Inteligência artificial: a interação entre máquina e o homem



Inteligência artificial não é ficção. Inteligência artificial está no meio de nós e já é uma realidade. Ela está nas recomendações dos sites de compra e no Iphone, naquele ainda pouco compreendido e usado Siri. Há exemplos mais extremos como um restaurante na Ásia inteiramente operado por robôs, o primeiro livro inteiramente escrito por robôs (computer generated stories) e ainda o carro da Tesla que dispensa a interferência do condutor nas estradas (sim, ele faz curvas sozinho, lê placas, acompanha o trânsito). Estima-se que mais de 50% das transações em bolsa de valores do mundo são originadas por robôs (robô comprando de robô!?). No outro extremo há humanos que parecem robôs, mas este é assunto para outro artigo.

 

Kris Hammond, no evento da KES desta semana foi categórico: "Não há nenhum aspecto do ser humano que não poderá ser replicado por uma máquina", e segundo ele, "seremos capazes de criar um mundo em que o ser humano não precisa fazer nada, a não ser socializar". No limite, se aplicarmos realidade virtual, nem socializar o ser humano vai precisar.

 

Embora não há um CEO no mundo que sonhou ter terabites de informação, foi esse excesso de informação que viabilizou a inteligência artificial, um fenômeno que Kris chamou de "explosão de dados". Mas não temos condições de processar e digerir essa enormidade de informação - este é um produto que não conseguimos consumir. A solução é inteligência artificial.

 

Deep learning, predictive analytics, evidence based, machine learning systems, prescriptive analytics, natural language, etc… Todos os métodos de inteligência artificial se resumem às habilidades de: i) avaliar (assess), ii) prever (predict) e iii) recomendar (advise). Note que aprendizado é um meio, não o fim. O fim é ter capacidade de avaliar-prever-recomendar, e com isso tomar decisões.

 

Inteligência artificial passa por compilar todas as possíveis respostas para uma pergunta, associando pequenas quantidades de informação, da mais relevante à menos relevante, e estimar uma probabilidade de esta resposta estar certa. Como o processo é estatístico, quanto mais dados relacionados ao assunto estiver disponível, maior a probabilidade de acerto. Em termos práticos, a máquina chega à mesma resposta por diversos caminhos diferentes, e se ele chegar a uma resposta por 40 caminhos diferentes, e a uma outra resposta por apenas 5 caminhos diferentes, é muito provável (40/45, ou 89% de certeza) que a primeira resposta é a certa.

 

A limitação da maioria das ferramentas de inteligência artificial é que ela está focada na resposta, e na resposta apenas. Os métodos de inteligência artificial são geralmente incapazes de reproduzirem como se chegou a esta conclusão, o que é fundamental quando seus impactos são de extrema relevância (como a conclusão de se submeter a uma cirurgia de cérebro, para usar um exemplo extremo). Kris aponta que ter ou não uma explicação é a diferença entre um parceiro e um mandão (a partner e um bully).

 

Outra limitação é que somente a análise de dados é insuficiente para produzir uma recomendação. Há de se incorporar premissas e propósito na análise, o que nem sempre está acessível para um robô. Gostei muito do exemplo explorado por Kris:

 

  • Um produtor tem a capacidade de dobrar a quantidade de maças no seu estoque diariamente
  • Você pode pegar metade das maças todos os dias ou uma vez por semana
  • Com qual frequência você pegaria as maças do estoque: diariamente ou uma vez por semana?

 

Se o seu objetivo for acumular riqueza, talvez você opte por pegar uma vez por semana, o que te resultaria na maior quantidade de maçãs. Mas se você depender dessas maçãs para se alimentar, provavelmente você vai escolher comer uma maça por dia do que um monte de maçãs no domingo. Inteligência artificial talvez possa derivar as duas alternativas de solução, mas a não ser que ele tenha outras informações como suas premissas e seus objetivos, ele não conseguirá dar uma recomendação coerente.

 

Inteligência artificial é uma realidade e há aqueles que acreditam ser possível um mundo dominado por inteligência artificial. A informação e a tecnologia estão disponíveis e cada vez mais sofisticados. Novos problemas, como privacidade, ética e responsabilidade na inteligência artificial serão debatidos e equacionados. Será cada vez menos evidente a diferença entre inteligência artificial e a humana que a criou, mas o que sempre irá nos distinguir das máquinas será o propósito. Ou será que máquinas podem ter propósito também?

 

José Securato é CFO do digio, trabalha em investment banking, fusões & aquisições, valuation e capital raising desde 1998 e fundou a Saint Paul Advisors em 2013.

 

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