8 de junho de 2018

Inteligência Artificial: 10 insights sobre onde estamos e para onde vamos

por Martha Gabriel

Ainda não vivemos a era das máquinas superinteligentes que habitam o imaginário popular, mas estamos caminhando cada vez mais rapidamente para chegar lá. E a grande questão que não quer calar e permeia essa jornada é: para onde vamos com o uso da inteligência artificial? O que não falta na mídia são tanto visões utópicas (como O Homem Bicentenário ou The Jetsons) quanto distópicas (como O Exterminador do Futuro ou Black Mirror) sobre o nosso futuro com as máquinas. As discussões tornam-se cada vez mais acaloradas e passam a ocupar todo tipo de ambiente: universidades, mídia, mercado, negócios, invadindo também as conversas de bares e rodinhas de amigos.

10 insights sobre Inteligência Artificial

 
Não é à toa que vemos esse aumento repentino e gigantesco de interesse ao redor de tudo aquilo que se refere à Inteligência Artificial (ou AI, devido às iniciais de Artificial Intelligence, em inglês) – apesar de habitar o imaginário da humanidade desde a antiguidade e de ser reconhecida oficialmente como disciplina desde a década de 1950, somente nos últimos anos é que as tecnologias computacionais alcançaram um estágio de evolução suficientemente avançado para dar vazão a esse tipo de processamento.

As aplicações práticas de inteligência artificial têm se disseminado com rapidez em virtualmente todas as áreas do conhecimento: medicina, agronegócio, finanças, educação, marketing, segurança etc. De algoritmos de linguagem natural (que viabilizam os chatbots) a sistemas de visão computacional e análise preditiva, as APIs inteligentes passam a ser disponíveis, escaláveis e acessíveis para qualquer tipo de negócio, ampliando ainda mais suas possibilidades de uso.

Dominar o desenvolvimento e o uso de inteligência artificial tem ser tornado cada vez mais fundamental e estrategicamente importante, pois significa melhoria de produtividade e vantagem competitiva. Por isso estamos vivendo uma espécie de “corrida do ouro” em torno da AI – países e empresas estão investindo cada vez mais para liderar a área e se tornarem mais inteligentes. O IDC (set./2017) prevê que o gasto mundial em sistemas cognitivos e AI suba, de U$ 7,5 bi, em 2016, para U$ 57,6 bi, em 2021. Hoje, os Estados Unidos são líderes mundiais em AI, mas a China criou um plano com investimento de meio bilhão de dólares com meta de assumir a liderança até 2030, em três etapas estratégicas:

1) 2020: estar no nível dos melhores do mundo;

2) 2025: AI como driver principal para a indústria chinesa;

3) 2030: liderar o topo das tecnologias de AI.

E a largada foi dada, para países, empresas e pessoas!

O relatório AI Index da Stanford University (focado em rastrear as atividades e os progressos nas iniciativas de AI) mapeia em dados esse movimento crescente de tudo o que se refere a AI:

  • 14 vezes mais startups ativas de AI desde 2000;
  • 6 vezes mais investimentos de VC em startups de AI desde 2000;
  • 5 vezes mais vagas de trabalho requerendo skills de AI;
  • As três habilidades mais demandadas no Monster.com (popular site de empregos nos USA) são Machine Learning, Deep Learning e NLP (Natural Language Processing).

Isso se torna bastante evidente também nas palestras e discussões apresentadas nos eventos de ponta sobre AI, como é o caso do EmTech Digital da MIT Tech Review, um dos mais importantes do mundo quando o assunto são tecnologias emergentes. Tive o prazer de participar novamente desse evento, reforçando, complementando e ampliando as minhas reflexões sobre AI:

Inteligência Artificial: 10 insights sobre onde estamos e para onde vamos

Foto: 123RF

1. Era da incerteza e imprevisibilidade 

 
Estive nesse mesmo evento há alguns anos, e é interessante observar que, apesar de AI dominar a cena hoje, em 2015 não era assunto e não fazia parte das tecnologias emergentes discutidas então. Isso mostra a complexidade dos nossos tempos, a incerteza e imprevisibilidade: no cenário acelerado em que nos encontramos, é impossível prever o futuro, até mesmo para a MIT Tech Review.

