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A inteligência artificial está mudando tudo

A inteligência artificial (IA) é uma ciência interdisciplinar preocupada em construir máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente requerem pensamento humano. As implicações mudarão virtualmente todos os aspectos de nosso mundo.

Em outubro de 1950, o tecno-visionário britânico Alan Turing publicou um artigo chamado “Computing Machinery and Intelligence” no jornal MIND, que levantou o que na época deve ter parecido a muitos como uma fantasia de ficção científica.

Turing acreditava, era possível criar um software para um computador digital que permitisse observar seu ambiente e aprender coisas novas, desde jogar xadrez até entender e falar uma linguagem humana. E ele pensava que as máquinas eventualmente poderiam desenvolver a habilidade de fazer isso por conta própria, sem orientação humana. “Podemos esperar que as máquinas acabem competindo com os homens em todos os campos puramente intelectuais“, previu.

Quase 70 anos depois, a visão aparentemente bizarra de Turing tornou-se realidade. A inteligência artificial, comumente chamada de IA, dá às máquinas a capacidade de aprender com a experiência e realizar tarefas cognitivas, o tipo de coisa que antes apenas o cérebro humano parecia capaz de fazer.

A IA está se espalhando rapidamente pela civilização, onde tem a promessa de fazer de tudo, desde permitir que veículos autônomos trafeguem nas ruas até fazer previsões mais precisas de furacões. No dia a dia, a IA descobre quais anúncios exibir para você na web e potencializa os chatbots amigáveis ​​que aparecem quando você visita um site de comércio eletrônico para responder às suas perguntas e fornecer atendimento ao cliente. E assistentes pessoais com tecnologia de IA em dispositivos domésticos inteligentes ativados por voz realizam inúmeras tarefas, desde controlar nossas TVs e campainhas até responder a perguntas triviais e nos ajudar a encontrar nossas músicas favoritas.

Mas estamos apenas começando. À medida que a tecnologia de IA se torna mais sofisticada e capaz, espera-se que impulsione massivamente a economia mundial, criando cerca de US$ 13 trilhões em atividades adicionais até 2030, de acordo com uma previsão do McKinsey Global Institute.

“A IA ainda está começando a ser adotada, mas a adoção está acelerando e está sendo usada em todos os setores“, disse Sarah Gates, estrategista de plataforma analítica da SAS, uma empresa global de software e serviços que se concentra em transformar dados em inteligência para clientes.

Como a inteligência artificial funciona?

É ainda mais surpreendente, talvez, que nossa existência esteja sendo silenciosamente transformada por uma tecnologia que muitos de nós mal entendemos, se é que entendemos – algo tão complexo que até mesmo os cientistas têm dificuldade em explicar.

“IA é uma família de tecnologias que realizam tarefas que, segundo se acredita, exigem inteligência se realizadas por humanos“, explica Vasant Honavar, professor e diretor do Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial da Penn State University. “Digo ‘pensamento’ porque ninguém tem certeza do que é inteligência.“

Honavar descreve duas categorias principais de inteligência. Existe inteligência estreita, que é adquirir competência em um domínio estreitamente definido, como a análise de imagens de raios X e ressonâncias magnéticas em radiologia. A inteligência geral, em contraste, é uma habilidade mais humana de aprender e falar sobre qualquer coisa. “Uma máquina pode ser boa em alguns diagnósticos em radiologia, mas se você perguntar sobre beisebol, não terá a menor ideia”, explica Honavar. A versatilidade intelectual dos humanos “ainda está além do alcance da IA ​​neste momento.“

De acordo com Honavar, existem duas peças-chave para a IA. Um deles é a parte de engenharia – ou seja, construir ferramentas que utilizem inteligência de alguma forma. A outra é a ciência da inteligência, ou melhor, como permitir que uma máquina produza um resultado comparável ao que o cérebro humano produziria, mesmo que a máquina o alcance por um processo muito diferente. Para usar uma analogia, “os pássaros voam e os aviões voam, mas voam de maneiras completamente diferentes“, Honavar. “Mesmo assim, ambos fazem uso da aerodinâmica e da física. Da mesma forma, a inteligência artificial se baseia na noção de que existem princípios gerais sobre como os sistemas inteligentes se comportam.“

IA é “basicamente o resultado de nossa tentativa de compreender e emular a maneira como o cérebro funciona e a aplicação disso para dar funções semelhantes ao cérebro para sistemas autônomos (por exemplo, drones, robôs e agentes)”, Kurt Cagle, um escritor , cientista de dados e futurista fundador da empresa de consultoria Semantical, escreve em um e-mail. Ele também é editor do The Cagle Report, um boletim diário de tecnologia da informação.

