Por que a corrida da China pelo domínio da IA depende da matemática
O mundo notou pela primeira vez as proezas de Pequim em inteligência artificial (IA) no final de 2017, quando o repórter da BBC John Sudworth, escondido em uma cidade remota do sudoeste, foi localizado pelo sistema de CFTV da China em apenas sete minutos. Na época, foi uma demonstração chocante de poder. Hoje, empresas como a YITU Technology e a Megvii, líderes em tecnologia de reconhecimento facial, comprimiram esses sete minutos em meros segundos. O que torna essas empresas tão avançadas e o que impulsiona não apenas o estado de vigilância da China, mas também seu desenvolvimento econômico mais amplo, não são apenas sua capacidade de IA, mas o poder da MATEMÁTICA subjacente a ela.
A corrida pela supremacia da IA tornou-se talvez o aspecto mais visível da grande competição de poder entre a América e a China. O poder de IA dominante do mundo terá a capacidade de moldar finanças, comércio, telecomunicações, combate e computação globais. O presidente Donald Trump reconheceu este último fevereiro assinando uma ordem executiva, a "American AI Initiative", projetada para proteger a liderança dos EUA nas principais tecnologias de IA. Em apenas alguns anos, empresas americanas, universidades, think tanks e o governo dedicaram centenas de documentos e projetos de políticas para enfrentar esse desafio.
No entanto, esqueça a própria "IA". É tudo sobre matemática, e os Estados Unidos não estão treinando cidadãos suficientes nos tipos certos de matemática para permanecerem dominantes.A IA não é simplesmente uma caixa preta que crescerá se fundos ilimitados forem despejados nela. Dezenas de projetos de think tanks e relatórios do governo não significam nada se os americanos não conseguirem manter o domínio sobre a matemática fundamental que sustenta a IA. Solicitações de bilhões de dólares em investimentos relacionados não serão adicionadas sem a habilidade matemática abstrata necessária para transformar a economia ou as forças armadas. O que chamamos de "IA" é, de fato, um conjunto de vários algoritmos e desenvolvimentos distintos que se baseiam fortemente em matemática e estatística avançadas. Tomemos redes neurais profundas, que compreensivelmente se tornaram um chavão de CIO / CTO, como exemplo. Estes não são cérebros artificiais. São pilhas de módulos de transformação de informações que “aprendem” computando repetidamente uma cadeia do que é conhecido como gradientes (algo raramente ensinado no cálculo do ensino médio), que são a espinha dorsal de uma família de algoritmos conhecidos como retro propagação. Dissecações semelhantes podem ser feitas para todo o aprendizado de máquina, que é um estudo de como programar computadores para aprender uma tarefa em vez de executar uma rígida pré-codificada. A capacidade de classificar rapidamente grandes quantidades de dados, identificar padrões, "prever" resultados e "aprender sozinho", tudo se resume a algoritmos cada vez mais sofisticados, combinados com um poder computacional cada vez mais poderoso e uma quantidade proporcional de dados. Dos iPhones ao Summit, o supercomputador mais poderoso do mundo, localizado no Laboratório Nacional de Oak Ridge, e do Google ao Facebook, essas plataformas e programas de computação usam cálculos matemáticos incrivelmente complexos para fazer de tudo, desde modelAR detonações nucleares a fornecer resultados de pesquisa na web. E, ao contrário do que alguns advogados de destaque da IA - como Kai-fu Lee, autor das Superpotências da AI - argumentam, não se trata apenas de dados. Lee é famoso por dizer que hoje os dados são o petróleo do início do século XX e que a China, que tem mais dados, é a nova Arábia Saudita. No entanto, sem o tipo certo de matemática e aqueles que podem desenvolvê-lo de forma criativa, todos os dados do mundo NÃO o levarão tão longe - e certamente não o suficiente para o futuro que os defensores da IA imaginam ousadamente. É por isso que a matemática de ponta se concentra, entre outras coisas, em poder trabalhar com perda parcial de informações e dados esparsos ou descartar informações inúteis que são coletadas junto com os dados principais. Não importa como você o corta, o mundo funciona com zeros e zeros - e nos quadros brancos onde os algoritmos que os manipulam são destruídos. No entanto, não se pode simplesmente criar algoritmos mais poderosos e elegantes; são necessários anos de treinamento do paciente em matemática cada vez mais complexa. Infelizmente, estudantes secundários e universitários americanos não estão dominando a matemática fundamental que os prepara para passar para o tipo de campos avançados, como teoria estatística e geometria diferencial, que tornam possível a IA. As crianças americanas de quinze anos obtiveram trigésimo quinto em matemática nos testes do Programa para Avaliação Internacional de Estudantes da OCDE em 2018 - bem abaixo da média da OCDE. Mesmo no nível universitário, não tendo dominado o básico necessário para um treinamento rigoroso na solução abstrata de problemas, os estudantes americanos geralmente aprendem a memorizar algoritmos e inseri-los quando necessário. Essa falha em treinar estudantes capazes de matemática avançada significa que cada vez menos cidadãos dos EUA estão migrando para graus avançados em matemática e ciências. Em 2017, mais de 64% dos candidatos a doutorado e quase 70% dos