Acabei de ler mais um artigo sobre o lançamento de um aplicativo com inteligência artificial (IA). Você também já deve ter tido contato com várias notícias como esta, seja um robô que pintou um quadro, ou um streaming que vai lhe apresentar sugestões apenas dos filmes que gosta e etc. Na maioria dos casos uma simples, e no fundo maliciosa, manobra para divulgar produtos, que muitas vezes recebem inclusive a sigla SMART, e que não possuem inteligência artificial alguma.
Será que pelo menos algumas dessas empresas e produtos realmente utilizam IA? A resposta é sim, mas bem poucas.
Estamos vivendo uma situação oposta a da década de 1990, onde grandes empresas evitavam usar os termos inteligência artificial e robótica, por acreditarem ser prejudiciais para a imagem e a captação de investimentos. como foi amplamente difundido nas palavras da jornalista Patty Tascarella “Alguns acreditam que a palavra ‘robótica’ realmente carrega um estigma”.
Hoje o uso indiscriminado do termo inteligência artificial é instrumento leviano para atrair consumidores inadvertidos, a AI Washing como chamam os estadunidenses. Uma estratégia que envolve alegar que um produto emprega tecnologia de IA quando na realidade não o faz. Se os fornecedores de tecnologia continuarem desgastando o termo IA, provavelmente se tornará apenas mais uma palavra da moda, o que diminuirá a confiança dos investidores e do público na tecnologia.
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Essa é a mesma linha de ação utilizada pelas incorporadoras no início dos anos 2000, quando alardeavam que seus novos empreendimentos eram edifícios inteligentes. Mas o que ocorria na época, era que qualquer edifício que possuísse circuito fechado de TV, automação do ar condicionado e um controle de acesso apenas na portaria, já era dito como inteligente. Quando muito, esse edifício teria uma vaga lembrança de quem é você por conta de seu último acesso ao prédio.
O dicionário define inteligência artificial como ramo de pesquisa da Ciência da Computação que tem como objetivo desenvolver tecnologias que simulem a inteligência humana, como raciocínio, aprendizagem, linguagem, inferência e criatividade.
Segundo a Wikipédia, inteligência artificial é a inteligência demonstrada por máquinas, em oposição à inteligência natural exibida por animais, incluindo humanos. Os principais livros didáticos de IA definem o campo como o estudo de “agentes inteligentes”: qualquer sistema que percebe seu ambiente e tome ações que maximizem sua chance de alcançar seus objetivos.
Já para a IBM, dona da plataforma de IA Watson, o termo refere-se a qualquer inteligência semelhante à inteligência humana exibida por um computador, um robô ou outra máquina. Em seu uso popular, a inteligência artificial se refere à capacidade que uma máquina tem de imitar capacidades da mente humana como aprender com exemplos e experiências, reconhecer objetos, compreender, responder, tomar decisões e resolver problemas. A combinação dos pontos anteriores e a capacidade de realizar funções que um ser humano pode realizar, é IA.
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O que é comum a estas definições, é a ausência da diferenciação para leigos, entre uma IA e um simples algoritmo programado para ser útil.
Muita gente acredita piamente que seu editor de texto possui IA, quando na maioria dos casos, está apenas lidando com tabelas de correspondência. Por outro prisma, se um aplicativo de streaming de vídeos está programado para contabilizar as escolhas do cliente e passar a lhe oferecer vídeos baseados nessas escolhas, isto é a aplicação de IA? Claro que não. Ele apenas possui um algoritmo que vai contabilizar escolhas e oferecer opções baseadas nessas escolhas. Opções essas, já classificadas em estruturas por categoria, gênero, lançamento e etc. Não raro, você receberá indicações erradas principalmente de lançamentos.
O aplicativo não aprende nada, não fará nada de diferente do que aquilo para o qual foi programado, principalmente lhe empurrar os lançamentos. Muito disso porque as tendências interferem nas ações humanas, alterando seus interesses e criando o imprevisto e o desconexo, que é o momento onde o algoritmo se perde e apresenta soluções generalizadas baseadas nos resultados da enorme quantidade de dados analisados. De certa forma, isso cria uma homogeneização dos “gostos”, fazendo com que a maioria passe a realizar escolhas semelhantes. Seria isso uma doutrinação?
