Inteligência Artificial – Tudo o que você precisa saber

De enredo de filme de ficção científica na longínqua década de 1960 ou restrita ao campo das pesquisas em algumas universidades mundo afora, ela vem se tornando a protagonista, não apenas do noticiário de tecnologia, mas também de discussões sobre seus rumos, impactos e benefícios nas mais diversas áreas.

Definitivamente presente em nosso quotidiano, em maior ou menor grau, em caráter ativo ou passivo, a Inteligência Artificial ou simplesmente IA, é a parte da tecnologia que mais pode interferir na própria tecnologia, no seu futuro, bem como em todos os segmentos nos quais ela está presente.

Por essas e outras razões, nesse post vamos fazer um apanhado de tudo o que você precisa saber sobre Inteligência Artificial.

O que é Inteligência Artificial?

Costuma-se definir inteligência artificial como sendo um conjunto de tecnologias aplicadas às máquinas, as quais podem ser um computador, ou um smartphone ou ainda um dispositivo mais “simples”, de tal forma que essas máquinas produzam resultados como se fossem inteligentes.

Essa possível definição em meio a tantas outras, é bastante superficial, na medida que não explica como esse resultado é alcançado.

A inteligência artificial possibilita a aprendizagem por parte das máquinas de determinados conceitos, reconhecimento de circunstâncias, avaliação de possibilidades e aplicação de soluções com base nos três primeiros aspectos, em diferentes situações que podem ocorrer aleatoriamente.

Ou seja, é obter o desenvolvimento da mesma capacidade que os humanos têm de avaliar uma situação e tomar uma decisão.

Mais que isso, de modo semelhante como acontece conosco, o acúmulo de informação e o aprendizado ao longo de nossa vida, produzem novas competências em um ciclo permanente de desenvolvimento e retroalimentação, ou se preferir, quanto mais aprendemos, maior a complexidade de novos assuntos que somos capazes de aprender.

É isso que as atuais gerações de IAs buscam e algumas já estão conseguindo, como é o caso da pesquisa e desenvolvimento do Google na área, quando engenheiros que gerenciam o projeto de inteligência artificial da empresa, identificaram que um dos sistemas conseguiu aprender um novo idioma sozinho, o bengali, que é a língua oficial de Bangladesh.

Bem, a maioria deve responder que se esse é o propósito das IAs, ou seja, aprender como as pessoas aprendem, não é de se espantar.

A questão é que a princípio o sistema não foi treinado para aprender tal idioma. Ele o fez de forma autônoma.

O objetivo primordial no desenvolvimento da inteligência artificial – como costuma ser da maior parte dos adventos tecnológicos – é de prover soluções melhores, mais rápidas, mais amplas, mais acessíveis, mais seguras e mais eficientes a todos.

Em resumo, deve cumprir o papel de melhorar os resultados e os mais variados aspectos da vida das pessoas.

A Inteligência Artificial e o cinema

A inteligência artificial sempre foi um assunto que intrigou e motivou o ser humano. Embora se faça presente e tem se falado de maneira frequente apenas nos últimos anos, já há muitas décadas tem sido motivo de nossa curiosidade.

Esse fascínio e que no passado se limitava a uma mera possibilidade, há bastante tempo tem sido evidenciada nos filmes de ficção científica, onde foi tema de muitos e grandes sucessos.

Comemorou-se meio século em 2018, que o grande clássico do cinema “2001: Uma Odisseia no Espaço” foi às telas e que tinha como “personagem” central, o computador HAL-9000, que não apenas pensava, mas parecia que era capaz de sentir.

Segundo Slanley Kubrick, responsável pelo filme, revela: "HAL teve uma aguda crise emocional porque ele não conseguia aceitar as evidências de sua própria falibilidade".

Quatorze anos depois, em 1982, “Blade Runner” – outro clássico de Hollywood – mostra um tempo em que humanoides criados e dotados de inteligência para realizar tarefas que ofereciam risco aos humanos, viviam entre nós. Tal como aconteceu em 2001: Uma Odisseia no Espaço, alguns desses humanoides assumiram não apenas a capacidade de pensar, mas de questionar seu próprio fim e seu destino.