2. AI é “A” tecnologia emergente

 
Enquanto no passado esse evento tratava de inúmeras tecnologias que emergiam como tendências, como vídeo, RA e RV, desde 2017 ele tem focado quase que totalmente em AI. As demais tecnologias apresentadas gravitam em torno de AI: robótica, IoT, etc.

3. Ciências da Computação vs Ciências Humanas

 
Uma ideia comum, mas equivocada, é que AI é tecnologia e, portanto, refere-se apenas às ciências da computação. Na realidade, o desenvolvimento estratégico da área envolve pensamento crítico, linguagem, negociação, ética e inúmeras outras áreas de humanidades – ou seja, ciências humanas. Assim, o diálogo entre os mais diversos campos do saber é essencial para o nosso futuro.

4. AI hoje: muita inteligência, pouca autonomia

 
Frequentemente vemos acontecer a confusão entre os termos ‘inteligente’ e ‘autônomo’. No entanto, saber a diferença entre eles é essencial para entender onde estamos, pois a AI hoje tem alta inteligência, mas baixa autonomia. O CEO do Allen Institute for AI, Oren Etzioni, traz um exemplo extremamente didático que mostra isso:

  • um adolescente que se embebeda insanamente com amigos possui alta AUTONOMIA, mas baixa inteligência;
  • um sistema como o AlphaGo (que vence o melhor jogador humano de GO tem alta INTELIGÊNCIA, mas baixa autonomia (pois não consegue fazer nada mais além de jogar GO).

5. Mundo sem leis

 
Vivemos hoje, com a AI, o mesmo cenário que a sociedade enfrentou com o surgimento dos carros no início do século passado: as pessoas simplesmente podiam dirigir sem possuir habilitação, não existiam semáforos, sinais de trânsito, cintos de segurança, leis, etc. Muitos acidentes e mortes aconteceram antes que surgisse e se consolidasse uma regulamentação. As discussões atuais em torno de inteligência artificial buscam encontrar os melhores caminhos para regular o seu uso. No entanto, como AI é uma tecnologia genérica, que pode ser aplicada em qualquer área, a regulamentação precisa ser criada por campo específico de aplicação: carros, brinquedos, robôs, etc. para ser eficiente.

6. Dados são o combustível para AI

 
O cérebro humano aprende com dados: sejam dados existentes (provenientes das experiências de outras pessoas) ou dados que geramos com nossas experiências (provenientes de tentativa e erro). Assim, o primeiro passo para ter inteligência, é ter dados. AI sem dados é como um cérebro vazio, sem memória – não tem o que processar. Ambientes ricos em dados são altamente propícios para a aplicação de AI.

7. Inteligência Humana vs Inteligência Artificial

 
Brenden Lake, professor assistente da NYU, apresentou alguns dados interessantes comparando o estado atual da AI e a inteligência humana, auxiliando a compreensão da evolução da tecnologia:

  • Pessoas aprendem com menos dados que os melhores sistemas de AI;
  • Humanos constroem modelos mais ricos e flexíveis do mundo, enquanto a AI atual é movida por reconhecimento de padrões;
  • Ingredientes cognitivos essenciais ainda estão ausentes ou são subutilizados na AI atual.

8. PERIGO: a automação da desigualdade e do preconceito

 
Mesmo que não percebamos, AI está começando a tomar decisões em todos os lugares. Sistemas como Hirevue Video Intelligence, que analisa o vídeo de um candidato a emprego para recomendar a contratação ou não, começam a ser usados cada vez mais sem que saibamos quais critérios são usados para isso. Timnit Gebru, da Microsoft Research, apresentou estudos que mostram que quanto mais escura a cor da pele, mais os algoritmos erram em detectar faces. Assim, existem riscos de enviesamento e preconceito na decisão desses sistemas. Em algumas situações críticas, mesmo que os sistemas tenham taxas de 95% de acerto, os casos que caem nos 5% de erro podem estar sofrendo injustiças gravíssimas, inadmissíveis. Uma coisa é errar na previsão do tempo, outra coisa, muito diferente, é errar em uma decisão de pena de morte, por exemplo.