estudantes de mestrado em programas de ciência da computação dos EUA eram estrangeiros e metade dos diplomas de doutorado em matemática naquele ano foram concedidos a cidadãos não americanos, de acordo com a National Science Foundation. Estudantes chineses e indianos são responsáveis por grande parte deles, em grande parte porque o treinamento mais avançado nas universidades americanas ainda supera o de seus países de origem, embora a lacuna esteja diminuindo em relação à China. No entanto, isso também significa que a maioria daqueles que estão sendo preparados pelas universidades dos EUA para abrir novas fronteiras em ciência da computação e matemática abstrata não são americanos. Alguns desses não cidadãos ficarão aqui. Mas muitos voltarão para casa para ajudar a expandir as crescentes indústrias de tecnologia de seus países. Existem boas razões para argumentar que as restrições de visto dos EUA a trabalhadores qualificados devem ser atenuadas, tentando mais estrangeiros a permanecer nos Estados Unidos após a conclusão dos estudos. Mas o ponto principal é que não há cidadãos americanos optando por se especializar em matemática avançada, o que tem implicações correspondentes para tudo - desde a concorrência estrangeira à cultura de startups do Vale do Silício, desde questões de segurança nacional até se as empresas americanas se consideram ou não americanas. As feridas matemáticas da América são importantes porque o Partido Comunista Chinês transformou o domínio da IA global em um objetivo nacional até 2030 e está aproveitando seus recursos para fazê-lo. De fato, o mundo agora vê a batalha pela IA como uma batalha entre a China e os Estados Unidos. Sob o secretário geral Xi Jinping, a China investiu pesadamente em tecnologias relacionadas à IA, tornando-o um foco central para a modernização da indústria chinesa. Esse esforço sustenta a iniciativa "Made in China 2025" de Pequim, que busca tornar o país dominante na maioria dos processos de alta tecnologia. Estima-se que o mercado de IA da China valha cerca de US $ 3,5 bilhões, e Pequim estabeleceu uma meta até 2030 de um mercado de IA de um trilhão de yuans (US $ 142 bilhões). O governo prometeu o equivalente a US $ 2,1 bilhões para construir um parque industrial de IA nos arredores de Pequim, entre outros grandes investimentos. Liderando o esforço, a Huawei, que estabeleceu laboratórios de pesquisa de IA em Londres e Cingapura, apresentou uma nova geração de chips de "processador de IA" e estabeleceu uma estratégia de IA de "todos os cenários". Muitos dos gastos da China são direcionados para tecnologias de reconhecimento facial e de voz, como as do Megvii e SenseTime, além do processamento de linguagem natural. O foco nessas tecnologias específicas é orientado por um propósito: Pequim está usando as instalações de seu país em matemática aplicada e IA, seja afiada nos Estados Unidos ou em casa, para criar um estado de vigilância digital que é incomparável na história. Por exemplo, uma nova lei exige que todos os indivíduos que registram novos números de celular tenham uma digitalização facial. Os algoritmos mais avançados do mundo estão sendo usados para ajudar a monitorar e controlar a sociedade chinesa e reforçar os serviços de segurança do país. Parte disso já é claramente visível. Notoriamente, Pequim está criando um sistema de "crédito social" baseado no reconhecimento facial e em outras tecnologias que recompensam ou penalizam certos comportamentos - passeata, indignidade de crédito, patriotismo insuficiente e outros - para moldar o comportamento público e privado das pessoas. As duas províncias ocidentais de Xinjiang e Tibet se tornaram estados policiais virtuais na China, pois suas populações uigures muçulmanas e budistas tibetanas são monitoradas e controladas incessantemente através da aplicação de reconhecimento facial e coleta forçada de DNA. O foco de inteligência artificial da China também tem implicações de segurança global, dada a política de "fusão civil militar" de Pequim, que exige que todos os avanços de alta tecnologia sejam disponibilizados às forças armadas chinesas para incorporação em sistemas de armas. De maneira igualmente insidiosa, Pequim está recrutando os alunos mais inteligentes do ensino médio do país para treiná-los como cientistas de armas de IA. Um relatório recente da National Science Foundation observou que as políticas do governo chinês não compartilham “EUA valores da ética científica ", levantando preocupações sobre cientistas chineses treinados nos EUA que empregam pesquisas avançadas que beneficiam o estado de vigilância e as forças armadas do PCC. Mesmo que a indústria de inteligência artificial da China trabalhe para alcançar sua colega americano em termos de talento, o país está investindo em sua capacidade matemática. Os estudantes chineses ficaram em primeiro lugar no mundo em matemática (além de ciências e leitura) nos últimos testes do PISA. Embora haja boas razões para duvidar da veracidade de pelo menos algumas das pontuações chinesas, não há dúvida de que a China está se concentrando fortemente na educação STEM, superando as nações americanas e europeias. O recentemente anunciado "Plano Base Forte" recrutará os melhores alunos do país para estudar matemática, física, química e biologia, entre outros campos. Além disso, a China também compra agressivamente matemáticos líderes no exterior.
