Ser ou não ser IA, eis a questão...

A Inteligência Artificial e a capacidade levada ao máximo através da alta tecnologia robótica que o Homem inventou para suprir falhas, débeis recursos ou metas inatingíveis por si. Em complexos mecanismos de software, a IA ou AI (artificial intelligence) promove potencialidades e resultados simplesmente admiráveis em todos os sectores de actividade. Mas existem riscos, perigosidade elevada se, esta suposta e super-inteligência mecanizada se sublevar ao Homem, se a ele se superiorizar de tal forma que, em futuro próximo, quem manda é ele e não o seu criador...

No campo de estudo mais alargado ou generalizado do que é a IA, temos uma infinidade de concepções que acabam, invariavelmente, por se reduzirem à mais confinada expressão de «Inteligência similar à humana exibida por mecanismos ou software». Basicamente é isto.

Nada mais errado ou mais absolutamente enviesado se, aventarmos as mui tentaculares finalidades a que a IA se propõe - ainda que com a supervisão humana - mas de extrapolada dimensão se tivermos em conta a errática ou anómala criação de algoritmos (que podem conter erros crassos e infindavelmente extensíveis a falsos propósitos), desvirtuando ou mesmo canalizando para outras opções os objectivos ao que inicialmente haviam sido criados.

Daí a apreensão de muitos dos investigadores - nas diversas áreas em que a IA está activa - em que o excesso de confiança do Homem pela IA seja em parte contraproducente e até negligente, e por parte desta (IA), o assumir de outras responsabilidades robóticas numa quase «humanização» de pensamento e acção digitais que levem à sua supremacia/ hegemonia em disputa com o Homem, seu criador inicial.

Nada mais arrepiante para o Homem será, o deparar-se com a mais crua ou dura realidade de, ao ter gerado um filho robótico, este se virar contra si e matá-lo sem dó nem piedade.

Será este um falso ou infundamentado receio, ou apenas a suma realidade terrestre que até já foi levada para a ISS em todo o seu esplendor mecânico pensante como a mais poderosa ferramenta genesíaca que o Homem tirou de si para dar ao mundo cósmico, a esse outro mundo de igual indefinição e mistério tal como a IA se projecta agora?!


Da Terra para a ISS.  A missão da Space X (que transportou a carga da cápsula Dragon, e teve o seu lançamento no dia 29 de Junho de 2018, do cabo Canaveral, na Florida, e posteriormente foi recolhida pelo astronauta Ricky Arnold da ISS, no dia 2 de Julho de 2018).

Esta missão foi a 30º bem sucedida, tendo a particularidade de ter levado a bordo o robô Cimon (que tem uma face assustadoramente humana, segundo os especialistas que com ele se defrontaram) e ratos geneticamente idênticos que vão ser utilizados para o estudo de bactérias. Entretanto, o robô Cimon vai recebendo actualizações constantes por parte da IBM. Cumpri-las-à todas...? Não o sabemos, apenas acreditamos que sim. «Força Cimon, mas não te desvies desse caminho... por Deus que não conheces, ou por nós, humanos, que te inventámos...»

As Missões (neste caso, «Horizons»)
Têm sido muitas as missões, as cargas, e as suspeitas do que estas levam para lá. Nem sempre se sabe o que transportam, mas sabe-se ser premente que cheguem à ISS (international space station ou em português, estação espacial internacional).

Este laboratório espacial da ISS é um raro exemplo na colaboração/cooperação entre a Rússia, os Estados Unidos e a Europa (entre outros 16 países participantes) estando em órbita desde 1998 e, a uma velocidade de 28 mil quilómetros por hora, no que se mantém até ao momento sobre a missão «Horizons».

