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Muitos dos sistemas de inteligência artificial atuais imitam vagamente o cérebro humano. Num novo artigo, os investigadores sugerem que outro ramo da biologia – a ecologia – poderia inspirar toda uma nova geração de IA a ser mais poderosa, resiliente e socialmente responsável.
Publicado em 11 de setembro em Anais da Academia Nacional de Ciênciaso artigo defende uma sinergia entre a IA e a ecologia que poderia fortalecer a IA e ajudar a resolver desafios globais complexos, como surtos de doenças, perda de biodiversidade e impactos das alterações climáticas.
A ideia surgiu da observação de que a IA pode ser surpreendentemente boa em determinadas tarefas, mas ainda longe de ser útil noutras – e que o desenvolvimento da IA está a atingir obstáculos que os princípios ecológicos poderiam ajudá-la a superar.
“Os tipos de problemas com que lidamos regularmente na ecologia não são apenas desafios dos quais a IA poderia beneficiar em termos de pura inovação – são também os tipos de problemas em que, se a IA pudesse ajudar, poderia significar muito para o mundo global. bom”, explicou Barbara Han, ecologista de doenças do Cary Institute of Ecosystem Studies, que co-liderou o artigo junto com Kush Varshney da IBM Research. “Isso poderia realmente beneficiar a humanidade.”
Como a IA pode ajudar a ecologia
Os ecologistas – incluindo Han – já estão a utilizar a inteligência artificial para procurar padrões em grandes conjuntos de dados e para fazer previsões mais precisas, tais como se novos vírus poderão ser capazes de infectar seres humanos e quais animais têm maior probabilidade de albergar esses vírus.
No entanto, o novo artigo argumenta que existem muito mais possibilidades de aplicação da IA na ecologia, como na síntese de big data e na localização de elos perdidos em sistemas complexos.
Os cientistas normalmente tentam compreender o mundo comparando duas variáveis de cada vez – por exemplo, como é que a densidade populacional afecta o número de casos de uma doença infecciosa? O problema é que, como a maioria dos sistemas ecológicos complexos, a previsão da transmissão de doenças depende de muitas variáveis, e não apenas de uma, explicou a coautora Shannon LaDeau, ecologista de doenças do Cary Institute. Os ecologistas nem sempre sabem o que são todas essas variáveis, estão limitados àquelas que podem ser facilmente medidas (em oposição aos factores sociais e culturais, por exemplo), e é difícil captar como essas diferentes variáveis interagem.
“Em comparação com outros modelos estatísticos, a IA pode incorporar maiores quantidades de dados e uma diversidade de fontes de dados, e isso pode ajudar-nos a descobrir novas interações e motivadores que talvez não considerássemos importantes”, disse LaDeau. “Há muitas promessas no desenvolvimento da IA para capturar melhor mais tipos de dados, como os insights socioculturais que são realmente difíceis de resumir em um número.”
Ao ajudar a descobrir estas relações complexas e propriedades emergentes, a inteligência artificial poderia gerar hipóteses únicas para testar e abrir novas linhas de investigação ecológica, disse LaDeau.
Como a ecologia pode tornar a IA melhor
Os sistemas de inteligência artificial são notoriamente frágeis, com consequências potencialmente devastadoras, como diagnosticar mal o cancro ou causar um acidente de carro.
A incrível resiliência dos sistemas ecológicos poderia inspirar arquiteturas de IA mais robustas e adaptáveis, argumentam os autores. Em particular, Varshney disse que o conhecimento ecológico poderia ajudar a resolver o problema do colapso do modo em redes neurais artificiais, os sistemas de IA que muitas vezes alimentam o reconhecimento de fala, a visão computacional e muito mais.
“O colapso do modo ocorre quando você treina uma rede neural artificial em algo, e então você a treina em outra coisa e ela esquece a primeira coisa em que foi treinada”, explicou ele. “Ao compreender melhor por que o colapso modal ocorre ou não nos sistemas naturais, podemos aprender como fazer com que isso não aconteça na IA.”