Como os algoritmos de AI aprendem com dados existentes ou com pessoas, eles tomam decisões baseando-se em comportamentos aprendidos do passado ou de culturas – quanto mais preconceitos e desigualdades estiverem contidos nesses dados (mesmo que sejam preconceitos inconscientes), mais eles se tornam automatizados e amplificados. Nesse contexto, precisamos criar especificações de APIs, planilhas de dados e modelos para garantir a diversidade e igualdade de representatividade nos dados usados para AI. A temática “moral e ética de AI” é, na minha opinião, a mais importante para pavimentar o caminho no desenvolvimento tecnológico para garantir uma convivência de sucesso entre humanos e máquinas.

9. Robôs: a habilidade de “pegar” as coisas é a fronteira decisiva

 
Temos visto robôs que falam, correm, saltam, cambalhotam…. e por mais que isso seja impressionante, eles ainda não dominam uma das habilidades essenciais para revolucionar o mundo: pegar as coisas. Parece simples, não? Nós, humanos, fazemos isso com muita facilidade – olhamos para algo e já calculamos suas características de matéria (massa, textura, etc) e estruturais para pegarmos o objeto da melhor forma possível. Para os robôs, isso ainda não é tão fácil, e aprender a pegar algo é o estado da arte na área.

O grande desafio para os robôs pegarem coisas (grasp) envolve [física + percepção + controle], e assim que eles dominarem essa habilidade, poderemos contar com robôs para separação de lixo (e de qualquer tipo de coisa), reabastecimento de prateleiras nos supermercados, auxílio nos afazeres domésticos, etc – revolucionando a indústria, varejo e lares.

10. Robôs: os imigrantes do futuro

 
Uma das questões mais debatidas em qualquer evento atual de tecnologia é o futuro do trabalho, assunto que discuto bastante no meu livro Você, Eu e os Robôs. A “Automation Anxiety” existe na ficção desde a antiguidade e, conforme os robôs tornam-se realidade, ela aumenta. No entanto, uma analogia bastante apropriada criada por Oliver Morton (The Economist) ilumina o assunto por outro ângulo – desde os tempos mais remotos as pessoas têm medo de perder os seus empregos para os imigrantes. Em toda a história da humanidade, os imigrantes são comumente vistos com desconfiança devido à essa ansiedade. Morton compara os robôs com os imigrantes, só que vindos do futuro. E da mesma forma que as sociedades aprendem a absorver as características dos imigrantes, complementando as suas, tenderemos a fazer o mesmo com os robôs que passam a coexistir cada vez mais conosco.

Essas questões são apenas alguns dos inúmeros insights sobre Inteligência Artificial e tendências que impactam a sociedade, os negócios e a economia. Estamos literalmente construindo o futuro e a responsabilidade de cada um de nós – indivíduos, empresas e instituições – é enorme nesse processo. Teremos o futuro que criarmos agora, juntos.

Para os interessados, o meu livro Você, Eu e os Robôs: Pequeno Manual do Mundo Digital trata de todos esses assuntos de maneira mais aprofundada. Vale a leitura!

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Fonte: Martha Gabriel

 

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  • Martha Gabriel
    Martha Gabriel

    É considerada uma das principais pensadoras digitais no Brasil, referência em inovação, transformação e educação digitais. Autora de dois best-sellers e finalista do Prêmio Jabuti, é também premiada palestrante keynote internacional, tendo realizado mais de 70 apresentações no exterior, além de 4 TEDx. É uma das palestrantes mais requisitadas do Brasil, realizando mais de 100 palestras por ano. Apresentadora da websérie “Caminhos da Inovação” da Desenvolve SP e do Mundo Digital e “SEBRAE Digital” na Rádio Jovem Pan. Rankeada entre os 50 profissionais mais inovadores do mundo digital brasileiro pela ProXXIma, entre os Top 50 Marketing Bloggers mais influentes do mundo pelo KRED e Homenageada Especial do Prêmio Profissional Digital ABRADi 2017. Executiva e consultora nas áreas de business, inovação e educação. Engenheira pela Unicamp, pós-graduada em marketing pela ESPM-SP e em design pela Belas Artes-SP, mestre e Ph.D em artes pela ECA-USP e educação executiva pelo MIT. Professora de pós-graduação na PUC-SP, no TIDD – Tecnologias da Inteligência e Design Digital, de MBAs, e de Faculty Internacional da CrossKnowledge. Sócia da Martha Gabriel Consulting & Education e da startup Nethics Educação.