Em 2 de Julho de 2018, a Dragon da Space X executou e, abrilhantou mais uma vez esta sua missão, no que incluiu o transporte de um Robô Cimon (com IA), alguns gelados e ratos geneticamente idênticos. Elon Musk (Space X) sabe o que faz. Até porque, tal lhe foi pedido, expedito e talvez explicado e pormenorizado, ao contrário de todos nós, que continuamos no mais puro e escuro silêncio das inverdades ou das coisas mal identificadas...

Quanto aos ratos, já se sabe que vão ser o veículo bacteriológico em estudo e análise; quanto aos gelados, apenas se consta ter havido um pequeno mimo degustativo e guloso para os restantes três astronautas imbuídos nesta equipa e missão da ISS (Horizons) - das quais fazem parte o já mencionado e mui trabalhador engenheiro de voo Ricky Arnold em quarto elemento imprescindível (um bom fotógrafo aliás, nas suas poucas horas de ócio ou lazer dentro da ISS).

Sem esquecer obviamente os outros dois elementos da ISS, o comandante da expedição 56 Drew Feustel e o cosmonauta russo, Oleg Artemyev, comandante da balsa Soyus MS-08/54S que os transportou ao espaço no dia 21 de Março de 2018 ficando a bordo para recebê-los, àqueles bravos guerreiros do espaço, perfazendo seis astronautas no total. São eles, os restantes três:

O cosmonauta russo e comandante da nave Soyuz, Sergey Prokopyev (Roscosmos), a astronauta e médica-dentista americana Serena Auñón-Chancellor (NASA) e o geofísico alemão Alexander Gerst (ESA) que assume agora o comando da missão na ISS.

A corajosa tripulação de Drew Feustel da ISS tem a missão cumprida no programado retorno à Terra em 4 de Outubro de 2018, enquanto a astronauta norte-americana da NASA, Auñón-Chancellor e seus tripulantes planeiam permanecer no ar até 13 Dezembro. Muito sucesso então para todos na ISS.


Linha de Montagem Industrial utilizando Robôs. A capacidade de se exercerem múltiplas funções/operações em menor tempo e com maior eficácia de resultados. Regulamentação e legislação obrigatórias exigem-se, ainda que nem sempre sejam estimadas todas as regras, todas as sequências sem haverem de facto consequências; em especial para a acção humana. Errar é humano, mas quanto aos robôs o caso já é outro. Errar neste caso (robótico) poder-nos-à levar à extinção...

Robôs: os nossos mecânicos irmãos...
Da forma mais rápida, intuitiva e inteligente que se pode supor, os computadores analisam dados e buscam respostas para o mundo moderno em que se vive. O impacto até agora tem sido deveras positivo (ao que consta pelo mundo inteiro na execução eficaz e segura do que a IA projecta nas empresas com toda a fiabilidade e prossecução). Mas nem sempre é assim.

Podem até ser reveladores de uma autenticidade única e mesmo serem chamados de «nossos irmãos mecânicos», mas nada é tão erróneo quanto um dia o foi Abel e Caim, os tais irmãos bíblicos que se inimizaram, acabando por um matar o outro.

Do Arquivo de 9 de Dezembro de 1981 do jornal Guardian, destacou-se uma notícia que, devido à informação agora mais alargada ao cidadão comum, se nos coloca mais alerta e talvez em maior consciência perante os perigos iminentes da IA. Rezava assim:

«Robô Mata Operário». Ou seja, um Robô Industrial matou um trabalhador que estava a tentar consertá-lo. Nem mais. Segundo o Guardian assumiu já em 2014, este foi o primeiro incidente relatado no Japão, país este que tem a maior força de trabalho robótica do mundo.

Kenji Urada de 37 anos - o malogrado trabalhador e vítima mortal do tal robô em solo nipónico - foi dado como culpado de ter sido negligente e mesmo o causador da sua morte por ter passado os limites circunscritos que então estariam proibidos a uma sua maior proximidade com o robô.

Esta ocorrência fatal para o trabalhador japonês, sucedeu por meados de Julho de 1981 numa fábrica da Kawasaki, no Japão (em dados revelados pelo Labor Standards Bureau da prefeitura de Hyogo, no oeste do país) onde existem linhas de montagem completamente robotizadas a todos os níveis.