E embora os humanos não pensem realmente como computadores, que utilizam circuitos, semicondutores e mídia magnética em vez de células biológicas para armazenar informações, existem alguns paralelos intrigantes. “Uma coisa que estamos começando a descobrir é que as redes de grafos são realmente interessantes quando você começa a falar sobre bilhões de nós, e o cérebro é essencialmente uma rede de grafos, embora uma em que você possa controlar a força dos processos variando a resistência dos neurônios antes que uma faísca capacitiva seja acionada“, explica Cagle. “Um único neurônio por si só fornece uma quantidade muito limitada de informações, mas dispara neurônios suficientes de intensidades variadas juntos, e você acaba com um padrão que é disparado apenas em resposta a certos tipos de estímulos, normalmente sinais elétricos modulados através dos DSPs [isso é processamento de sinal digital] que chamamos de retina e cóclea.“

“A maioria das aplicações de IA ocorreu em domínios com grandes quantidades de dados“, diz Honavar. Para usar o exemplo da radiologia novamente, a existência de grandes bancos de dados de raios-X e varreduras de ressonância magnética que foram avaliados por radiologistas humanos torna possível treinar uma máquina para emular essa atividade.

IA funciona combinando grandes quantidades de dados com algoritmos inteligentes – uma série de instruções – que permitem ao software aprender a partir de padrões e características dos dados, como explica este primer SAS sobre inteligência artificial.

Ao simular a maneira como o cérebro funciona, a IA utiliza vários subcampos diferentes, como observa o manual do SAS.

  • O aprendizado de máquina automatiza a construção de modelos analíticos, para encontrar insights ocultos em dados sem ser programado para procurar algo em particular ou tirar uma determinada conclusão.
  • As redes neurais imitam o conjunto de neurônios interconectados do cérebro e transmitem informações entre várias unidades para encontrar conexões e derivar significado dos dados.
  • O aprendizado profundo utiliza redes neurais realmente grandes e muito poder de computação para encontrar padrões complexos em dados, para aplicações como reconhecimento de imagem e voz.
  • A computação cognitiva é sobre a criação de uma “interação natural, semelhante à humana”, como diz o SAS, incluindo o uso da capacidade de interpretar a fala e responder a ela.
  • A visão computacional emprega reconhecimento de padrões e aprendizado profundo para entender o conteúdo de fotos e vídeos e para permitir que as máquinas usem imagens em tempo real para dar sentido ao que está ao seu redor.
  • O processamento da linguagem natural envolve a análise e compreensão da linguagem humana e a resposta a ela.

Décadas de Pesquisa

O conceito de IA remonta à década de 1940, e o termo “inteligência artificial” foi introduzido em uma conferência de 1956 no Dartmouth College. Nas duas décadas seguintes, os pesquisadores desenvolveram programas que executavam jogos e faziam reconhecimento de padrões simples e aprendizado de máquina. O cientista da Universidade Cornell Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, a primeira rede neural artificial, que funcionava em um computador IBM de 5 toneladas (4,5 toneladas métricas) do tamanho de uma sala que era alimentado com cartões perfurados.

Mas foi só em meados da década de 1980 que uma segunda onda de redes neurais mais complexas e multicamadas foi desenvolvida para lidar com tarefas de nível superior, de acordo com Honavar. No início da década de 1990, outro avanço permitiu que a IA generalizasse além da experiência de treinamento.

Nas décadas de 1990 e 2000, outras inovações tecnológicas – a web e computadores cada vez mais poderosos – ajudaram a acelerar o desenvolvimento da IA. “Com o advento da web, grandes quantidades de dados tornaram-se disponíveis em formato digital”, diz Honavar. “O sequenciamento do genoma e outros projetos começaram a gerar grandes quantidades de dados, e os avanços na computação tornaram possível armazenar e acessar esses dados. Poderíamos treinar as máquinas para fazer tarefas mais complexas. Você não poderia ter um modelo de aprendizado profundo 30 anos atrás, porque você não tinha os dados e o poder de computação.“

IA e robótica

A IA é diferente, mas relacionada à robótica, na qual as máquinas detectam seu ambiente, realizam cálculos e realizam tarefas físicas por si mesmas ou sob a direção de pessoas, desde o trabalho na fábrica e cozinhar até pousar em outros planetas. Honavar diz que os dois campos se cruzam de várias maneiras.

“Você pode imaginar a robótica sem muita inteligência, dispositivos puramente mecânicos como teares automatizados”, diz Honavar. “Existem exemplos de robôs que não são inteligentes de forma significativa. Por outro lado, existe a robótica em que a inteligência é parte integrante, como guiar um veículo autônomo por ruas cheias de carros movidos por humanos e pedestres.”

“É um argumento razoável que, para realizar a inteligência geral, você precisaria da robótica até certo ponto, porque a interação com o mundo é uma parte importante da inteligência”, de acordo com Honavar. “Para entender o que significa lançar uma bola, você tem que ser capaz de lançar uma bola.”