Outro ícone da sétima arte, é a trilogia “Matrix” e mais uma vez se pôde ver as máquinas assumindo uma condição humana, especialmente no segundo filme (“Matrix Reloaded”), em que existe uma conversa de conotação existencial entre o protagonista do filme (Neo) e o “Arquiteto”, que é ao mesmo tempo o idealizador de tudo e a “mente” associada às máquinas.

Por fim, mas não o último, nem tampouco apenas o quarto filme a tratar da questão, “Eu, Robô”, que é inspirado em clássico de Isaac Asimov, também faz uma abordagem quase humana do mundo das máquinas, em que a inteligência artificial de um robô vai além do seu propósito inicial e questiona o papel e a existência dos robôs.

A lista de filmes que trata do assunto, como tema central ou como parte de outros enredos, é extensa, ilustrando interesse no assunto e ronda o imaginário popular e na maior parte das vezes, traz inquietações e perguntas de cunho ético e filosófico.

Como funciona a Inteligência Artificial?

Como é possível fazer uma máquina pensar?

Responder esse tipo de pergunta, passa pela compreensão do funcionamento e dos conceitos por trás de um sistema de inteligência artificial.

Um dos principais conceitos associados, é análogo ao usado por nós humanos e que é o aprendizado, mas que aqui é chamado de machine learning ou aprendizado de máquina.

Simplificadamente, machine learning consiste em fornecer quantidade de dados / informações suficientes para que a máquina possa avaliá-los e a partir daí, dar uma resposta.

Para que possamos aprender a ler e escrever, precisamos antes aprender as letras, depois as sílabas e fonemas associados, para então compô-los gradualmente, formando as palavras mais simples e conhecidas, para aos poucos irmos para as mais difíceis, posteriormente compor as frases e assim por diante.

É similar com as máquinas, guardando naturalmente algumas particularidades, especialmente a depender do papel que se pretende dar a IA.

Também como acontece conosco, o processo de aprendizado das máquinas pode variar, mas compartilha algumas semelhanças:

  • Aprendizado supervisionado – também chamado de aprendizado induzido, pois em meio aos dados fornecidos, alguns estão associados ou facilitam chegar à resposta correta;

  • Aprendizado não supervisionado – contrariamente ao anterior, os dados fornecidos não contém a saída esperada / prevista, mas dada a quantidade – que deve ser grande – de informação, é possível identificar padrões / correlações e assim concluir a resposta. Por essa razão, o método pode ser chamado de dedutivo ou conclusivo;

  • Aprendizado semi supervisionado – nesse processo, há combinação dos dois anteriores;

  • Aprendizagem por reforço – às vezes chamado de modelo ou método de recompensas, pois a produção de diferentes respostas, produz diferentes recompensas e assim, aprende-se que a melhor está relacionada com a melhor recompensa.

Ao refletirmos sobre os diferentes modelos acima listados, em nossas vidas somos submetidos a tais situações regularmente e essencialmente é assim que aprendemos muito do que sabemos.

Mas não fica só nisso.

Mais recentemente e principalmente nos casos das IAs que têm tido mais destaque e sido alvo do noticiário, há vários outros elementos, sendo que os que daremos mais destaque, são:

  • Redes neurais – é outro conceito antigo e que bem resumidamente, tenta simular nossa rede neurológica, na qual os neurônios são especializados e trocam informações a partir das sinapses. A depender do resultado / saída de um grupo de neurônios, outro grupo que os recebe, dá o tratamento apropriado ao resultado obtido;

  • Big Data – é bem mais do que “grande volume de dados” e que seria uma possível tradução. Para ser designado como tal, deve cumprir alguns requisitos: esse volume evolui em tamanho alterando algumas de suas características, a origem / natureza dos dados é diversificada, precisa ser garantida a sua autenticidade, bem como os dados devem ser relevantes. É justamente o caso de toda a informação que o Google tem acesso e faz uso no seu serviço mais popular e famoso, o site de busca;

  • Deep Learning – é mais do que simplesmente o machine learning “profundo”, como alguns podem imaginar. É sim um aprendizado ainda ainda mais profundo, porém obtido com a combinação do Big Data, das redes neurais e muita programação, tudo isso sendo possível ao desenvolvimento da computação em nuvem (cloud computing), entre outros avanços;

  • Programação – a programação como mencionada logo acima, é parte essencial do processo, na medida em que entre outras coisas, é por meio delas que as regras que orientam as diferentes formas de aprendizado, são passadas para a máquina, bem como as verificações lógicas e algoritmos que produzem as respostas ou saídas.

