Afinal resolvi não colocar a questão da IA em termos de entrevista, facilitei o nosso trabalhinho e optei pelo resumo do artigo lido na semana passada: What is artificial intelligence (AI)?. A síntese simplificada que se segue foi feita por duas cabeças-de-alho-chocho, Nuno Guerreiro da Silva e Isabel Paulos. É apenas um resumo do trabalho feito por outros e não tem outra pretensão que não seja esta: quem não está convencido de saber tudo e não tem tempo ou disposição de ler artigos sobre Inteligência Artificial, pode ficar com uma ideia dela numa explicação simples e acessível. É uma primeira abordagem. Antes de nos atirarmos a considerações sobre o carácter benévolo no malévolo da IA (são irresistíveis, bem sei) ou acerca das previsões do impacto nas nossas vidas (ou até sobre os efeitos já sentidos), precisamos compreender o que é e em que ponto de desenvolvimento se encontra.
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Inteligência Artificial é a forma de replicar aspectos da inteligência humana. Conjunto de processos de catalogar e analisar doses massivas de dados, encontrando padrões e relacionando-os de modo a poder fazer previsões futuras, que utilizam características da inteligência programando através de: a) algoritmos, ou seja, regras ou comandos executadas passo a passo com vista à resolução de um problema específico; b) simulação de raciocino com vista à escolha da regra mais adequada à resolução do problema específico; c) tentativa/erro e d) criação de novas realidades.
Permite realização de tarefas que impliquem a leitura e interpretação de uma grande quantidade de dados de forma mais rápida e com menos probabilidade de erro. Para lá da IA estreita que é feita para concluir uma tarefa específica, a IA geral replica o cérebro humano: face a uma tarefa desconhecida usa lógica difusa aproveitando conhecimento de um domínio para outro.
AI já pode: a) ser uma máquina reactiva sem memória; b) utilizar experiências passadas para formar decisões futuras; c) interpretar emoções para prever comportamentos. Ainda não tem autoconhecimento ou consciência.
Funciona através de: a) automatização de tarefas repetitivas; b) algoritmos com ou sem categorização prévia; c) visão mecânica não sujeita aos limites biológicos; d) processamento de linguagem natural através de reconhecimento fala, tradução de texto e análise mecânica do sentimento; e) robótica; f) carros autónomos usando visão computacional, reconhecimento de imagem e aprendizado profundo e g) criação de conteúdos, isto é, geração de texto, imagem e áudio (IA generativa).
Tem aplicações práticas. Mediante o uso de algoritmos, interpretação da linguagem natural e visão computacional é usada: a) na saúde para diagnóstico e gestão de pacientes; b) nos negócios para gestão de stocks e clientes; c) na educação para avaliar e coadjuvar o educador na adaptação às necessidades do aluno; d) no aconselhamento financeiro; e) no direito para ler, classificar e interpretar grandes doses de documentos; e) no entretenimento e media: para direccionar publicidade, pesquisar e conferir dados e determinar conteúdos; f) nas TI para automatizar processos de recolha e selecção de informação e gestão do cliente - no futuro a IA poderá começar ela própria programar; g) na segurança para gerir sistemas de segurança através da detecção de anomalias, prevendo ou identificando comportamentos suspeitos, h) na manufactura através da utilização de robôs; i) no sector bancário para a gestão e aconselhamento de clientes através de análise de risco; j) nos transportes para gerir tráfego.
Há a convicção que a Inteligência aumentada simplifica a vida melhorando produtos e serviços. Disto se distingue uma superinteligência artificial, no domínio da ficção científica, que supere em muito a capacidade do cérebro humano de entender a própria inteligência e a forma como está a mudar o mundo. Não obstante já se está a investigar a computação quântica, isto é, a superação da forma de computação passo a passo na resolução de problemas específicos, possibilitando a execução de milhões de acções em simultâneo e com isso exponenciando através da alta velocidade a própria inteligência e a capacidade de resolução dos múltiplos problemas.
Sob a perspectiva ética é preciso compreender que para o bem e o mal a IA reforça o que já aprendeu. Pode ser usada para fins maliciosos, é o ser humano que selecciona os dados que são usados para treino dos programas. A ética da máquina é resultado aumentado da ética dos humanos que a treinaram. Daqui decorrem os perigos do viés e do uso indevido. Coloca-se também uma questão paralela: a própria natureza e multiplicidade dos dados e correlações num algoritmo pode implicar um processo de tomada de decisão não explicada - essa inexplicabilidade do programa exige uma caixa negra da IA.
Nos EUA ainda não há regulamentação sobre IA. Na Europa começa incipiente através das leis de protecção de dados, impondo limites ao uso e processamento de dados. A variedade e rapidez dos avanços tecnológicos e a obscuridade da natureza dos próprios mecanismos de IA dificultam a criação de leis nesta matéria.
No momento presente do desenvolvimento fala-se de IA generativa que funciona com um comando de entrada de natureza diversa (seja som, texto, imagem ou conteúdo de qualquer outra natureza) a ser processado pelo sistema de AI que devolve um conteúdo novo ou conteúdo-resposta.
Com as inovações actuais das ferramentas e serviços da IA caminhamos para a possibilidade de fazer processamento simultâneo tal como cérebro humano. Já se começa a conseguir treinar redes neurais em grandes quantidades de dados, ainda em super computadores (muito caros, pelo que dependem de investimento de Estado ou grandes instituições).
Os avanços nas ferramentas e serviços da IA a registar são: a) transformadores, isto é, automatização do treino da IA; b) hardwares mais rápidos nos processos paralelos de IA; c) transformadores generativos já treinados que podem ser vendidos a custo mais baixo por não implicarem todo o processo de aprendizagem e d) serviços de nuvem que vendem IA direccionada a mercados específicos.
Pronto, o t.p.c. de hoje está feito.
Bom Sábado