Inspirada em sistemas ecológicos, uma IA mais robusta pode incluir ciclos de feedback, caminhos redundantes e estruturas de tomada de decisão. Estas atualizações de flexibilidade também poderiam contribuir para uma “inteligência mais geral” para as IAs, que poderia permitir o raciocínio e a criação de conexões além dos dados específicos nos quais o algoritmo foi treinado.
A ecologia também poderia ajudar a revelar por que os grandes modelos de linguagem baseados em IA, que alimentam chatbots populares como o ChatGPT, mostram comportamentos emergentes que não estão presentes em modelos de linguagem menores. Esses comportamentos incluem “alucinações” – quando uma IA gera informações falsas. Dado que a ecologia examina sistemas complexos a vários níveis e de formas holísticas, é boa na captura de propriedades emergentes como estas e pode ajudar a revelar os mecanismos por detrás de tais comportamentos.
Além disso, a evolução futura da inteligência artificial depende de ideias novas. O CEO da OpenAI, os criadores do ChatGPT, disse que mais progressos não virão simplesmente de tornar os modelos maiores.
“Terá de haver outras inspirações e a ecologia oferece um caminho para novas linhas de pensamento”, disse Varshney.
Rumo à coevolução
Embora a ecologia e a inteligência artificial tenham avançado em direcções semelhantes de forma independente, os investigadores dizem que uma colaboração mais próxima e mais deliberada poderia produzir avanços ainda não imaginados em ambos os campos.
A resiliência oferece um exemplo convincente de como ambos os campos poderiam beneficiar se trabalhassem em conjunto. Para a ecologia, os avanços da IA na medição, modelação e previsão da resiliência natural poderiam ajudar-nos a preparar-nos e a responder às alterações climáticas. Para a IA, uma compreensão mais clara de como funciona a resiliência ecológica poderia inspirar IAs mais resilientes, que seriam ainda melhores na modelização e investigação da resiliência ecológica, representando um ciclo de feedback positivo.
Uma colaboração mais estreita também promete promover uma maior responsabilidade social em ambos os domínios. Os ecologistas estão a trabalhar para incorporar diversas formas de compreensão do mundo provenientes dos sistemas de conhecimento indígenas e de outros sistemas de conhecimento tradicionais, e a inteligência artificial poderia ajudar a fundir estas diferentes formas de pensar. Encontrar formas de integrar diferentes tipos de dados poderia ajudar a melhorar a nossa compreensão dos sistemas socioecológicos, descolonizar o campo da ecologia e corrigir preconceitos nos sistemas de IA.
“Os modelos de IA são construídos com base em dados existentes e são treinados e retreinados quando voltam aos dados existentes”, disse a coautora Kathleen Weathers, cientista do ecossistema do Cary Institute. “Quando temos lacunas de dados que excluem mulheres com mais de 60 anos, pessoas de cor ou formas tradicionais de conhecimento, estamos a criar modelos com pontos cegos que podem perpetuar injustiças”.
Alcançar a convergência entre a investigação em IA e em ecologia exigirá a construção de pontes entre estas duas disciplinas isoladas, que atualmente utilizam vocabulários diferentes, operam em culturas científicas diferentes e têm fontes de financiamento diferentes. O novo artigo é apenas o começo desse processo.
“Espero que isso pelo menos gere muitas conversas”, diz Han.
Investir na evolução convergente da ecologia e da IA tem o potencial de gerar perspectivas e soluções transformadoras que são tão inimagináveis e disruptivas quanto os recentes avanços em chatbots e aprendizagem profunda generativa, escrevem os autores. “As implicações de uma convergência bem-sucedida vão além do avanço das disciplinas ecológicas ou da obtenção de uma inteligência artificial geral – são críticas para a persistência e a prosperidade num futuro incerto.”
Financiamento
Esta pesquisa foi apoiada pela National Science Foundation (DBI Grant 2234580, DEB Grant 2200158), pelo Cary Institute’s Science Innovation Fund e pela Lamont-Doherty Earth Observatory Climate and Life Fellowship.
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