Como dito no livro: A arte da guerra e os mestres da negociação, “O indivíduo condicionado é o escravo moderno, o melhor de todos, o que desconhece sua condição. Quem pensa conspira e quer liberdade, qualidade de vida e satisfação.”
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Precisamos separar fatos da ficção e desmistificar o mito da IA nos softwares atuais. Estando a previsão de tendências fora do escopo das IA´s, que são providas por algoritmos simples, pode-se prever o grande o investimento para o sucesso de um filme ou série baseado nas estatísticas históricas desses algoritmos, mas a resposta não pode ser cravada. Se as ações baseadas em tendências estivessem no escopo das IA´s, não teríamos mais instituições como a bolsa de valores, o câmbio e as criptomoedas. Nessa linha de pensamento, um aplicativo de investimentos que lhe ofereça o apoio de uma IA, provavelmente está lhe enganando.
Claro, existirão soluções onde a IA estará restrita a um domínio, ou área de conhecimento, e isso é muito comum atualmente, impedindo que ela aprenda sobre outra área, mas os requisitos principais para caracterizar uma IA sempre serão os mesmos. Está aprendendo? Será capaz de no futuro tomar uma decisão e realizar uma ação, diferente do previsto e baseada no aprendizado?
Para ser caracterizada como uma IA real, a aplicação precisa aprender e utilizar o conhecimento registrado, em novas tomadas de decisão e não apenas na execução de ações previstas em seu algoritmo. Precisa passar da simples correspondência de padrões e encontrar a solução certa para a experiência posterior, solucionando casos difíceis, desafiadores, que requeiram criatividade e que possivelmente não foram previstos pelos criadores no algoritmo ou nas tabelas de correspondência.
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Um verdadeiro e completo sistema de IA, precisa aplicar as habilidades (comportamento) de tomar decisões e ações (reagir), baseadas no aprendizado (interagir), alterar o próprio algoritmo (autogovernar), elaborar e planejar cuidadosa e detalhadamente (pensar), a organização de diversas partes de estruturas para novos dados com que tenha contato, seja por interação com humanos (deduzir) ou acesso a big data (lembrar), descartando os não úteis (esquecer). Ou seja, precisaria ter consciência, que alguns até chamariam de alma.
Tomar uma decisão no futuro baseada em uma experiência idêntica à passada, é a base de qualquer IA. O desafio é tomar uma decisão em uma necessidade diferente, como por exemplo, prescrever uma medicação diante do diagnóstico de uma variante desconhecida de um vírus.
Para que você possa diferenciar, um simples algoritmo (se é que se pode chamar assim), é uma ferramenta de planejamento e desenvolvimento de aplicações, que utiliza uma sequência de instruções, podendo ser decisões ou ações, que permitem às aplicações chegar ao resultado em uma tarefa específica. Uma ótima forma de dividir problemas em etapas controladas, realizando uma análise preditiva para auxiliar no processo de tomada de decisões a partir da avaliação estatística de dados do passado. Ressaltando que as ações já possuem suas respostas possíveis definidas, e por isso o processo é controlado e não existe nele nenhum tipo de aprendizado.
São instruções estruturadas em um árvore de decisão do tipo: se a resposta é “sim”, faça “isso”, se a resposta é “não” faça “aquilo”. Onde as correspondências aos padrões “isso” ou “aquilo, já estão definidas, seja por uma resposta constante – um valor numérico ou de texto que não se altera -, ou por uma resposta variável – um valor numérico ou de texto que irá se alterar em função de operações matemáticas, previstas e controladas -, Se você assiste muitos filmes de ação e o seu streaming, lhe indica outro filme de ação, não é obrigatoriamente porque aprendeu, pode simplesmente ter contado e contar não é aprender. Como dizia Stephen Hawking “Inteligência é a capacidade de se adaptar a mudança”.
