O fenômeno de aceleração social, intimamente ligado a nossa modernização tecnológica e os sistemas políticos e sociais que adotamos, vem sendo alvo de questionamentos por parte da teoria crítica por diversos filósofos e sociólogos, principalmente em relação a se tal "aceleração" seja algo que, possa ser justificável pelo bem comum da sociedade. De fato, as rápidas mudanças que ocorreram no último século causaram uma tremenda mudança em nossos estilos-de-vida, e na maneira como experienciamos o mundo. Que a nossa sociedade mudou (...) e continua a mudar é um fato evidente quando olhamos criticamente para o passado e presente, e comparamos diferentes épocas da história humana. Neste ensaio tentaremos explorar algumas possíveis hipóteses que fundamentem o comportamento aceleracionista em certos fatores e mecanismo biológicos que caracterizam os sistemas de motivação e saciação humanos. Também tentaremos mostrar como certos fenômenos sociais podem auxiliar em fortalecer este tipo de comportamento, e suas possíveis origens evolutivas. Este estudo tem como objetivo principal fundamentar a Tese Aceleracionista em evidências neurofisiológicas, cognitivo-comportamentais, evolutivas e sociais. Palavras-chave: aceleração; recompensa; saciação; ciências cognitivas; teoria dos gêneros. (shrink)

Si decidiésemos clasificar las teorías éticas en “inmanentistas” (aquellas que cifran lo éticamente aceptable en algún tipo de eventos del mundo, como por ejemplo el crecimiento utilitarista del beneficio general) y “trascendentalistas” (aquellas que ubican en algún espacio más allá de este mundo y esta vida el motivo de por qué comportarnos éticamente –por ejemplo, debido a alguna suerte de recompensa ultraterrena–), entonces el pensamiento moral del llamado “primer” Wittgenstein ocuparía un lugar especial entre ambos extremos de tal dicotomía. (...) En cierta medida, podría decirse que la propuesta ética del Wittgenstein que reflexionaba en torno a los años de composición del Tractatus guarda un delicado equilibrio que evita tanto su exclusivo sometimiento ante instancias trascendentales (fundamentos), como su asimilación total por parte de motivaciones inmanentes (provechos) a la hora de justificar el hecho de actuar de un modo correcto. En el presente artículo nos asomaremos a tal pirueta wittgensteiniana entre ambos miembros del dualismo trascendente-inmanente, y sugeriremos que el peculiar lugar en que deja lo ético, entre lo celestial y lo terrenal, acaso no sea del todo ajeno a tesis de la religión cristiana como la de la encarnación de lo divino en el mundo terreno. (shrink)

A ansiedade gerada pela possível criação de inteligência artificial geral, algo profetizado desde a fundação do campo de pesquisa (i.e., Dartmouth's Summer Research Project on Artificial Intelligence) (MCCARTHY et al., 1955), é algo comumente investigado dentro dos círculos transhumanistas e singularistas (KURZWEIL, 2005; CHALMERS, 2010; TEGMARK, 2016; 2017; CORRÊA; DE OLIVEIRA, 2021). Por exemplo, em seu livro “Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies”, Nick Bostrom (2014) apresenta uma série de argumentos para justificar a ideia de que precisamos ser cautelosos em relação a (...) criação de inteligência artificial avançada ou inteligência artificial geral. Contudo, muito dos argumentos levantados, em suas versões originais (i.e., convergência instrumental e ortogonalidade (OMOHUNDRO, 2008), são baseados em noções “vagas” de conceitos complexos (i.e., “inteligência”, “racionalidade”, “agência”). O objetivo deste resumo (apresentação) será introduzir o leitor/ouvinte ao campo de Segurança da Inteligência Artificial. Nesse campo, questões como o “Problema de controle” (i.e., evitar construir inadvertidamente uma inteligência artificial geral que prejudicará seus criadores) e o “Problema de Alinhamento” (i.e., criar sistemas de inteligência artificial que permaneçam seguros mesmo quando atuando de forma autônoma no ambiente real), que são questões muitas vezes debatidas apenas dentro da Filosofia ou Ficção Científica, ganham um aspecto muito mais real e formal (AMODEI et al., 2016, HUBINGER et al., 2019). A criação de alguns dos modelos de inteligência artificial mais avançados já criados (e.g., AlphaGo, GPT-3) (SILVER el al., 2016; BROWN et al., 2020), está ligado a utilização de dois paradigmas da área de Aprendizagem de Máquina, i.e., Aprendizagem Profunda e Aprendizagem por Reforço. Dentro deste contexto, podemos definir “um sistema autônomo inteligente” como “um sistema que implementa uma política ótima (tecnicamente "ϵ-greedy optimal") para alguma função de recompensa” (ORSEAU et al., 2018). Podemos também definir tais sistemas como “maximizadores de utilidade esperada” (VON NEUMANN; MORGENSTERN, 1944). Um sistema de IA maximizando uma função de recompensa (i.e., objetivo) especificada erroneamente pode vir a causar danos reais quando interagindo no ambiente real, seja por erros de especificação (i.e., Efeitos Colaterais Negativos, Hackeamento de Recompensa, Interrupção Segura), ou quando o domínio de treinamento é diferente do domínio de implantação (i.e., Exploração Segura e Mudança de Domínio). Ao mesmo tempo, especificar objetivos complexos (e.g., preferências e valores humanos) é uma tarefa extremamente complexa, e quando visamos a possibilidade de inteligência artificial avançada agindo no mundo real, é imperativo que tais sistemas estejam: (1) alinhados com nossos objetivos; e (2) desenvolvidos com um design que evite os problemas citados acima. Contudo, tais problemas permanecem em aberto. Por fim, gostaria de ressaltar que no cerne desta problemática, não temos apenas problemas técnicos de aprendizagem de máquina, mas uma importante questão de cunho “Moral”: “O que é a coisa ‘certa” a fazer”? “Qual o objetivo correto a ser perseguido”? “Como podemos especificar isso”? Perguntas como essas prometem um fértil campo para pesquisas interdisciplinares envolvendo inteligência artificial, aprendizagem de máquina, ciências da computação e filosofia moral. (shrink)