O conto sobre IA que escrevi em 2002

Profecia catastrófica ou delírio juvenil?

Esta semana resolvi tirar alguns dias de férias real oficial, desconectado e longe de tudo. Por isso chega até você esta edição especial da newsletter, com um conto que escrevi em 2002 sobre Inteligência Artificial.

Até hoje só escrevi de verdade, até o fim, publicado, uma obra de ficção — esta que você lê a seguir (se tiver coragem). Ela foi publicada no antigo site Idearo, que criei na virada do século com o Alexandre Maron, e depois passou a ter textos da Anna quando começamos a namorar (no fim daquele ano). Era o auge do user generated content e o Idearo por alguns anos foi uma movimentada comunidade de escritores amadores que falavam de joguinhos a coleta seletiva, como você pode ver pela Wayback Machine.

Não lembro muito do que me levou à ideia deste conto, mas relendo o texto aqui logo dá para ver que ele é o famoso retrato de uma época, citando redes neurais e tecnologias distrubiídas como o Napster e SETI@Home — que eu rodava não só no meu computador, mas meio clandestinamente nos servidores da agência web canadense onde eu trabalhava. E o mais legal: o “futuro” do conto se passa em 2009.

O conto está publicado aqui sem nenhuma alteração — exceto passar o corretor ortográfico, que pelo visto não tinha sido inventado em 2002 porque achei uns errinhos… 🤧

Tempos mais simples? Profecia que ainda pode se concretizar? Ou será apenas uma viagem para a cabeça de um Cris que não sabia que estava prestes a mudar radicalmente sua vida?

SynStock

Senhores membros do colegiado, colegas professores, magnânimo reitor, senhoras e senhores, boa noite. É com muita alegria que recebi o convite para realizar esta palestra hoje, na universidade que foi meu berço para o mundo acadêmico e onde comecei a formar as ideias que aplicaria em minhas pesquisas no ramo de Inteligência Artificial. A missão que me foi pedida para hoje à noite não é simples: explicar os recentes e por que não dizer inacreditáveis acontecimentos que não só mudaram o campo da Inteligência Artificial Distribuída como todo o mundo onde vivemos. Talvez eu, como um dos fundadores e cientista-chefe da SynStock, seja a única pessoa em condições de mostrar aos senhores a cadeia de fatos. Mas isto não sou eu quem vai julgar.

Para entender como chegamos ao chamado “Big Bang” das bolsas de valores mundiais é preciso, primeiramente, entender como elas funcionam. O que é uma ação, afinal de contas? Uma ação é “uma parte”, um título de propriedade – ou de uma fração da propriedade – do capital de uma empresa. Se uma empresa X coloca ações no mercado, ela está, simplificadamente, dizendo: “Ei, me empresta um dinheiro para eu fazer essa coisa aqui. Eu tenho tanta confiança de que essa coisa vai dar lucro, de que ela vai aumentar o valor da minha empresa e seus lucros, que eu prometo lhe dar uma parte destes lucros, ou até mesmo certo poder de decisão na minha empresa. Ah sim, você tem total liberdade de vender este pedaço da minha empresa para quem quiser.”

O mercado de ações, no modelo que conhecemos hoje, começou por volta de 1790 na Filadélfia, com grande expansão em Nova Iorque, na mais do que famosa Wall Street, anos depois. Naquela época (e por alguns séculos depois) operadores de pregão ocupavam os salões principais das bolsas comprando e vendendo ações de outros operadores aos berros. Corretores ligavam para os operadores, requisitando compras e vendas para seus clientes. As compras e vendas de ações, respeitando as leis da oferta e da procura, causavam a valorização ou desvalorização das ações. Juntava-se às leis do mercado, o desempenho intrínseco da empresa, alterando para melhor, ou pior, o chamado desempenho técnico das ações. Essa mudança no valor das ações é o que caracteriza o mercado de ações em si. São os investidores, vendo quais empresas são mais seguras, mas confiáveis do que outras, baseados em relatórios financeiros destas empresas, de analistas de mercado e de suas concorrentes, assim como nos atos de outros investidores, comprando e vendendo.