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Muito se confunde a IA com o aprendizado de máquina, um subcampo da computação. O aprendizado de máquina trabalha exclusivamente com o raciocínio indutivo, cujas conclusões serão resultantes da extração de regras e padrões de grandes conjuntos de dados, selecionando representações que esclarecem os fatores subjacentes de variações, que por sua vez explicam os dados analisados. Muito utilizados em aplicações de Business Inteligence (BI). O aprendizado de máquina não utiliza o raciocínio dedutivo que faz parte das aplicações de IA, ou seja, o aprendizado de máquina é parte das aplicações de IA que lidam com Big Data, mas IA não está presente em aplicações que utilizem apenas o aprendizado de máquina.
As aplicações de IA também são desenvolvidas com base em algoritmos, e esse é o fundamento para muita dúvida. A diferença está na complexidade. Algoritmos simples, possuem ambientes delimitados e controlados. Já os algoritmos de aplicações com IA, são complexos ao ponto de permitir que o sistema aprenda algo que está fora do previsto e controlado.
Alguns alegam que as aplicações de IA possuem níveis de inteligência, podendo ter sido limitada, mas se foi limitada ao ponto de não poder aprender, não é uma IA.
Outros defendem uma linha de pensamento que sugere que qualquer problema resolvido por um computador, foi consequência de IA, incluindo os casos onde foi necessária a participação de um humano. Como disse Larry Tesler: “IA é tudo o que ainda não foi feito.” Outros pensam que assim que a IA resolve um problema com sucesso, o problema não faz mais parte do escopo dessa IA.
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Michael Kearns sugere que o problema do questionamento sobre a incidência ou não das IA´s é psicológico, “as pessoas subconscientemente estão tentando preservar para si algum papel especial no universo”. Para Kearns, ao desconsiderar a inteligência artificial, as pessoas poderiam continuar se sentindo únicas e especiais.
O efeito IA, ou a mudança na forma como percebemos as ações computacionais, pode ser resultado da popularização dos computadores, que elimina a incógnita sobre seu funcionamento e dos sistemas, possibilitando investigar a causa das ações, o que resultaria na confirmação de que foi uma ação baseada em um tipo de algoritmo controlado e não de inteligência. Os defensores do efeito IA alegam que ele ocorre quando os espectadores desconsideram o comportamento de um programa de inteligência artificial argumentando que a ação não foi consequência do aprendizado, mas isso é muito superficial. O fato seria que não houve incidência de IA se uma ação puder ser rastreada e identificada como prevista no algoritmo e não resultante de aprendizado.
Outros defendem que muito do que foi desenvolvido como tecnologia de ponta em IA, foi utilizado em aplicações gerais, muitas vezes sem ser rotulado como, porque uma vez que algo se torna útil e popular o suficiente, não é mais definido como IA. Mas novamente fica a questão: essas porções reutilizadas fizeram com que essas aplicações gerais conseguissem aprender e tomar novas decisões que não estavam previstas em seus algoritmos?
Está precisando de um aplicativo? Analise bem. Sua necessidade pode não ser de decisões a serem tomadas por uma inteligência artificial, mas apenas de direcionamento e foco, e isso os algoritmos simples, o aprendizado de máquina e o big data podem oferecer tranquilamente. Não se deixe enganar.
Existem sistemas que contém realmente IA, não é essa a questão. Não estamos aqui para questionar a existência das IA´s, muito menos questionar os louváveis trabalhos dos inúmeros profissionais que se dedicam ao estudo e desenvolvimento da inteligência artificial. Pelo contrário, louvamos e aplaudimos esses esforços. Nosso questionamento se dirige apenas aos aproveitadores que querem colocar inteligência onde ela não existe.
Sucesso e até a próxima.
*Baseado em artigo de Laierte Rodrigues Dias para o Linkedin
#inteligênciaartificial #ia #aprendizadodemáquina #acessremoto #helpdesk #ia
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Até a próxima e sucesso.
