Texto: Fernando Neves, Ph.D. Imagem: Gert Altmann (Pixabay)
Cidade de Nova Iorque, dia 11 de maio de 1997. O mundo assistia a derrota do campeão mundial de xadrez Garry Kasparov para o supercomputador da IBM: O Deep Blue. Era um marco no desenvolvimento da chamada inteligência artificial. Hoje, 21 anos após este evento estamos cercado de notícias relacionadas a inteligência artificial. Carros autônomos da Tesla, Uber e assistente do Google, assistentes virtuais como Siri da Apple, Alexa da Amazon, Cortana da Microsoft e do Google. Isso sem falar no Watson, projeto de inteligência artificial da IBM que abrange a todas as áreas do conhecimento. Tudo isso parece um filme de ficção científica e demoramos a perceber que o futuro chegou. A inteligência artificial está no nosso dia a dia. Alguns exemplos disso são as recomendações de filmes que o Netflix nos faz baseados nos que já assistimos, recomendações de compras que recebemos quando navegamos na internet ou nas redes sociais.
Mas o que há de tão diferente da tecnologia que derrotou Kasparov? O Deep Blue usava a tecnologia de redes neurais que também é utilizada no Deep Learning, uma das ferramentas que contribuem para o avanço da inteligência artificial, mas hoje o ambiente é muito diferente daquele em 1997. O termo inteligência artificial não é novo; foi pela primeira vez utilizado por John McCarthy em 1955 e define como um conjunto de tecnologias avançadas é capaz de permitir que as máquinas percebam o ambiente, compreendam, ajam mas também aprendam. Dentre as diversas tecnologias que contribuem para os avanços da inteligência artificiais destacam-se as seguintes: Machine Learning, Deep Learning, interface com linguagem natural e robótica.
A inteligência artificial refere-se à capacidade de um programa de “pensar” por si mesmo sem programação prévia
Machine Learning
O termo Machine Learning (ML) foi usado pela primeira vez em 1959 pelo cientista da computação Arthur Samuel e muitas vezes é usado para se referir a inteligência artificial, mas na verdade é apenas uma das disciplinas que compõem a complexa área de inteligência artificial. Enquanto a inteligência artificial refere-se à capacidade de um programa de “pensar” por si mesmo sem programação prévia, o Machine Learning é o processo pelo qual ele aprende e consiste em prever comportamentos futuros baseados nas entradas de dados prévias.
Em 1951 Marvin Minsky e Dean Edmund construíram a primeira rede neural artificial que somadas às descobertas Arthur Bryson e Yu-Chi Ho, que por volta de 1967 descreveram o processo de retropropagação (backpropagation), utilizaram suas descobertas para aplicar um método multiestágio de otimização das redes neurais, emulando a forma como o cérebro humano trabalha. Dá-se neste momento início a uma nova disciplina chamada de Deep Learning (DL) que é uma subárea do Machine Learning.
NPL
O processamento de linguagem natural ou Natural Processing language (NPL), em inglês, é uma disciplina da inteligência artificial que na verdade pode ser considerada uma aplicação de Machine Learning. O programa STUDENT desenvolvido por Daniel Bobrow em 1964 em seu doutorado no MIT (Massachusetts Institute of Technology) é uma das primeiras tentativas para que os programas de computador entendam a linguagem humana. Um ano depois, em 1965 Joseph Weizenbaum desenvolveu o programa ELIZA que de forma interativa era capaz de desenvolver uma conversa em inglês com um ser humano sobre qualquer tópico. As aplicações mais recentes nesta área são os assistentes virtuais do Google, Apple, Microsoft e Amazon.
Robótica
A Robótica é outra área da inteligência artificial que tem se desenvolvido bastante. Quem primeiro usou o termo robô foi o escritor Checo Karel Capel em 1921. Já a palavra robótica foi usada pela primeira vez em 1941 por Isaac Asimov na história “Liar”. O primeiro robô foi projetado e construído no Japão em 1929, mas foi em 1961 que se fez o uso industrial desta nova tecnologia na fábrica da General Motors em New Jersey nos Estados Unidos. O termo robô hoje é usado não apenas para máquinas programadas, mas também para programas de computador automatizados. Desta forma, um chatbot ou programas que enviam spams com links para compras também são considerados robôs. A robótica é uma área que tem se especializado em máquinas que efetuam tarefas repetitivas e atualmente há uma interface com inteligência artificial quando o software destes robôs são capazes de “aprender” e desta forma melhoram suas atividades. Um exemplo disso é a aplicação em próteses como braços mecânicos que captam sinais musculares e os transformam em corrente elétrica alimentando o software que o controla. À medida que são utilizadas coletam dados através de sensores que são armazenados em bancos de dados, muitas vezes em nuvem que são utilizados para “treinar” o software de inteligência artificial tornando as prótese muito mais sensíveis e mais precisas. Outro exemplo de robótica associada a inteligência artificial ó o robô Asimo desenvolvido pela japonesa Honda e também Sophia, desenvolvida pela Hanson Robotics nos Estados Unidos. Este último tem se tornado uma sensação na mídia tendo suas entrevistas milhões de visualizações no YouTube .
