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Podemos estar muito longe da singularidade, mas o aprendizado de máquina está progredindo em um ritmo tão rápido que acredita-se que o sistema AutoML do Google tenha produzido códigos recentemente com melhor eficiência do que as feitas pelos pesquisadores quem criou o sistema para começar. Ironicamente, a tecnologia foi desenvolvida originalmente para neutralizar a escassez de desenvolvedores de alta qualidade especializados na área de IA. Era deveria criar código de autoaprendizagem e executar simulações para determinar quais áreas específicas podem ser melhoradas. É difícil saber exatamente o que os pesquisadores esperavam quando iniciaram o projeto, mas, ao que parece, as máquinas agora estão produzindo código melhor em um ritmo mais rápido do que os melhores programadores humanos do planeta.
Se isso não fosse alimento suficiente para os detratores soarem mais uma vez os alarmes sobre IA, o sistema também aparentemente ficou melhor na codificação de sistemas de IA de autoaprendizagem do que os pesquisadores que o fizeram. Segundo relatos, a tecnologia já está exibindo melhores níveis de precisão do que humanos em várias tarefas baseadas em IA. O software codificado pelo sistema AutoML supostamente atingiu uma precisão de 42% em algumas das tarefas mais complexas, em comparação com 39% para o software codificado por humanos. Esta tarefa particular aparentemente envolveu coisas que são essenciais para robôs autônomos e realidade aumentada: marcar a localização de vários objetos em uma imagem.
Resta saber se os céticos da IA, como as explosões de Elon Musk contra o aprendizado de máquina, acabam sendo rumores alarmistas de um homem paranóico muito distante das realidades tecnológicas ou avisos certeiros de um visionário sobre uma tecnologia perigosa que não foi cortada pela raiz quando ainda havia tempo para fazer algo a respeito. Mas antes que alguém comece a pegar o chapéu de folha de estanho, seria importante ver como essas demos de prova de conceito se traduzem em aplicações práticas. Esse seria o grande teste para o AutoML e, se for bem-sucedido, a tecnologia pode ter um impacto muito além dos limites da indústria de tecnologia.
