A perfeição é um estado de completude e ausência de falhas

Inspiração: 1. Ato ou efeito de inspirar; 2. Pensamento ou idéia que nos
vem de repente; 3. Produto da imaginação ou entusiasmo criativo.
A arte dos algoritmos
A ciência da computação nasceu com o conceito de algoritmo, criado
conjuntamente em 1936 pelo experimento mental de Alan Turing,
conhecido como Máquina de Turing, enquanto quase ao mesmo tempo
Alonzo Church criava o cálculo lambda. Um algoritmo é uma seqüência
finita de instruções bem definidas e não ambíguas, cada uma das quais
pode ser executada mecanicamente num período de tempo finito e com
uma quantidade de esforço finita.
O conceito de algoritmo é freqüentemente ilustrado pelo exemplo de uma
receita, embora muitos algoritmos sejam mais complexos. Eles podem
repetir passos (fazer iterações) ou necessitar de decisões (tais como
comparações ou lógica) até que a tarefa seja completada. Um algoritmo
corretamente executado não irá resolver um problema se estiver
implementado incorretamente ou se não for apropriado ao problema.
Roger Alsin é um programador sueco bem menos conhecido, mas que
aborda a arte dos algoritmos de uma forma impensável na época de seus
criadores... No final de 2008, ele resolveu brincar um pouco com alguns
algoritmos, mais precisamente algoritmos genéticos. Ele criou um pequeno
programa que evolui cadeias de “DNA digital” para renderização de
polígonos, eis as instruções aplicadas:
(0) Cria uma cadeia de DNA aleatoriamente (início do programa); (1) Copia
a seqüência de DNA atual e aplica uma pequena mutação; (2) Usa o novo
DNA para renderizar polígonos em uma tela; (3) Compara a tela com a
imagem original (a ser copiada); (4) Se a imagem se parece mais com a
imagem original do que a imagem gerada pelo DNA pai, substituir o DNA
antigo pelo DNA atual; (5) Repetir a partir do passo 1.
Então, Alsin colocou como meta aos seus algoritmos tentar recriar (ou
copiar da melhor forma possível) a Mona Lisa de Da Vinci usando apenas 50
polígonos semi-transparentes... Após 904.314 gerações, o algoritmo
genético de Alsin chegou a uma imagem bastante próxima da original, se
considerarmos que algoritmos não são exatamente mestres da pintura (ou
pelo menos, ainda não são). Você pode ver a imagem final no início do
artigo, ou ver as diversas gerações no weblog de Alsin.
Em 1992, John Koza – cientista da computação – usou algoritmos genéticos
para desenvolver programas para realizar certas tarefas. Ele chamou seu
método de programação genética. Koza foi pioneiro neste método de
programação, que hoje é cada vez mais utilizado no mundo.
O aspecto mais bizarro e intrigante da programação genética é que seus
algoritmos – verdadeiras “entidades de software” – não sofrem as restrições
dos hábitos de pensamento e das inclinações intelectuais sutis dos
programadores humanos. Como exploram irrefletidamente todo o espectro
de soluções possíveis para um determinado problema, os algoritmos
genéticos podem trazer soluções puramente alienígenas. Por exemplo, a
NASA utilizou a programação genética para produzir o projeto ideal de um
suporte a ser usado na Estação Espacial Internacional. Como relatou o U.S.
News and World Report, o resultado parecia ter saído de um romance de
ficção científica:
“Surgiu, de 15 gerações e 4.500 projetos diferentes, um suporte que
nenhum engenheiro humano projetaria. O conjunto grumoso e com a
extremidade arredondada lembrava o osso de uma perna, irregular e um
tanto orgânico. Testes em modelos confirmam sua superioridade sobre os
projetos humanos com suporte estável. Nenhuma inteligência fez os
projetos. Eles apenas se desenvolveram.”
Outro exemplo espantoso da total estranheza da programação genética
bem-sucedida é o código e computador que foi desenvolvido para ajudar
um paciente a controlar uma mão protética com base em sinais nervosos
erráticos captados por eletrodos presos ao pulso do paciente. O software
desenvolvido analisava misteriosamente os sinais nervosos e os traduzia
com precisão perfeita nos movimentos que o paciente queria fazer.
Mas aqui está a parte realmente estranha – o método pelo qual o
software realizou esse feito incrível está totalmente além da
compreensão dos pesquisadores humanos. Como relatou a Scientific
American:
“O código desenvolvido era tão confuso e indecifrável quanto um inseto
esmagado. O programa que prevê os gestos consiste numa única linha de
código tão longa que enche uma página inteira e contém centenas de
expressões parentéticas embutidas. Ele nada revela sobre por que o polegar
se move de uma certa maneira – só revela que se move.”
Eis que, como num passe de mágica, essas receitas de bolo que ajustam a
si mesmas acabam por trazer resultados imprevisíveis, bolos de sabores
que nós humanos jamais poderíamos imaginar.
Para alguns ateus entusiastas de inteligência artificial, esta é a prova cabal
de que o argumento do Design Inteligente está descartado, e de que os
problemas podem ser solucionados através de gerações aleatórias de
algoritmos – assim como a vida pode ser explicada como uma evolução
aleatória da matéria inorgânica que, de alguma forma, tornou-se orgânica.
Estão mal-informados, pois conforme o próprio Alsin – ele mesmo um ateu
– explica em seu weblog, a programação genética não prova absolutamente
nada além de que pode ser utilizada para resolver problemas além da atual
capacidade humana:
(1) Não existe um objetivo claro nos algoritmos, pois o problema que estão
tentando solucionar é o seu próprio meio-ambiente de desenvolvimento.
Eles não possuem um sentido, são mero mecanismo de solução de um
problema específico; (2) A réplica da Mona Lisa não é a imagem do DNA
digital e muito menos do “corpo” dos algoritmos genéticos, ela apenas
demonstra o seu nível de adaptação ao meio-ambiente, ou o quanto foram
bem sucedidos na solução do problema; e finalmente: (3) A programação
genética nada diz sobre o problema da Criação, pois toda ela foi
desenvolvida por seres humanos, e nós fomos criados por um evento
químico extremamente fortuito nos primórdios do planeta, ou por um ser
(ou seres) além de nossa compreensão atual, mas certamente não por uma
máquina!
Da mesma forma, a magnífica capacidade computacional de nossa
tecnologia nada nos diz sobre o que diabos são a inspiração e a
criatividade humanas. Nossas máquinas são produto de nossa
criatividade, mas não podem (ao menos por enquanto) criar elas mesmas.
Tudo o que podem fazer é computar informação, seguirem receitas de bolo
e, quando muito, modificar tais receitas para trazer resultados inesperados.
Mas quem dita à receita somos nós. Mesmo que um dia máquinas possam
nos imitar quase que a perfeição, ainda assim serão imitadores,
computadores, e não seres que interpretam e reavaliam a informação de
forma subjetiva, única.
Ainda assim, o mistério, a magia das soluções trazidas pelos algoritmos
genéticos permanece insondável. Isso irá requerer uma análise mais
profunda sobre como exatamente à mente humana cria novos conceitos e
idéias a partir de outros já existentes – ou algumas vezes, a partir do
nada...
Na continuação, como a relação dos módulos da mente primitiva nos tornou
humanos, demasiadamente humanos.