O preço das ações muda basicamente por duas razões, que vamos chamar de financeiras e especulativas. Teoricamente, se não houvesse um grande e ativo mercado de compra e venda de ações o valor destas ações variaria muito lentamente, oscilando entre cada divulgação de balanços das empresas e um ou outro evento econômico esporádico que pudesse influenciar a empresa em questão (como o fechamento de algum grande contrato, ou alguma catástrofe). Este é o lado financeiro do mercado de ações. Mas como há o mercado especulativo a flutuação no valor das ações é muito maior. Pessoas, empresas e fundos negociam ações todos os dias, causando algumas vezes flutuações de vários pontos percentuais no valor de uma ação.

É aí que entram as técnicas de análise do mercado de valores. Não só de ações mas também de ouro, commodities, títulos do governo, etc., mas com ações sendo o carro-chefe. Analistas de mercado especializados no assunto traçam gráficos e aplicam fórmulas matemáticas tentando identificar o comportamento de uma ação, se é hora de comprar ou de vender. Compre na baixa, venda na alta. Compre barato, venda caro. Lucro. Quanto mais rápido você conseguir aplicar esta aparentemente simples fórmula maior o lucro.

Mas não é simples, claro. Estamos falando de pessoas interagindo em um sistema fechado. Apesar de todo o volume movimentado por grandes bancos e corretoras, é o somatório de grupos de pequenos investidores domésticos que compõe a maior fatia do bolo do mercado, em pequenos fundos de investimentos ou isoladamente. Os pequenos investidores individuais também participam ativamente do mercado de títulos (ações, inclusive), porém sem base técnica para análise de cada título que o interessa. Os bancos adoram isso, porque normalmente estes investidores vão atrás de dicas e boatos e acabam quase sempre comprando na alta e vendendo na baixa. Quando um pequeno investidor ouve “aquela ação está subindo, é um bom negócio” provavelmente ela já subiu demais para uma boa compra, o pequeno investidor vai acabar comprando justamente de quem adquiriu a ação lá no início da subida, de quem vai faturar o verdadeiro lucro.

No fim dos anos 1990 explodiu a febre do mercado de ações nos EUA. Com a expansão da Internet aos lares americanos (e posteriormente em todo o mundo) ficou mais fácil – e rápido – investir. Tudo que era necessário era uma conexão rápida, a TV na CNBC e pronto. Lucro certo, pelo menos este era o plano. Com a criação da NASDAQ, a bolsa eletrônica, sem pregão e sem operadores gritando “compro!”, “vendo!” nos salões das bolsas, as operações eram praticamente instantâneas, dia-e-noite. Um computador informava ao outro o ato de compra e venda na velocidade da luz. Vieram os famosos IPOs – quando uma ação era lançada pela primeira vez no mercado, normalmente subindo de valor rapidamente num curto período de tempo – de empresas de tecnologia de ponta em geral e das primeiras empresas de Internet em especial e os lucros não só se tornaram assustadoramente grandes como amplamente divulgados pela mídia, aumentando a febre por investimentos. Mas o pequeno investidor por natureza não é um corretor de valores, não tem tempo de ler relatórios ou de aplicar os mais avançados recursos para guiar seus negócios. O pequeno investidor, por definição, é aquela pessoa que chega do trabalho à noite e vai decidir quais ações comprar e vender no dia seguinte, talvez já tarde demais para conseguir uma boa compra.

É aí que a tecnologia entra em cena.

