Mas Hodgkinson teme que os pesquisadores da área se concentrem na técnica e não na ciência ao tentarem fazer engenharia reversa do motivo pelo qual o trio ganhou o prêmio este ano. “O que espero que isso não faça é levar os pesquisadores a fazer mau uso dos chatbots e pensar erroneamente que todas as ferramentas de IA são iguais”, disse ele.
O receio de que isto possa acontecer está enraizado na explosão de interesse em torno de outras tecnologias supostamente revolucionárias. “Sempre há ciclos de hype, sendo os mais recentes o blockchain e o grafeno”, diz Hodgkinson. Segundo o Google Scholar, após a descoberta do grafeno em 2004, foram publicados 45 mil artigos científicos sobre o material entre 2005 e 2009. Mas depois do vencedor do Prémio Nobel Andre Geim e Konstantin Novoselov pela descoberta deste material, o número de artigos publicados aumentou, atingindo 454 mil entre 2010-2014 e mais de um milhão entre 2015 e 2020. controverso tinha apenas um humilde ainda impacto no mundo real.
Hodgkinson acredita que o poder de capacitação de vários investigadores reconhecidos pelo comité do Prémio Nobel pelo seu trabalho em IA pode fazer com que outros se reúnam em torno do campo, o que pode levar a uma ciência de qualidade variável. “Há substância nas propostas e solicitações?” [of AI] é outra questão, diz ele.
Já vimos o impacto da mídia e do interesse público pela IA na comunidade acadêmica. O número de publicações sobre IA deverá triplicar entre 2010 e 2022. pesquisa da Universidade de Stanfordcom quase um quarto de milhão de artigos publicados só em 2022: mais de 660 novas publicações por dia. Isso está à frente do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, que lançou a revolução impulsionada pela IA.
Até que ponto os académicos acompanham a atenção dos meios de comunicação social, o dinheiro e a atenção do comité do Prémio Nobel é uma questão que preocupa Julian Togelius, professor associado de ciência da computação na Escola de Engenharia Tandon da Universidade de Nova Iorque, que trabalha com IA. “Os cientistas geralmente seguem alguma combinação do caminho de menor resistência e tiram maior vantagem”, diz ele. E dada a natureza competitiva do meio académico, onde o financiamento é cada vez mais escasso e está directamente ligado às perspectivas de emprego dos investigadores, parece provável que uma combinação de tópicos permanentes possa ganhar um prémio Nobel esta semana. pode ser muito tentador resistir.
O perigo é que isto pode sufocar novas formas de pensar. “Obter mais informações da natureza e apresentar novas teorias que as pessoas possam compreender é um desafio”, diz Togelius. Mas isso requer uma reflexão profunda. Para os investigadores, as simulações possibilitadas pela IA apoiam as teorias existentes e incorporam dados existentes, em vez de saltos gigantescos, mas pequenos avanços na compreensão. Togelius prevê que uma nova geração de cientistas fará exatamente isso porque é mais fácil.
Existe também o perigo de que cientistas da computação excessivamente confiantes, que ajudaram a avançar no campo da IA, vejam trabalho artificial em áreas relacionadas – neste caso, física e química – ganharem Prémios Nobel e decidam prosseguir os mesmos. campo de outros. “Os cientistas da computação têm a reputação de enfiar o nariz em áreas sobre as quais nada sabem, colocar alguns algoritmos e chamar isso de progresso, para o bem ou para o mal”, disse Togelius, que admite que já se sentiu tentado a acrescentar que teve mergulhar em outro campo da ciência e “avançar” antes de pensar melhor, porque não sabe muito sobre física, biologia ou geologia.