A história da Inteligência Artificial

Se nas telas o assunto sempre foi sucesso, não foi diferente no mundo real e particularmente nos meios acadêmicos, onde tudo aconteceu e se desenvolveu. Não há um marco do seu nascimento, mas há alguns acontecimentos que foram decisivos e que caracterizam como ela evoluiu ao longo dos anos.

Há consenso que o primeiro grande trabalho no sentido de alavancar as bases do que chamamos hoje como Inteligência Artificial, foi o estudo sobre Redes Neurais, de autoria de Warren S. McCulloch e Walter Pitts, no qual propunham um modelo matemático que tinha como princípio e fim, o funcionamento dos neurônios, isso já em 1943.

Bastaram apenas 7 anos e alguns outros trabalhos, também de professores universitários, para que em 1950 Claude Shannon, propusesse como programar uma máquina para jogar xadrez, sendo que este foi qualificável como o primeiro passo no sentido de flertar com os princípios do que viria a ser o pensamento da máquina, ou inteligência artificial.

Outro a trabalhar nesta área, foi o lendário Alan Turing, que criou um teste que tentava mostrar que uma máquina poderia imitar um humano e que ficou conhecido como Teste de Turing e que se propõe a testar a capacidade de uma máquina de exibir comportamento linguístico equivalente ao de um ser humano e que não pudesse ser distinguido dos emitidos por pessoas.

No teste ou experimento uma pessoa interage livremente por meio de um computador com outra pessoa localizada em outra sala e com um programa de computador, que simula a conversa humana. Caso a primeira pessoa não consiga diferenciar o humano da máquina, com base nesta conversa, então a máquina seria considerada inteligente. O teste foi mencionado em um artigo de 1950, de nome “Computing Machinery and Intelligence”.

Turing teve também papel relevante na Segunda Grande Guerra Mundial e que foi contado no filme “O Jogo da Imitação”, no qual Alan comandou um grupo de mentes brilhantes da época e que tinha como missão decifrar o código da Enigma, uma máquina que por meio criptografia, cifrava as mensagens trocadas pelo exército alemão.

Tal foi sua importância, que atualmente é concedido o Prêmio Turing, por parte da Association for Computing Machinery (ACM), para aqueles que deram relevantes contribuições à computação e que muitos consideram o Nobel da computação.

Em 1958, a linguagem de programação LISP foi criada por John McCarthy, um dos principais nomes da IA e que mais tarde, durante as décadas de 70 e 80, tornou-se a principal linguagem da comunidade de Inteligência Artificial. Na década de 90, o Prolog, nascida na década de 70, tornou-se a principal linguagem com essa finalidade.

A década de 80 foi decisiva pelo avanço obtido com o Machine Learning, que explicamos anteriormente.

Outra década se sucedeu e dessa vez o boom da Internet foi responsável por outro grande salto. Muitos sites, muito conteúdo e muita informação sendo catalogada, organizada e buscada.

Como suprir o mundo com todo o volume de dados que vinha sendo produzido? Nos anos 90 começou boa parte do que vemos hoje, com nomes como Microsoft, IBM, que já eram grandes e outras ainda nem tanto, como Google, Yahoo! e Amazon, investindo pesado nessa área.

A busca de soluções para reunir, organizar e classificar toda a informação que a World Wide Web vem produzindo, bem como compreender como as pessoas interagiam com ela, ensinou muito a empresas como o Google.

Um exemplo clássico, é também um marco histórico e um literal embate entre homem e máquina acontece: Garry Kasparov, o então maior nome do Xadrez e Deep Blue, a máquina criada pela IBM, enfrentam-se em 1996 e 1997 em uma série de partidas de Xadrez, para saber se a máquina enfim poderia superar o homem.

A imprensa do mundo cobriu as disputas, nas quais houve vitórias dos 2 lados.

Embora já fosse suficientemente impressionante saber que uma máquina fosse capaz de vencer em uma área em que a inteligência era virtude até então exclusivamente humana, como o Xadrez, ela só era capaz disso, ou seja, jogar um jogo.