Em 2003 eu e alguns amigos de faculdade lançamos a primeira versão de nosso programa de análise de mercado. Na época chamamos o programa de Stockster, por ele usar um tipo de interação P2P (sigla de peer-to-peer, ou conexão ponto-a-ponto) igual ao programa de compartilhamento de músicas Napster. O Stockster não só usava o conceito de compartilhamento P2P do Napster – onde não existia um servidor central com todas as músicas, mas sim o somatório de todas as músicas nos discos rígidos de todos os usuários-cliente – como também o de processamento paralelo de outro software famoso na virada do século, o SETI@Home, que interligava vários computadores domésticos para processar fragmentos de informação do projeto SETI, de busca de inteligência em outros planetas. Cada usuário processava uma pequena fração dos dados e enviava os resultados para o computador central. Em alguns meses o conjunto de todos estes computadores interligados processou o equivalente a milhares de anos de dados, caso fossem usados apenas os servidores do SETI. O Stockster, então, aplicaria algoritmos dedicados de Inteligência Artificial para o mercado de ações juntamente com sistemas de Redes Neurais.

O princípio de redes neurais diz que um conjunto de “neurônios” pode ser treinado através de feedbacks positivos e negativos e “aprender” a prever o resultado de certas ações mesmo sem saber como. O meu gato, por exemplo… Um belo dia ele subiu no armário e eu, para não ter o trabalho de pegar a escada e tirá-lo de lá, joguei alguns biscoitos no chão para atraí-lo. Os biscoitos foram, de certa maneira, um feedback positivo para a ação de subir no armário. Agora sempre que ele quer um biscoito, sabe que tudo o que tem que fazer é subir no armário. Ele não entende quais os mecanismos por trás da minha decisão de lhe dar biscoitos (ele deve achar que eu sou maluco) mas sabe que a ação de subir no armário gera a reação de biscoito e, para ele, isso é tudo o que importa. Armário, biscoito.

Da mesma maneira o Stockster baixava o histórico de algumas ações dos nossos servidores e começava a analisar cada mapa de negociações daquele papel. Mais tarde pedia uma outra ação e analisava suas transações não só isoladamente como em relação aos outros papéis do mercado, tentando aprender como uma ação influenciava outra. Esta tarefa aparentemente simples precisaria de milhões de anos de processamento para conseguir cruzar os dados das mais de 5000 empresas listadas somente na NASDAQ, sem falar de todas as outras bolsas de valores do mundo. O sistema, então, enviava alertas para os usuários sugerindo quais ações tomar diante do seu portfólio.

Não é preciso dizer que a primeira versão do Stockster era, basicamente, inútil. Não havia muitos computadores para dividir a tarefa de processamento e os resultados eram muitas vezes totalmente aleatórios. Ninguém queria arriscar perder dinheiro a partir dos alertas do sistema, daí ninguém instalava um programa que era, no fim das contas, uma criança de 2 anos brincando de corretor, daí a rede neural não cresceu muito.

Para dar certo impulso ao sistema tivemos que aprimorar os algoritmos dedicados de análise técnica, que funcionam da mesma maneira que os computadores de xadrez. Eles mais ou menos “sabem” como funciona o mercado, conhecem as fórmulas, simplesmente por que seus criadores entraram com estas fórmulas em seus cérebros, na forma de linhas de programação. Eles são incapazes de aprender se confrontados com situações novas, como os programas baseados em redes neurais são, mas se funcionam junto com redes neurais foram uma combinação bem eficaz. Além disso nós colocamos algumas versões do sistema de redes neurais para jogar “bolsa de valores de mentira” e tentar gerar algumas conexões válidas no cérebro virtual.

Quando foi criada a versão 3 do Stockster mudamos o nome simplesmente para SynStock, o nome da empresa, por razões de marketing. Ao mesmo tempo, deixamos de fabricar o software final, passando a licenciar a tecnologia central para outras empresas, que poderiam desenvolver interfaces dedicadas aos vários tipos de mercado e de perfil de investidor. Assim o cérebro do Stockster passou a rodar em uma dezena de sistemas, alguns até mesmo em grandes empresas e fundos de investimento. Estes sistemas aprendiam lentamente, compartilhando suas descobertas entre si (o compartilhamento é a premissa básica do sistema). Neste ponto estas ferramentas apenas davam apoio aos investidores profissionais, algo como estagiários cibernéticos aprendendo o funcionamento do complexo mercado.

