Inteligência Artificial. Falar que isso não diz respeito somente aos filmes de ficção científica, com a humanidade escravizada por robôs, androides que assassinam as pessoas e máquinas malignas, já é lugar comum. Todos nós sabemos que o desenvolvimento tecnológico está caminhando para uma presença maior de máquinas no nosso dia a dia, mas também sabemos que elas não irão nos destruir. O ponto principal dessa discussão não é o que essas máquinas podem fazer a nós, mas sim o que elas podem fazer por nós.
Utilizamos AI (a sigla para “Inteligência Artificial” em inglês) na nossa rotina, e muitas vezes nem percebemos. Ela está presente na Siri do iPhone, quando fazemos uma pergunta; no reconhecimento de voz para digitação no celular; na identificação do melhor trajeto do Waze; nas sugestões de filmes da Netflix; no reconhecimento facial do Facebook; na maioria das transações de Wall Street. Os exemplos são inúmeros, dos mais banais até os que decidem o futuro de empresas. Mas a questão agora é outra: como essa “inteligência” vai mudar o mundo ao nosso redor?
Antes, falemos um pouco do que é AI. Nils J. Nilsson, em The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements, de 2010, nos dá uma boa explicação. “A inteligência artificial é a atividade dedicada a fazer máquinas inteligentes. Inteligência é a qualidade que permite que uma entidade possa funcionar de forma adequada e com clarividência no seu ambiente”. Ou seja, o que consideramos “inteligente”, na verdade, adapta-se em relação ao ambiente e à sua funcionalidade. Uma impressora é extremamente inteligente se ela imprime fielmente o seu documento, algo que uma reprodução manual nunca conseguiria. Uma calculadora digital é extremamente inteligente se ela resolve contas matemáticas milhares de vezes mais rápido do que um humano. Nós qualificamos a inteligência das máquinas como fazemos com a nossa própria: a capacidade de possuir um determinado conhecimento e saber aplicá-lo da melhor maneira possível.
O que estamos prestes a presenciar é uma mudança semelhante àquela que vimos na revolução industrial, em questão de impacto social e cultural. Da mesma maneira que no final do século XVIII, as máquinas se desenvolveram a ponto de alterar o modo como a sociedade se organizava, substituindo empregos e facilitando funções. Agora, o que irá alterar o mundo não são as máquinas em si, mas como elas se comportam e as tarefas que desempenham. Empregos serão extintos, funções humanas serão substituidas por algo automatizado e não só as nossas interações em sociedade serão alteradas, mas, principalmente, nossas interações como humanos serão diferentes.
Quanto mais mecânica a tarefa, mais propensa ela está a desaparecer. É por isso que profissões como a de professor estão bem distantes dessa “ameaça”, apesar de essas inovações serem revolucionárias para contribuir com a maneira de ensinar e aprender, como é o caso do ensino a distância, por exemplo. Já estamos presenciando o desaparecimento dos motoristas, com o surgimento dos veículos autômatos e dos atendentes de telemarketing, com a automatização dos serviços de atendimento. Tarefas que não forem substituídas (assim como serviços tradicionais que não se modernizem) tendem a ser substituídas por outras que, tomando por base as facilidades proporcionadas pelas novas tecnologias, criam novas modalidades de produtos e serviços –como é o caso da reserva de hotéis AirBnB ou o serviço Uber, de táxi .
Mas como essa tecnologia se desenvolve e como ela pode ser agregada ao nosso dia-a-dia? Existem sete principais tendências no campo da AI que moldam esse aprendizado:
Large-Scale Machine Learning: as máquinas precisam lidar com quantidades cada vez maiores de dados e os algoritmos que dão suporte a elas precisam se atualizar para dar conta de tanta informação. A quantidade de dados de big data, por exemplo, ainda é grande demais para a maioria dos processadores atuais. Por isso, esforços estão sendo direcionados para descobrir quais são os caminhos mais fáceis para compreender quantidades tão grandes de dados.
Deep Learning: como tudo na vida, quanto menos erros, melhor. Essa é uma das bases do deep learning: tornar as máquinas capazes de identificar volumes e se ativar quando perceberem algo semelhante, sem erros.
Reinforcement Learning: método semelhante às “aulas de reforço” dos colégios, esta tendência preza por ensinar às máquinas por repetição, tentativa e erro. Por exemplo, o AlphaGo, desenvolvido pelo Google, ensinou máquinas a jogar o milenar jogo chinês Go, ao praticar inicialmente com inputs humanos e depois em partidas contra si mesmas.
Robótica: trata-se do desenvolvimento dos robôs para interagirem com o mundo a sua volta de maneira natural, previsível e complementar. Um bom exemplo são os já citados veículos autômatos, que estão em constante avanço para aumentar sua percepção do que os rodeia e prezar pela segurança.
Visão Computacional: esta é, sem dúvida, a tendência mais avançada hoje em dia em relação à AI. Máquinas já superam os humanos na capacidade de identificação e classificação visual de objetos e pessoas. Se combinada com computação gráfica, a visão computacional pode ser aplicada à realidade virtual, uma das áreas de maior destaque recentemente.
Processamento de Linguagem Natural: você, com certeza, já falou o seu destino para o Waze pediu algo para a Siri por voz, ou até mesmo ditou um email. Esses são exemplos palpáveis dessa tendência. O próximo passo é fazer com que esse reconhecimento de voz se torne reconhecimento de diálogo, de contexto e de sentido para, aí sim, termos a possibilidade de uma conversa completa entre dois indivíduos que não falam o mesmo idioma.
Internet das Coisas: talvez o termo mais conhecido desta lista, a Internet das Coisas é o conceito que estabelece que dispositivos (coisas) podem estar conectados e compartilhar dados uns com os outros. Ou seja, a sua geladeira vai estar conectada com seu termostato, com sua televisão, com seu carro, com seu celular etc. e todos eles irão trocar dados e informações para formar uma rede interconectada que irá facilitar sua vida, automatizando e acelerando as tarefas diárias.
Agora imagine do que esses sete itens trabalhando em conjunto são capazes. Os exemplos citados são apenas as principais tendências da revolução que já está acontecendo. Em breve, o mundo não será mais o mesmo. E não precisa ter medo. Como já disse, a Skynet do Exterminador do Futuro pertence apenas ao campo da ficção. Todos esses avanços surgem para facilitar a nossa vida, para tirar das nossas costas o peso de atividades corriqueiras e mecânicas, deixando mais tempo para vivermos de uma maneira mais proveitosa.
Edmardo Galli é CEO LATAM da IgnitionOne
