podem ser rastreadas até a psicologia em meados do século XX. Em 1949, o psicólogo Donald Hebb propôs um modelo de como o cérebro aprende: as conexões entre as células cerebrais se fortalecem quando estão ativas ao mesmo tempo.
Essa ideia deu uma pista de como as máquinas poderiam aprender imitando a abordagem da natureza.
Na década de 1950, o psicólogo Frank Rosenblatt baseou-se na teoria de Hebb para desenvolver um sistema chamado perceptron.
O perceptron foi a primeira rede neural artificial já criada. Ele operava no mesmo princípio dos sistemas modernos de IA, nos quais os computadores aprendem ajustando conexões dentro de uma rede com base em dados, em vez de depender de instruções programadas.
Uma Compreensão Científica da Inteligência
Na década de 1980, o psicólogo David Rumelhart aprimorou o perceptron de Rosenblatt. Ele aplicou um método chamado retropropagação, que usa princípios de cálculo para ajudar as redes neurais a melhorarem por meio de feedback.
A retropropagação foi originalmente desenvolvida por Paul Werbos, que disse que a técnica “abre a possibilidade de uma compreensão científica da inteligência, tão importante para a psicologia e a neurofisiologia quanto os conceitos de Newton foram para a física”.
O artigo de Rumelhart de 1986, coautoria com Ronald Williams e Geoffrey Hinton, é frequentemente creditado por ter iniciado a era moderna das redes neurais artificiais. Este trabalho lançou as bases para inovações em aprendizado profundo, como modelos de linguagem de grande escala.
Em 2024, o Prêmio Nobel de Física foi concedido a Hinton e John Hopfield por seu trabalho em redes neurais artificiais. Notavelmente, o comitê do Nobel, em seu relatório científico, destacou o papel crucial que os psicólogos desempenharam no desenvolvimento de redes neurais artificiais.
Hinton, que possui um diploma em psicologia, reconheceu estar sobre os ombros de gigantes como Rumelhart ao receber seu prêmio.
Auto-reflexão e Compreensão
A psicologia continua a desempenhar um papel importante na moldagem do futuro da IA. Ela oferece insights teóricos para abordar alguns dos maiores desafios do campo, incluindo raciocínio reflexivo, inteligência e tomada de decisões.
O fundador da Microsoft, Bill Gates, recentemente apontou uma limitação fundamental dos sistemas de IA atuais. Eles não conseguem se envolver em raciocínio reflexivo, ou o que os psicólogos chamam de metacognição.
Na década de 1970, o psicólogo do desenvolvimento John Flavell introduziu a ideia de metacognição. Ele a usou para explicar como as crianças dominam habilidades complexas refletindo e compreendendo seu próprio pensamento.
Décadas depois, esse quadro psicológico está ganhando atenção como um caminho potencial para avançar a IA.
Inteligência Fluida
A teoria psicológica está sendo cada vez mais aplicada para melhorar os sistemas de IA, particularmente ao aumentar sua capacidade de resolver problemas novos.
Por exemplo, o cientista da computação François Chollet destaca a importância da inteligência fluida, que os psicólogos definem como a capacidade de resolver novos problemas sem experiência ou treinamento prévio.
Em um artigo de 2019, Chollet introduziu um teste inspirado em princípios da psicologia cognitiva para medir quão bem os sistemas de IA podem lidar com problemas novos. O teste – conhecido como Corpus de Raciocínio Abstrato para Inteligência Geral Artificial (ARC-AGI) – forneceu uma espécie de guia para fazer os sistemas de IA pensarem e raciocinarem de maneiras mais humanas.
No final de 2024, o modelo o3 da OpenAI demonstrou sucesso notável no teste de Chollet, mostrando progresso na criação de sistemas de IA que podem se adaptar e resolver uma gama mais ampla de problemas.
O Risco das Explicações
Outro objetivo da pesquisa atual é tornar os sistemas de IA mais capazes de explicar sua saída. Aqui, também, a psicologia oferece insights valiosos.
O cientista da computação Edward Lee se baseou no trabalho do psicólogo Daniel Kahneman para destacar por que exigir que os sistemas de IA se expliquem pode ser arriscado.
Kahneman mostrou como os humanos frequentemente justificam suas decisões com explicações criadas após o fato, que não refletem seu verdadeiro raciocínio. Por exemplo, estudos descobriram que as decisões dos juízes flutuam dependendo de quando eles comeram pela última vez – apesar de sua firme crença em sua própria imparcialidade.
Lee alerta que os sistemas de IA podem produzir explicações igualmente enganosas. Como as racionalizações podem ser enganosas, Lee argumenta que a pesquisa em IA deve se concentrar em resultados confiáveis.
Tecnologia Moldando Nossas Mentes
A ciência da psicologia continua amplamente mal compreendida. Em 2020, por exemplo, o governo australiano propôs reclassificá-la como parte das humanidades nas universidades.
À medida que as pessoas interagem cada vez mais com máquinas, IA, psicologia e neurociência podem conter insights-chave sobre nosso futuro.
Nossos cérebros são extremamente adaptáveis, e a tecnologia molda como pensamos e aprendemos. Pesquisas da psicóloga e neurocientista Eleanor Maguire, por exemplo, revelaram que os cérebros dos motoristas de táxi de Londres são fisicamente alterados pelo uso de um carro para navegar em uma cidade complexa.
À medida que a IA avança, futuras pesquisas psicológicas podem revelar como os sistemas de IA aprimoram nossas habilidades e desbloqueiam novas formas de pensar.
Ao reconhecer o papel da psicologia na IA, podemos promover um futuro em que pessoas e tecnologia trabalhem juntas por um mundo melhor.
Chris Ludlow, Professor de Psicologia, Universidade de Tecnologia de Swinburne e Armita Zarnegar, Professora de Ciência da Computação, Universidade de Tecnologia de Swinburne
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.