Fundição, processamento de calor, corte, moagem, soldadura e pintura - entre outros variados trabalhos de linha de montagem industrial - são realizados por robôs a cada dia mais inteligentes e eficazes no surgimento de uma nova geração de robôs inteligentes. E tudo isso amplificam e germinam na suplantação da força quebrantável humana (quiçá também em supra-inteligência).

Note-se que, este país do sol nascente - o Japão - é a nação que possui a maior força de trabalho de robôs do mundo. Ontem e hoje, numa realidade sempre crescente...

Do conhecimento público mundial há a registar que só na Indústria Japonesa (em dados de há 4 anos, de 2014), existiam 75 mil robôs de variável sofisticação aí instalados, estimando-se um acrescento de 20 mil por ano o que perfaz matematicamente a quantia de cerca de 155 mil funcionários robóticos em toda a linha. E o Japão orgulha-se disso.

Suspeita-se no entanto que mais serão possivelmente; assim como as vítimas mortais que se estipula terem sido cerca de quase três dezenas de trabalhadores mortos (na fatídica ocorrência em Julho de 1981, no Japão), sem que hajam dados específicos e oficiais por parte das entidades nipónicas para o considerarem ou sequer admitirem.

Linda Moulton Howe, a conhecida e celebérrima jornalista norte-americana, tem sido uma voz urgente quanto a estes assuntos, não se negando a admitir que a IA possa a breve trecho ser-nos uma grande dor de cabeça...


IA na Medicina: A capacidade cognitiva dos computadores na Medicina. O «Watson (IBM) ou o «TensorFlow» (Google) são bons exemplos disso. São exímios. Perfeitos e audazes no que realizam, creditando préstimos que sobre-humanamente não cumprimos e não perfazemos nessa legitimidade ou nessa fiabilidade para o concretizar.

Na área da saúde é elementar essa precisão. Como noutras áreas, sendo que esta requer maior cuidado, maior atenção e até legislação para o efeito. Um pequeno erro, por muito pequeno que seja, poderá levar à morte do paciente. Um risco de certa forma calculado (assumem alguns), se tivermos em conta que os erros humanos também se efectuam e, por vezes, sem grande preocupação ou responsabilização de maior...

IA na Medicina
Conceptualizando o que a Inteligência Artificial executa nesta área, são óbvias as mudanças daí resultantes não só na funcionalidade que executa com toda a perfeição, mas acima de tudo, pela incontestável aferição positiva que a IA transporta em si a nível tecnológico com rapidez e precisão; e que é utilizada hoje, por pessoas e empresas.

Na Prevenção ou na Terapêutica (tratamento de doenças) a IA pode ser de facto uma mais-valia muito interessante. Tendo a capacidade de imitar o Comportamento Humano - e de pensarem como eles ou terem a sua igual habilidade de executar simples tarefas de forma automatizada e sistematizada sem sofrer bloqueios ou paragens - percebem, aprendem, raciocinam e decidem de forma racional e inteligente. Ex: Machine Learning versus Deep Learning (sistemas de aprendizagem automática).

Esta alta tecnologia que possui várias aplicações, traduz-se hoje como indispensável em todos os sectores da sociedade moderna em que vivemos, desde os reconhecidos assistentes de voz (ex: Google assistant) ao reconhecimento facial do Facebook, ou ao preenchimento automático de busca no Google e as sugestões de rota do Waze.

Assim, a precipitada acumulação de dados registada na era actual, aludiu a que tivesse havido uma explosão de popularidade da IA, muitas vezes sem se ter a noção exacta dos riscos ou da extrapolada/abusiva utilização que se poderá fazer destes dados.