WATSON e um novo marco

O ano foi 2011, quando outra criação da IBM, dessa vez nomeada de Watson, foi capaz de vencer não um, mas dois seres humanos considerados muito bons em algo. O cenário, foi o Jeopardy, o mais tradicional programa americano de perguntas e respostas. Os adversários eram os dois campeões de maior sucesso da história do programa – Ken Jennings, 74 vezes vencedor do popular quiz e Brad Rutter, 20 vezes campeão.

Do lado da Big Blue, 100 servidores IBM Power 750, equipados com 15 terabytes de RAM, atendendo pelo nome de Watson. A declaração de Chris Welty sobre a participação de Watson no programa, resume bem o que a IBM planejava: "Queríamos testar a capacidade de usar perguntas que não foram projetadas para um computador responder".

Watson era capaz de “ler” o texto relativo à dica, identificar as palavras-chave mais importantes, avaliá-las quanto aos seus significados e com base nisso e em algoritmos criados para “raciocinar”, buscar a resposta em banco de dados offline e antes que os adversários humanos, ele respondia às perguntas.

As respostas encontradas eram ordenadas de acordo com percentuais de probabilidade e, Watson “aperta o botão” e tenta responder, quando a probabilidade de correção é considerada suficientemente elevada. O que significa que Watson é capaz de encontrar uma resposta, mas escolher não apertar o botão, por não ter certeza quanto à exatidão.

Na mesma onda do Watson e Deep Blue, veio a IA da DeepMind, chamada de AlphaGo , que derrotou o melhor jogador humano do Go na última década, Lee Sedol. A característica fundamental nesse caso, foi que o algoritmo foi capaz de aprender o jogo "vendo" várias partidas e “treinando" através de jogos contra si próprio.

A incorporação da Inteligência Artificial no nosso dia a dia

Em praticamente qualquer coisa que se faça hoje em dia, há participação de Inteligência Artificial. Quando você efetua uma pesquisa no Google, o preenchimento automático com sugestões no campo de pesquisa, usa entre outras tecnologias, IA.

O mesmo já acontece nas suas redes sociais e até mesmo em muitos apps que utilizamos, aparecendo sugestões de palavras-chave a medida que digitamos e que usam o contexto do que já foi escrito e/ou combinações de palavras que usamos com frequência.

Serviços de atendimento telefônico de muitas empresas já se utilizam de mecanismos de Inteligência Artificial, aliado com reconhecimento de voz, sendo que não raramente, nenhum atendimento humano é necessário. São os assistentes virtuais inteligentes.

Esses mesmo assistentes, mas dependendo do dispositivo no qual estão embarcados e do seu propósito, podem ajudar um usuário que faça uso deles, a encontrar respostas para as mais variadas situações. É o caso da Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft) e Siri (Apple).

Os serviços e aplicativos baseados em mapas e rotas, tão essenciais para quem precisa deslocar-se para os mais diferentes locais, fazem cada vez mais uso de IA.

Se em vez de virar à direita, você vira à esquerda, ele recalcula o trajeto, como também indica a melhor alternativa, caso haja trânsito intenso na rota que seria a mais curta e até qual é a mais indicada se o deslocamento será a pé, de carro ou mesmo de bicicleta.

Hoje a maioria dos automóveis tem boa parte da sua fabricação feita por robôs, bem como já há alguns deles dispensam até o motorista, fazendo uso de IA e outras tecnologias associadas.

A Tesla é a mais proeminente fabricante nessa área, mas vários outros têm investido também.

A era do ChatGPT e seus “primos”

O fim de 2022 e o começo de 2023 foi dominado por notícias que produziram perplexidade, curiosidade e preocupação, tudo por conta do ChatGPT.

A incrível “ferramenta” criada pela empresa OpenAI e que em associação com a Microsoft, começou a ser acessível ao mundo, mostrou o incrível grau evolutivo alcançado na área de inteligência artificial.

Combinando um pouco de tudo o que vimos até então, com grandes avanços na área de linguagem natural, ou seja, a mesma que usamos para nos comunicarmos, o ChatGPT mostrou "habilidades" surpreendentes.