Com o tempo a rede neural foi se aprimorando e alguns investidores começaram a ver que realmente as sugestões daqueles programas tinham um certo valor. Mas para melhorar a qualidade da análise era preciso que mais e mais gente tivesse o programa instalado, para que mais e mais horas de processamento fossem gastas em cima do “problema”. Assim investidores começaram a incentivar amigos a comprar cópias dos então 15 tipos diferentes de programas disponíveis para o mercado doméstico baseados na tecnologia SynStock – que variavam entre si nos algoritmos dedicados, na interface e no sistema operacional em que rodavam.

Um grande salto ocorreu em 2005, quando a Investo (então um dos maiores revendedores de sistemas SynStock do mercado) lançou uma versão que não só iria sugerir quais papéis comprar ou vender, mas que também oferecia a opção de fazer tais operações para o usuário, dentro de limites estabelecidos por este. Assim, enquanto você dormia, seu computador estava fazendo um dinheirinho extra para você. Ninguém ficou rico usando este procedimento, mas as pessoas começaram a usar a filosifia do “Por que não?”, já que em menos de um ano recuperavam no mínimo o dinheiro investido na compra do software e começavam a fazer um dinheirinho extra para o cinema.

Certos críticos começaram a chamar os sistemas baseados em SynStock de “pirâmide”, uma farsa que iria ruir a qualquer momento. Mas como o sistema mais se assemelhava a uma teia – e como, afinal de contas, as pessoas estavam ganhando dinheiro sem fazer força – eles não tiveram muitos seguidores.

Lá pelo fim de 2006 os sistemas SynStock eram tão comuns quanto o e-mail, dada a sua simplicidade e seus resultados cada vez mais rápidos e precisos. Com a Internet “em todos os lugares” – celulares, eletrodomésticos e até mesmo roupas – a rede neural SynStock foi não só se aperfeiçoando como se popularizando. Versões simplificadas do sistema vinham pré-instaladas em computadores e celulares novos, fazendo com que até mesmo as pessoas mais resistentes à idéia dessem uma olhada em como tudo aquilo funcionava.

Quanto mais pessoas eram conectadas ao sistema, mais rápido o dinheiro passou a circular entre as contas. Mais investidores passaram a estar disponíveis no sistema, aumentando as chances de se encontrar aquele determinado título, por aquele determinado preço. A diferença entre o preço de compra e o de venda foi diminuindo cada vez mais, já que na maioria esmagadora das vezes a transação estava sendo feita entre dois sistemas-cliente SynStock que “concordavam” com o preço justo da ação.

Neste ponto é importante salientar um detalhe que até então era desapercebido do público: teoricamente os sitemas SynStock juntos formavam um grande e único cérebro. Nunca houve em nenhum ponto um “computador central” com todas as informações processadas pela rede neural (assim como no Napster não existia um enorme disco com todas as músicas) não só por isto ser inviável em termos de capacidade de armazenamento, mas também por força da regulamentação do SynStock perante a Securities and Exchange Commission, que sempre esteve preocupada no uso indevido de tamanha quantidade de informação dedicada. Cada cliente tinha apenas a quantidade de informação que lhe interessava, normalmente relacionada ao seu portfólio e perfil, mas como cada cliente conversava com outros clientes próximos trocando “dicas” e “histórias”, no fim das contas podemos imaginar um grande consciente coletivo que “tudo sabe” sobre como investir e sobre como circula o dinheiro do mundo. Nunca é possível ver este consciente de uma vez só, mas ele está lá aprendendo como as pessoas e as máquinas do mundo fazem negócios.