Os Novos Processamentos de Linguagem Natural (PLN): A IA copiando, plagiando ou simplesmente mimetizando o ser humano; no seu melhor. Mas, e no seu pior...?! Revoltar-se-ão um dia em total rebelião ou sublevação escravagista???

Já ninguém fica indiferente às recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon ou ainda em relação à big data; tal como à Analytica ou mesmo ao Facebook (Machine Learning); ou dos automóveis que conduzem autonomamente (sem que lhes pousemos as mãos ou o controlo), até ao reconhecimento facial e de voz avançados, assim como os desenvolvimentos sobre a saúde preventiva e outras recomendações pertinentes (Deep Learning). Mas o que fazer se, um destes algoritmos «enlouquece» ou toma vida própria e nos começa a comandar os destinos, que fazer então???

Machine Learning/Deep Learning
Ensinar os computadores a pensar: Eis a base de tudo! Mas essa base tem questões muito pertinentes também, ainda que sólidas na sua laboração, há que tomar de certos cuidados. Mas já lá vamos. Por ora, há a referir que o Machine Learning se traduz na aprendizagem da máquina ou do robô em evidência, sendo este factor o principal impulsionador da IA.

Machine Learning é assim o uso de sistemas de aprendizagem automática com recurso a muitos processadores para que haja uma recolha de dados e uma aprendizagem efectivas, através de várias séries de treino, onde a máquina vai atingindo maiores graus de acuidade a cada série, reunindo desta forma as informações que recebem ou buscam na rede - cruzando tudo - até chegarem à finalidade de um resultado mais rápido (do que para os humanos) e que se traduziu de forma autónoma.

O Deep Learning é também um sistema de aprendizagem automática inspirada nas redes neuronais para imitar a Rede Neural do Cérebro Humano e aprender assim uma área do conhecimento. Esta tecnologia de Deep Learning é amplamente utilizada nas empresas  nos mais variados segmentos de negócios ou empreendimentos. Há a referir (com maior precisão numa linguagem técnica) de que tanto o Machine Learning como o Deep Learning são ambos sistemas de aprendizagem automática, no que muitos vulgarizam designando comummente de «algoritmos».

(PLN) Processamento de Linguagem Natural: sugere a capacidade dos robôs/máquinas de entender a linguagem dos seres humanos. Utiliza então determinadas técnicas para encontrar um ou mais padrões reconhecendo a forma como os seres humanos se comunicam entre si de forma falada e escrita. O PLN costuma ser aplicado na análise de posts das redes sociais, para assim compreender o que os clientes sentem ou consideram em relação a marcas ou a produtos específicos.

Na Medicina: O «TensorFlow» - uma biblioteca de software da IA criado pelo Google - facilita a existência destas aplicações, sendo já utilizado na Telemedicina. Sendo uma plataforma altamente escalável de Machine Learning (que pode ser executado num simples smartphone, computadores ou em data-centers), o TensorFlow do Google reflecte todo o poder da IA.

Em sistemas de Telemedicina, o TensorFlow  faz o reconhecimento visual para filtrar exames com possibilidades de diagnósticos críticos e, ao analisar os dados e as imagens do exame, a IA vai aprendendo a distinguir e mesmo a seleccionar as que são efectivamente mais dignas de urgência - em exames mais críticos - auxiliando assim os médicos nesse rastreio preliminar.

O Algoritmo do Google não suporta erros. Pelo menos é o que se pensa até aqui. Tem sido uma excelente ferramenta auxiliar para médicos e utentes. Mas, e se algo falhar...? Pode-se sempre vigiar, supervisionar e aperfeiçoar o sistema. Nada a opor.

A haver erros (sem estas premissas), haverá baixas; ou seja, mortes por negligência ou por trocas de diagnósticos (sem excluir a praga de desumanização crescente) em que a IA se estabelecerá, se acaso um só algoritmo for trocado leviana ou mesmo conscientemente - consoante os propósitos ou objectivos direccionados de quem a comanda - em particular num mundo onde todos querem ser reis ou poderosos senhores sem leis vigentes...


