A recente conquista dos pesquisadores de inteligência artificial John Hopfield e Geoffrey Hinton como laureados do Prêmio Nobel de Física deste ano causou uma onda de celebração e também um certo desconforto sobre o papel da IA em nossa sociedade. No Japão, no entanto, o que predomina é a frustração.

Um editorial do Asahi Shimbun expressou claramente: "Pesquisadores japoneses também deveriam ter sido reconhecidos". A Sociedade Japonesa de Redes Neurais complementou, destacando: "É vital lembrar o papel fundamental desempenhado por pesquisadores japoneses pioneiros no desenvolvimento das bases das redes neurais".

Neste contexto, quem são esses pioneiros? Em 1967, Shun'ichi Amari introduziu um método de classificação adaptativa de padrões, permitindo que redes neurais autoajustassem sua forma de categorizar dados através de exemplos repetidos de treinamento. Este trabalho previu o famoso algoritmo de "backpropagation", um dos principais avanços de Hinton.

Em 1972, Amari delineou um algoritmo de aprendizado que se equiparava matematicamente ao trabalho de Hopfield de 1982, que se tornou essencial para que as redes neurais pudessem reconhecer padrões, mesmo com dados incompletos. É surpreendente que suas descobertas tenham ocorrido de maneira independente em relação aos pesquisadores norte-americanos.

Avançando para 1979, Kunihiko Fukushima criou a primeira rede neural convolucional de múltiplas camadas do mundo, que se tornou a base para o atual boom da aprendizagem profunda. Se as inovações deste ano no Nobel estão focadas em "descobertas e invenções fundamentais para o aprendizado de máquinas com redes neurais artificiais", a ausência de Amari e Fukushima na lista dos laureados é uma omissão preocupante.

A Comunidade de IA em Debate

A comunidade de IA enfrenta um dilema a respeito dessa questão. Existem argumentos sólidos a favor das escolhas do Nobel de Física, que priorizam um equilíbrio nacional, especialmente quando consideramos que o Prêmio Nobel da Paz foi concedido a uma organização japonesa que luta contra armas nucleares.

Mas por que isso deve importar para nós? O perigo reside nos vieses históricos unilaterais. A narrativa padrão sobre redes neurais é amplamente dominada pela Ágata do Norte, em grande parte vinculada à América do Norte e ao seu rápido desenvolvimento nas décadas de 1950 e 1960, seguido por um chamado "inverno da IA" nos anos 70. Curiosamente, foi nesse período conturbado que pesquisadores de várias partes do mundo, incluindo Japão, Finlândia e Ucrânia, começaram a estabelecer as bases para a aprendizagem profunda, o que muitas vezes é ignorado nas narrativas ocidentais.

Recentemente, um projeto de história oral conduziu uma investigação sobre Kunihiko Fukushima e seu laboratório na NHK, onde desenvolveu o Neocognitron. Descobriu-se que seu trabalho tinha raízes em estudos psicológicos e fisiológicos sobre como televisores afetam suas audiências, resultando na fundação de um laboratório dedicado à “biônica da visão” em 1965.

O Legado de Fukushima

Fukushima via seu trabalho como uma forma de entender os seres vivos, em vez de um propósito estritamente voltado para a IA. Seu projeto foi desenhado para simular como o cérebro humano processa informações visuais, e sua pesquisa estava focada em debates sobre como estimação sensorial complexa poderia corresponder a um padrão de atividade cerebral. Apesar de seu impacto, sua abordagem não se alinhava com o rumo que a pesquisa de IA estava tomando na América, que se focava em métodos estatísticos, resultando no que muitos entendem como uma 'caixa preta' da IA.

O caráter humanístico do trabalho de Fukushima é evidente e ele se afastou do conceito de aprender a partir de dados sem contexto, em um tempo em que a maioria dos pesquisadores estava interessada em resultados práticos e imediatos.

Assim, nossa compreensão contemporânea de IA e suas implicações éticas e sociais dependerá de uma reflexão crítica. Com preocupações globais em relação a uma possível IA superinteligente que possa acabar com a humanidade, é crucial considerar uma história mais holística e múltipla da IA, em vez de uma versão que é celebrada apenas em Prêmios Nobel.