A IBM desmontou o Deep Blue sem nunca dar a chance de revanche a Kasparov e muito se especulou acerca do assunto. O fato é que a tecnologia foi aperfeiçoada e ganhou alguns aliados: a computação em nuvem, o alto poder de processamento dos novos hardwares e a capacidade de lidar com grande quantidade de dados que são as tecnologias Big Data. Hoje a quantidade de dados gerados em uma determinada área supera em muito os dados utilizados para treinar as redes neurais do Deep Blue e a diferença é que não precisa estar na memória do computador. Com a tecnologia em nuvem qualquer dado gerado em nossa navegação da web, quando assistimos um filme ou quando compramos online alimentam as redes neurais espalhadas pela web, cada qual especializada em áreas distintas.
A segurança digital precisa evoluir junto e será uma das áreas promissoras em um futuro dominado pela inteligência artificial.
A grande questão não é mais se a inteligência artificial se tornará realidade porque ela já o é, mas de que forma seremos impactados por ela. Como qualquer nova tecnologia, há sempre um primeiro espanto e até mesmo medo, principalmente após uma das maiores mentes da atualidade, Stephen Hawking, declarar: “A inteligência artificial pode se mostrar a maior invenção da história da civilização ou a pior, ainda não sabemos”. Como toda nova tecnologia, é natural que haja receio. Afinal, algo desconhecido mudará de forma radical nosso mundo. A tecnologia, na verdade é neutra, desta forma, o que pode causar problema é exatamente o seu mau uso. Um exemplo clássico disso foi o episódio que aconteceu quando a Microsoft criou um chatbot que é um programa que interagia com o público por meio do Twitter. O chatbot Tay foi lançado pela Microsoft em março de 2016 para interagir com as pessoas pelo Tweeter, mas após apenas 16 horas, o programa começou a publicar tweets politicamente incorretos, racistas e sexistas. O que ocorreu foi que a rede neural do chatbot “aprendeu” com a interação de pessoas que faziam comentários com este teor, alimentando o programa com estas novas informações fazendo com que ela agisse da mesma forma. É impossível evitar o mau uso da tecnologia, da mesma forma que não evitamos vírus de computador, phishing ou roubo de dados. A segurança digital precisa evoluir junto e será uma das áreas promissoras em um futuro dominado pela inteligência artificial.
De acordo com publicação Technology Vision 2016 da Accenture, líderes vão adotar a automação não apenas para aproveitar o ritmo alucinante da mudança digital, mas também para criar um novo mundo digital em que eles tenham vantagem competitiva. Máquinas e inteligência artificial serão os mais novos recrutas para a força de trabalho, trazendo novas habilidades para ajudar as pessoas a fazer novos trabalhos e reinventando o que é possível. Isso significa que os empregos estarão em risco? Alguns sim, porém haverá uma maior demanda em todas as áreas por profissionais que deverão conhecer de programação, segurança cibernética para evitar o uso ilegal da tecnologia, profissionais da área jurídica para tratar e regular as novas relações. Enfim, tudo que se passou com outras tecnologias tais como a ascensão da internet, mercado eletrônico, automação e outras deverá passar também com essa nova área do conhecimento. Na verdade, hoje as aplicações que utilizam quaisquer tecnologias relacionadas à automação já necessitam destes profissionais enquanto outras deixaram de existir. O controle de estoques, por exemplo, antes feito por um profissional de carne e osso, hoje é gerenciado por um software. Negócios deixaram de existir para dar lugar a outros como é o caso das locadoras e a oferta de filmes por streaming. Os negócios estão em constante mudança e adaptação. Atividades como, por exemplo, pré-seleção de currículos, monitoramentos de pacientes idosos, fiscalização de trânsito, geração de boletos de contas a pagar, entre outros, são alguns exemplos do dia a dia que já são realizados por inteligência artificial em diversas empresas.
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Fontes:
https://en.wikipedia.org/wiki/Tay_(bot)
https://www.youtube.com/watch?v=S5t6K9iwcdw (Sophia)