IA da IBM: a revolucionária tecnologia que diagnostica Retinopatia Diabética (RD) com alta precisão. O TensorFlow do Google foi igualmente utilizado por um sistema que ajuda a identificar esta mesma patologia oftalmológica - uma das principais causas de cegueira nos adultos. Quanto à IBM, utilizando um programa de software experimental, conseguiu produzir uma nova forma de prever e diagnosticar a gravidade da RD. Os avanços são evidentes.

Aplicações da IA
Informação, expansão, precisão e prontidão sobre diagnósticos e atendimento aos utentes, é tudo o que se pretende no sector médico. Os tratamentos dependem disso assim como os utentes, no que a IA pode dar uma grande ajuda efectivamente.

O Programa Deep Learning tem sido uma ferramenta essencial neste percurso que já começa a ser longo - e por demais eficaz - para tal se negar ou negligenciar pelo que se obtém de tantos préstimos dados.

O TensorFLow do Google é um exemplo disso mesmo, o que o faz repercutir em parceria com o Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido para criar diagnósticos digitais na rápida e eficaz identificação de problemas relacionados com a Diabetes ou Degeneração Macular.

Mais recentemente (em 2017), veio a público este estudo da IBM, na Austrália, por mão e liderança da doutora Joanna Batstone, vice-presidente e directora do laboratório da IBM Research Australia, em revelação de uma nova plataforma de fusão de aprendizagem profunda e análise visual que foi capaz de prever e, diagnosticar, a gravidade da RD - que é uma condição em que níveis elevados de açúcar no sangue infligem danos à retina.

Joanna Batstone afirma peremptoriamente: "Os recentes avanços na profunda aprendizagem e nas tecnologias de análise de imagens, estão a mostrar-nos uma promessa significativa no potencial de ajudar a resolver alguns dos maiores desafios de saúde que enfrentamos hoje. Os métodos automatizados e altamente precisos de rastreamento da RD, têm o potencial de ajudar os médicos a seleccionar mais pacientes do que actualmente é possível."

A RD ou Retinopatia Diabética afecta uma em cada três das 422 milhões de pessoas diagnosticadas com diabetes actualmente. Daí que a detecção precoce seja estimulada para se reduzirem os números dos doentes afectados.

Daí também que, estas Novas Tecnologias, como ferramentas essenciais e quase obrigatórias que são nos países desenvolvidos (e não nos países mais pobres ou em desenvolvimento, o que se lamenta) se tentem futuramente ultimar em larga escala, gerando assim melhores níveis de eficiência auxiliando médicos e pacientes a obterem a ajuda em diagnóstico e tratamento de forma mais célere e eficaz.

A IBM destaca-se igualmente pelo seu aguerrido «Watson» - algoritmo desenvolvido pela IBM que ajuda no tratamento do Cancro. Utilizando o programa Deep Learning, indica possíveis tratamentos (baseada e instada que foi a IA na evidência da literatura científica e nos dados clínicos e genéticos do paciente).

Numa quase última notícia de há poucas horas, veio a público o conhecimento de que a IA do MIT consegue ver pessoas através das paredes; ou seja, um sistema semelhante à visão de raio-X, permitindo que a sua plataforma de IA rastreie e, identifique, uma pessoa específica num grupo de 100 - por meio de Wireless. Evitar a progressão das doenças é um objectivo, assim como ajudar os idosos a viver de uma maneira mais independente e, por conseguinte, mais feliz!

Segundo o MIT News, o RF-Pose pode ser usado para monitorizar doenças como a Parkinson, Esclerose Múltipla e Distrofia Muscular, melhorando a compreensão da progressão das doenças, auxiliando os médicos a ajustar a medicação necessária.

A Pesquisa que se denomina «Estimativa de Posicionamento Humano através da Parede usando Sinais de Rádio», chama o RF-Pose de uma solução que aproveita sinais de rádio para rastrear com precisão a pose humana  2D através de paredes e obstruções.