O programa “Mil Talentos” atrai pesquisadores chineses e estrangeiros em áreas-chave de volta à China. Esses indivíduos trazem consigo os frutos de seu trabalho nas universidades, corporações e institutos de pesquisa dos EUA e os transferem para institutos de pesquisa públicos e privados chineses. De acordo com David Goldman, do Asia Times, a Huawei sozinha emprega 50.000 estrangeiros, muitos deles engenheiros altamente treinados, atraídos por enormes salários e bônus.
Não é surpresa que a capacidade matemática da China esteja deixando o país desafiar os Estados Unidos pelo domínio da IA. Do diretor de tecnologia dos EUA ao Boston Consulting Group, uma diversidade de vozes alerta que o agressivo investimento público e privado da China em IA está ameaçando a liderança dos EUA, juntamente com o desvio do conhecimento originado nos Estados Unidos. Como um líder de uma pequena empresa de IA de San Francisco reclamou recentemente: "Se eu não empregar cidadãos chineses, perco metade da minha equipe de engenharia. Mas não tenho ideia se aqueles a quem emprego são riscos à segurança ou não. ”
O ESPECTRO de dois sistemas tecnológicos globais emergentes - um chinês, um americano, um aberto e outro fechado - é um tema de muita preocupação contemporânea. Pequim está exportando suas tecnologias de controle em todo o mundo, principalmente para regimes repressivos na Ásia e na África, mas também para estados democráticos como a Grã-Bretanha. Já mais de uma dúzia de países está usando a tecnologia de vigilância chinesa, enquanto quase três estão sendo treinadas nos modelos de censura do PCCh, de acordo com a Freedom House. A crescente onipresença global das câmeras de vigilância significa que apenas a natureza do regime político e da sociedade que as emprega fornece pouca esperança para algum nível de proteção dos direitos individuais e para melhorar o abuso de poder governamental ou corporativo.
Diante da escassa competitividade da América nesse campo, governos e empresas estrangeiras provavelmente serão pressionados a permitir que sistemas chineses avançados entrem em suas sociedades, com a configuração proporcional de um ambiente tecnológico repressivo ou intrusivo impulsionado pela IA, sem mencionar a possível passagem de interesses nacionais e pessoais. informações para a China. E, apesar das garantias das empresas chinesas de que não compartilham as informações coletadas com o governo chinês, as leis de segurança nacional, segurança cibernética e inteligência nacional de Pequim determinam que as empresas privadas na China cooperem com as autoridades quando solicitadas, inclusive com o fornecimento de dados privados.
Enquanto investidores como Kai-fu Lee vêem a China alcançando rapidamente os Estados Unidos na IA, poucos comentam sobre a capacidade matemática que impulsiona esse desenvolvimento. Isso, combinado com a liderança da China no desenvolvimento de redes 5G e suas tentativas financiadas pelo governo de se tornar líder na produção de chips semicondutores, significa que é possível prever um futuro em que não apenas as empresas americanas se tornem meras consumidoras da tecnologia chinesa, perdendo sua capacidade para moldar a economia digital, o mesmo ocorre com o governo dos EUA, levando a um colapso em sua capacidade de manter o equilíbrio militar global de poder.
A melhor maneira de evitar isso é concentrando-se no básico. Os Estados Unidos precisam de um grande esforço de toda a sociedade para aumentar o número de estudantes norte-americanos sendo treinados tanto nos fundamentos da matemática quanto nas mais avançadas, rigorosas e criativas. A liderança na implementação desse esforço terá de vir do governo dos EUA e das principais empresas de tecnologia e através do financiamento de programas ambiciosos. Algumas idéias vêm à mente: esquemas de identificação de talentos, o estabelecimento de centros de matemática e um sucessor moderno da Lei de Educação de Defesa Nacional pós-Sputnik, que forneceria bolsas de matemática para estudantes promissores, juntamente com emprego garantido em empresas públicas ou privadas.
Supondo que tal abordagem leve a um aumento das habilidades matemáticas dos americanos, será necessário um acerto de contas nacional sobre a falta de vontade das empresas americanas privadas em proteger sua propriedade intelectual da China, bem como um esforço para manter matemáticos treinados nos EUA e engenheiros em casa, em vez de vender seus serviços no exterior por meio de programas como o plano “Mil Talentos” da China.
Ganhar a competição de IA começa por reconhecer o quão mal fazemos em atrair e treinar americanos em matemática em todos os níveis. Sem levar a sério o remédio, a corrida de IA pode ser perdida tão claramente quanto dois mais dois são iguais a quatro.
Michael R. Auslin é bolsista Payson J. Treat em pesquisa na Hoover Institution University, da Stanford University, e autor da nova geopolítica da Ásia: ensaios sobre a reforma do Indo-Pacífico.