A IA silenciosamente se tornou tão onipresente que já é encontrada em muitos produtos de consumo.

“Um grande número de dispositivos que se enquadram no espaço da Internet das Coisas (IoT) usam prontamente algum tipo de IA auto-reforçada, embora uma IA muito especializada“, diz Cagle. “O controle de cruzeiro foi uma IA inicial e é muito mais sofisticado quando funciona do que a maioria das pessoas imagina. Fones de ouvido com amortecimento de ruído. Qualquer coisa que tenha capacidade de reconhecimento de voz, como a maioria dos controles remotos de televisão contemporâneos. Filtros de mídia social. Filtros de spam. Se você expandir IA para cobrir o aprendizado de máquina, isso também incluiria verificadores ortográficos, sistemas de recomendação de texto, realmente qualquer sistema de recomendação, lavadoras e secadoras, micro-ondas, máquinas de lavar louça, realmente a maioria dos eletrônicos domésticos produzidos após 2017, alto-falantes, televisores, sistemas de antibloqueio, qualquer veículo elétrico, câmeras CCTV modernas. A maioria dos jogos usa redes de IA em muitos níveis diferentes.“

A IA já pode superar os humanos em alguns domínios estreitos, assim como “os aviões podem voar distâncias mais longas e transportar mais pessoas do que um pássaro“, diz Honavar. A IA, por exemplo, é capaz de processar milhões de interações de redes sociais e obter percepções que podem influenciar o comportamento dos usuários – uma habilidade que os especialistas em IA podem ter “consequências não tão boas“.

É particularmente bom para compreender grandes quantidades de informações que sobrecarregariam o cérebro humano. Essa capacidade permite que as empresas de Internet, por exemplo, analisem as montanhas de dados que coletam sobre os usuários e empreguem os insights de várias maneiras para influenciar nosso comportamento.

Mas a IA não fez tanto progresso até agora na replicação da criatividade humana, observa Honavar, embora a tecnologia já esteja sendo utilizada para compor músicas e escrever artigos de notícias com base em dados de relatórios financeiros e resultados eleitorais.

Como a IA pode transformar a economia

Dado o potencial da IA ​​para realizar tarefas que costumavam exigir os humanos, é fácil temer que sua disseminação possa colocar a maioria de nós sem trabalho. Mas alguns especialistas preveem que, embora a combinação de IA e robótica possa eliminar algumas posições, ela criará ainda mais empregos para trabalhadores experientes em tecnologia.

“Os que correm maior risco são aqueles que realizam tarefas rotineiras e repetitivas no varejo, finanças e manufatura“, explica Darrell West, vice-presidente e diretor fundador do Centro de Inovação Tecnológica da Brookings Institution, uma organização de políticas públicas com sede em Washington, em um email. “Mas os empregos de colarinho branco na área de saúde também serão afetados e haverá um aumento na rotatividade de empregos, com as pessoas mudando com mais frequência de um emprego para outro. Novos empregos serão criados, mas muitas pessoas não terão as habilidades necessárias para esses cargos. Portanto, o risco é uma incompatibilidade de empregos que abandona as pessoas na transição para uma economia digital. Os países terão que investir mais dinheiro em reciclagem profissional e no desenvolvimento da força de trabalho conforme a tecnologia se espalha. Será necessária uma aprendizagem ao longo da vida para que as pessoas possam atualizar regularmente habilidades de trabalho.“

E em vez de substituir trabalhadores humanos, a IA pode ser usada para aprimorar suas capacidades intelectuais. O inventor e futurista Ray Kurzweil previu que, por volta de 2030, a IA teria alcançado níveis humanos de inteligência e que seria possível ter IA que vai dentro do cérebro humano para aumentar a memória, transformando os usuários em híbridos homem-máquina. Como Kurzweil descreveu: “Vamos expandir nossas mentes e exemplificar essas qualidades artísticas que valorizamos.”

Isso é Interessante

Cagle participou de um painel em uma convenção de ficção científica há vários anos com o autor David Brin, que escreveu sobre o conceito de elevação, no qual a IA seria usada para aprimorar as capacidades intelectuais da vida não humana senciente, como golfinhos e macacos, até o nível humano . “Estamos eticamente preparados para pastorear uma nova espécie inteligente no universo?” Cagle pergunta. “Estamos suficientemente confortáveis com nossa própria existência para criar outros que amaremos, discutiremos, aprenderemos e ensinaremos?“

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Referência

Este post é uma tradução livre por Nei Grando, do artigo “How Artificial Intelligence Is Totally Changing Everything” de Patrick J. Kiger (dezembro, 2019), do blog How Stuff works, no tema Ciência.

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