Tendo usado uma rede neural para analisar os sinais de rádio que se reflectem nos corpos físicos das pessoas, os investigadores pensam futuramente criar um boneco dinâmico que anda, pára, senta-se, e move-se - e movimenta os seus membros à medida que a pessoa realiza as mesmas acções.

Actualmente a trabalharem em tecnologia 3D, os investigadores vão tentar entender movimentos ainda menores, tal como tremuras inicialmente insuspeitas que desde logo passariam a ser vigiadas (em particular nas pessoas idosas). Em futuro próximo, os investigadores planeiam desenvolver um «Mecanismo de Consentimento» como uma contra-medida para bloquear a vigilância - estes, os futuros planos para a agora revelada RF-Pose.


Riscos Éticos no uso de IA na Medicina (e não só!). Os cientistas alertam e nós, seres humanos, procrastinamos o que só tardia e displicentemente veremos como a razão de todos os nossos males, depois de tanto bem nos terem ofertado estes robôs, esta agora admirável IA.  Daí que se questione: «Ser ou não ser IA. Ser ou não ser Humano». Tantas questões, filosóficas ou não que poderão comprometer e, muito em breve estabelecer-se em nós, todos nós, robôs e não só...

Os Riscos Éticos
Os investigadores, cientistas da nossa praça mundial alertam: "Há riscos éticos no uso de Inteligência Artificial na Medicina!" (Acreditamos, até porque, eles devem saber bem do que falam...)

Segundo nos relata a agência Lusa neste singular mês de Julho de 2018 em que tudo parece estar às avessas (em que faz um calor tórrido em Londres e se desespera por Sol no sul da península ibérica), um artigo publicado em finais de Junho pela publicação médica «The New England Journal of Medicine», corporiza os receios dos investigadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, que advertem deste modo:

"O benefício do uso de algoritmos para fazer previsões e tomar decisões alternativas sobre cuidados a prestar ao doente tem riscos éticos. Começámos a notar a partir de aplicações em áreas não-médicas, que pode haver problemas éticos com a aprendizagem algorítmica quando estendida a grande escala."

Foi então esta a taxativa afirmação do autor principal do artigo, de seu prestigiado nome - Danton Char - citado em comunicado pela universidade norte-americana de Stanford.

Danton Char levanta questões muito pertinentes e algo relevantes sobre esta questão. Refere-se concretamente à situação de «O Algoritmo ser desenhado com o propósito de economizar dinheiro ao Sistema de Saúde das Nações»; ou a de diferentes decisões, no tratamento de doentes se poder basear unicamente na sua capacidade de pagar esse tratamento ou não, esses cuidados médicos e de saúde, na exigência ou factual base destes terem (ou não) igualmente um seguro de saúde que tudo afiance.

Como se sabe, nem todos os países se gerem por um Sistema Nacional de Saúde abrangente a todos os cidadãos (como no caso dos Estados Unidos, em que não havendo seguro pessoal não há cuidados médicos convenientes ou de maior intervenção).

O acesso à assistência médica, dependendo destes seguros de saúde, acaba por diferenciar os cidadãos, o que se torna incomportável se desejarmos uma sociedade mais justa, pelo que muitos se opõem pelos custos acrescidos ou impostos pagos em prol desses benefícios sociais. Políticas aparte, esta é uma alínea que merece a nossa atenção.

Este citado artigo reconhece ainda uma outra desvantagem ao referir que «Os algoritmos podem ser construídos para obter determinados resultados - nem sempre correctos - dependendo dos sistemas de saúde para os quais foram desenhados.»

Ainda de acordo com os autores deste artigo, há a pronunciar que: «A orientação clínica baseada na aprendizagem por algoritmos pode introduzir um terceiro "actor" na relação médico-doente, desafiando a responsabilidade e a confidencialidade do relacionamento entre ambos.»