Se até então o que existia parecia bom, mas limitado, afinal uma era muito boa em jogar xadrez, outra em responder um quis, ou uma especializada em dar soluções comuns a um correntista de banco, agora praticamente todas as respostas que você encontra na Internet, poderiam ser sintetizadas e entregues na forma de um texto mais amigável, fácil e rápido.

As reações produzidas pelo que é capaz o “Novo Bing”, bem como a ameaça direta ao Google e à ditadura de outras Big Techs, fez muitas empresas que vinham conduzindo projetos semelhantes, acelerarem o passo.

O Google adiantou o lançamento do Bard. Mas muitos outros exemplos de inteligências artificiais, não necessariamente concorrentes do ChatGPT, começaram a atrair atenções e holofotes.

Chegamos a um ponto do estágio evolutivo, no qual não é mais possível prever com um mínimo de chance de acerto, o que virá a seguir. O que é novidade hoje, mês que vem pode já estar obsoleto ou ter se tornado apenas curiosidade histórica.

Cuidados com a Inteligência Artificial

Em uma entrevista à BBC, Stephen Hawking, um dos nomes mais respeitados no meio científico, disse sobre a Inteligência Artificial: “O desenvolvimento da Inteligência Artificial total pode levar ao fim da Raça Humana”.

Não é difícil entender o porquê e qual era o receio de Hawking e em quais cenários isso poderia ser possível.

Apenas imaginando algo similar ao enredo do filme “Exterminador do Futuro”, já se deve pensar em ressalvas na adoção da IA de modo irrestrito, ainda que muito do filme é impraticável, como a viagem no tempo. Mas a parte da ameaça, não.

Há correntes que defendem legislação bastante restritiva ao usá-la na indústria de armamentos.

Outro campo que tem recebido protestos, é o ligado à segurança. Em nome dela por exemplo, muitas cidades no mundo têm adotado sistemas de câmeras em que é possível identificação facial das pessoas com propósito de localizar criminosos. Mas por outro lado, estaria expondo direitos fundamentais de todos quanto à privacidade.

Aliás, quando se fala em privacidade e a segurança das pessoas no mundo digital, esta também está sob forte ameaça, pois com a inteligência artificial questões como web scraping (raspagem de dados da Web), ganha dimensões ainda mais preocupantes. Com base no tipo de conteúdo que cada pessoa publica, lê, compartilha, reage emocionalmente, um sistema é capaz de traçar perfis psicológicos bem profundos e comportamentos bastante precisos.

Já vimos isso no escândalo envolvendo o Facebook e –Cambridge Analytica.

A verdade é que sob uso de pessoas com intenções más, os resultados também serão.

Nomes respeitados, nomes famosos, especialistas no assunto, já até pediram uma pausa no desenvolvimento das IAs e a necessidade de se discutir medidas regulatórias. É verdade que alguns com interesses conflitantes, como é o caso de Elon Musk, que foi um dos signatários do pedido.

Porém recentemente Geoffrey Hinton, um dos estudiosos mais respeitados na área de IA e que trabalhou em um dos projetos do Google, demitiu-se. Ele diz que "se arrepende de ter contribuído para o avanço maior da tecnologia” e que da forma com que a IA tem evoluído, há riscos diversos.

Verdadeiras fortunas estão sendo investidas na área e seria muita ingenuidade acreditar que seja apenas em prol do progresso científico e que os limites éticos da IA não estejam constantemente sendo ultrapassados.

É certo que o mundo precisa discutir o futuro da inteligência artificial e os muitos aspectos e áreas nas quais ela pode produzir consequências. O assunto é extenso e, sobretudo, polêmico.

Conferir o destino da humanidade às máquinas não parece algo sensato, nem tampouco que seus avanços continuem a ocorrer, sem que exista regulação e limites bem claros e definidos.

Conclusão

A Inteligência Artificial é sem dúvida um dos ramos da tecnologia mais sedutores e importantes e que tem por objetivo produzir benefícios e resultados no sentido de melhorar a vida das pessoas. Porém também há aspectos que devem ser tratados de maneira responsável e refletida, a fim de não criar problemas com os quais não sejamos capazes de lidarmos ou por algo que supere nossa capacidade de fazê-lo.

 

 

 

 

 
 

 

 

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