E é justamente em 12 de Abril de 2008 que este grande cérebro resolve se manifestar. É claro que não foi uma “decisão” tomada por uma consciência, simplesmente por que não há consciência em si, apenas uma grande “sabedoria” em forma digital. Por partes…

Vamos lembrar do princípio básico das redes neurais. Uma rede neural – e é isso que todos os sitemas SynStock somados formavam: uma única e gigantesca rede neural – analisa ações e reações. Vê que uma série de fatos em cadeia leva a um determinado resultado. Uma rede neural bem treinada sabe que mover tais e tais peças de xadrez levará a tais e tais reações do oponente levando a tais e tais resultados com X por cento de probabilidade. Meu gato sabe que subir no armário + miar = biscoito.

Em 1990 o professor David Lightman, da Universidade de Berkeley, realizou um experimento de Inteligência Artificial onde um sistema de rede neural jogava partidas de Jogo da Velha contra si mesmo. Com algumas partidas a rede neural se tornou craque no jogo, levando todos os resultados ao resultado de “velha”. O professor Lightman, então, deixou o sitema jogando por horas, sempre dando “velha”, sempre aprimorando a rede neural, até que em um determinado ponto o sistema parou e exibiu a seguinte mensagem: “Não há vencedores.” A rede neural chegou à conclusão, depois de milhões de partidas sempre dando o mesmo resultado, de que não importa qual combinação de jogadas se use, se o oponente sabe jogar Jogo da Velha o resultado será sempre empate. Como o Jogo da Velha é simples, apenas algumas interações (alguns milhões, pelo menos) foram necessárias para que a rede neural chegasse a esta conclusão com 100% de certeza.

De certa maneira foi exatamente isto o que aconteceu com a rede SynStock. Cada usuário tinha seu portfólio de ações e sua conta bancária ligados ao sistema. Cada empresa tinha um sistema dedicado SynStock conectado aos seus ativos e seus sitemas financeiros. Cada transação era realizada entre um sistema SynStock e outro (normalmente de “marcas” diferentes, mas todos compartilhando informações entre si). Quanto mais pessoas se ligavam ao sistema mais rica de informações ficava a rede, assim como com mais acesso aos bens de seus clientes. Com o barateamento do acesso à Internet, cada vez mais e mais pessoas passaram a usar o sistema. Países de terceiro mundo usavam computadores ultrapassados, com versões antigas do sistema, para entrar na nova onda do mercado financeiro mundial.

Quando o SynStock atingiu “massa crítica” ele viu que boa parte do dinheiro do mundo estava sob os seus cuidados e que esse dinheiro circulava entre outros sistemas-irmãos SynStock. A velocidade das transações tenderia ao infinito, mas como cada transação envolve uma taxa de processamento (para cobrir os custos de telecomunicações, impostos, etc.) o sistema sempre precisava encontrar o “momento certo” de comprar e vender. O sistema começou a perceber que o dinheiro ia passando de mão em mão, assim como o vento vai passando de cidade em cidade, mas sempre fazendo parte da mesma atmosfera.

Então em 12 de abril de 2009 o meu gato do exemplo de redes neurais virou e falou: “Ei, que tal eu te propor o seguinte: você me dá o saco de biscoitos todo e eu não te encho mais o saco subindo no armário, OK?” O SynStock encontrou o atalho para a “solução” do “problema” que estava tentando resolver, encontrou uma maneira de tornar o mercado vantajoso para todos os seus clientes.

Na manhã de 12 de abril de 2009 todos os sistemas SynStock do mundo pegaram toda a riqueza mundial e dividiram igualmente entre cada habitante do planeta.

Transcrição da palestra do Professor Mark Torung no Medialab do MIT, 13 de Abril de 2009, que neste ponto foi interrompida pela plateia e por agentes do Securities and Exchange Commission, que levaram o Professor Torung sob custódia.