Sob uma outra perspectiva, sustentam também que a informação sobre os doentes recolhida através dos sistemas de saúde pode ser utilizada sem ter em conta a experiência médica e a humanização dos cuidados prestados aos doentes.

Identificam ainda de que o Excesso de Confiança na Máquina (robô) pode conduzir a erros ou a  falsos diagnósticos (se os médicos introduzirem variáveis que nem sempre se aplicam às situações). Esta, a assertiva conclusão da equipa científica da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos. Ou seja, os critérios são dúbios...

Defensores ou oponentes da IA sempre os haverá. Nisso estamos de acordo. Receios, medos, ou simplesmente a temeridade sobre o desconhecido é apanágio do ser humano, do homem comum ao mais elucidado, ao mais erudito, sem contudo contrair ou refrear esses ímpetos evolutivos e, construtivos, de se parecer mais com Deus do que Dele se afastar.


O Ser Robótico: o ser superior ao Homem. Nada mais assusta de que o filho pródigo não seja assim tão pródigo e não volte para casa, não se ligue ou desligue ao mais leve sopro de input ou output; ou lá o que é. Ser ou não ser um robô; ser ou não ser um ser humano, eis as muitas questões do Homem sobre uma máquina poder agir e pensar inteligentemente. Falta-lhe a Consciência (ou a percepção de si mesmo, lutando pelos seus direitos sem nenhum tipo de escravatura do Homem sobre si). E se acaso a adquirirem (à Consciência) a possuírem e a usarem ilimitadamente sem sabermos como...?!... Que faremos depois???

Ser ou não ser IA...
Com IA ou sem ela, há muito que o ser humano está em transposição (e quiçá alguma transgressão...) numa certa ocupação/expansão terrena de se ver modificar e transformar em certo trans-humanismo de que muitos falam por aí. Por muita polémica que haja sobre este assunto, a verdade é inegável: Estamos a ficar como eles, os Robôs. Disso ninguém tenha a mais pequena dúvida!

Da Impressão para a Replicação vai um passo. Um passo muito pequeno. Vejam o que se faz hoje em 3D. Um milagre! Da reprodução humana para a robótica, um outro passo. Da reprodução orgânica para a mecânica - um passo que já foi dado e arremessado para todo o sempre por nós, seres humanos.

Como figuras protésicas, robóticas ou em sistema de cyborgs ambulantes versus carcaças corpóreas cibernéticas (as quais já estão a palmilhar caminho sobre nós, seres humanos meramente biológicos), o certo é que desejamos que, a cada dia mais, possamos ser o tal multiplural ou multifuncional cérebro e músculos para práticas e acções que jamais comporíamos sem a tão grandiosa IA. Mas, como em tudo na vida, há riscos; éticos e não só.

Ser ou não ser IA, antes de ser uma pertinente questão, será a nossa mais mágica intervenção humana sobre a máquina que, desde os tempos da Revolução Industrial, nos tem colocado no topo dos mais evoluídos (ainda que não tenhamos termo de comparação com outras civilizações extraterrestres, as quais, como se insinua, estão bem longe de nos ensinarem mais do que aquilo que já sabemos por motivos óbvios de não sabermos lidar com tamanha tecnologia...).

Nada mais a dizer que não seja: «Seja bendita quem vier por bem» - que desejamos, seja o caso da IA; e que ela, a Inteligência Artificial (que até se assume na ISS em configuração robótica de face humana e de seu nome Cimon), nos possa ser de majestosa valia, de robusta franquia em passos de gigante até ao Espaço, em passos de auxílio e boa-venturança - nunca de liderança! - pois que há progenitores que não gostam que se lhes avance e lhes tome o passo adiante.

Pela IA avançaremos, pela IA nos libertaremos e nunca o contrário. Se tal suceder, então é porque de nada valeu o termos chegado tão longe - e afinal tão perto - de podermos ser como «Eles»!...