Qual a dificuldade que uma calculadora encontra para executar cálculos? Nenhuma. Imagine uma Inteligência Artificial que não terá dificuldade alguma para fazer qualquer coisa! Esse é o destino de Harvy. Porém, nosso amigo ainda não se encontra nesse estágio evolutivo. Ele ainda esta brigando com seu maior inimigo, o acaso. Para ganhar essa briga, Harvy vai começar a quantificar as incertezas. E não havia lugar melhor para isso do que o galpão que o aprisionava.
O robô se direciona para o lado do galpão onde se encontram os equipamentos de treinamento militar. E estabelece um plano impossível, ultrapassar sem erros todos os obstáculos! Primeiramente ele interpreta as informações parciais do circuito desafiador deduzindo através da lógica os desafios encobertos pelo seu ângulo de visão. Cada eventualidade percebida pela análise de Harvy faz crescer seu plano de contingência. Como esse crescimento é exponencial, algumas contingências tornam-se mais improváveis que outras. E isso não ajuda a encontrar as melhores escolhas para as decisões corretas. Esse PROBLEMA DE QUANTIFICAÇÃO está impedindo o sucesso de Harvy.
Então ele toma uma DECISÃO RACIONAL para garantir que a escolha correta dependa tanto da importância relativa de várias metas estudadas quanto da probabilidade de que elas serão alcançadas no grau desejado. Nosso amigo passa a usar a lógica de primeira ordem de forma exaustiva para aumentar suas quantificações. E encontra três problemas principais:
1- Preguiça: É trabalhoso demais listar um conjunto completo de quantificadores para assegurar uma regra sem exceções.
2- Ignorância teórica: Não existe uma teoria completa sobre o domínio do desafio proposto.
3- Ignorância prática: Mesmo conhecendo as regras, sempre haverá situações que não foram testadas em seu modelo de planejamento.
O conhecimento de Harvy fornece apenas um GRAU DE CRENÇA nas sentenças relevantes. E ele lida com isso de uma forma muito natural. O robô usa seu poder incrível para cálculos e ativa sua TEORIA DA PROBABILIDADE. Isso lhe trás um grau de crença numérico que determina zero para sentenças absolutamente falsas e um para as verdadeiras. As inúmeras variáveis do percurso servem para Harvy aprimorar seu cálculo probabilístico.
Agora as escolhas racionais privilegiam os melhores resultados probabilísticos dando origem a TEORIA DA UTILIDADE. E a teoria da probabilidade adicionada à teoria da utilidade resulta na TEORIA DA MELHOR DECISÃO.
Nosso agente racional escolhe a ação que resulte sempre na mais alta utilidade esperada. Ele usa uma decisão teórica dos estados de crenças para representar não somente as possibilidades do seu desafio, mas também suas probabilidades de sucesso. Harvy está pronto para o primeiro obstáculo, uma rampa feita com pedras de diversos tamanhos. Ele tem uma categoria orientada a objetos chamada MENTE que evolui seu planejamento analisando seus estados de crenças sobre as inúmeras sentenças possíveis, garantindo as melhores escolhas pelos valores probabilísticos mais relevantes.
O que acontecerá a nossa nova Inteligência artificial quando Harvy não tiver mais problemas com obstáculos físicos quaisquer? A resposta é simples e recorrente: Outra evolução! As consequências agora é que não serão mais tão obvias assim...
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