Entenda o que são Inteligência Artificial e Machine Learning e suas implicações no futuro do trabalho
Apesar de a Inteligência Artificial (IA) estar cada vez mais inserida em nosso cotidiano, muitas pessoas ainda têm receios a respeito das capacidades e implicações deste recurso computacional, imaginando cenários de filmes hollywoodianos ao ouvirem falar sobre os avanços nesta área. Além disso, com o surgimento de novas tecnologias a cada dia, surgem também novas dúvidas acerca de suas funcionalidades, tornando difícil a diferenciação entre os diversos recursos existentes. Um engano muito comum, por exemplo, é relacionado à distinção entre Inteligência Artificial e Machine Learning (ML).
Inteligência Artificial nada mais é do que é uma área da ciência da computação que estuda técnicas para emular, em computadores, diferentes aspectos da inteligência humana e animal. “Tais aspectos podem envolver tanto questões cognitivas, como, por exemplo, de que forma um carro autônomo conseguiria ‘entender’, através de suas câmeras, a situação ao seu redor, a fim de escolher uma ação apropriada, quanto questões de tomada de decisão, por exemplo, como um robô deveria agir a fim de resolver uma determinada tarefa de interesse”, explica Bruno Castro da Silva, professor do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e especialista em Inteligência Artificial.
Segundo o professor, a principal diferença entre os dois é que a Inteligência Artificial diz respeito à área mais geral da computação que tenta simular essas capacidades e comportamentos, podendo depender de um programador que informe como a máquina deveria se comportar em diferentes situações. Já o Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning, é uma subárea da IA que tenta construir inteligências artificiais utilizando técnicas que dependem menos de programadores e engenheiros. “Ao invés disso, essas técnicas se baseiam na análise de dados coletados durante as interações de um agente de IA com o seu ambiente, com o objetivo de permitir que as máquinas aprendam de forma mais autônoma, sem necessitar serem diretamente programadas”, ressalta.
O interesse comercial nessa área, no entanto, é recente, visto que, até alguns anos atrás, nos estágios iniciais dos recursos, ainda não haviam sido pensadas maneiras de aplicá-los comercialmente, estando restritos ao interesse acadêmico. Com os avanços computacionais, que permitiram o processamento e a análise de grandes quantidades de dados (Big Data), tais técnicas passaram a ser utilizadas por empresas a fim de ajudar em tomadas de decisão, na automatização de tarefas complexas e no desenvolvimento de produtos que ofereçam uma experiência melhor ajustada a interesses específicos de clientes e usuários.
Exemplos de aplicações comerciais de Machine Learning podem ser encontrados em diversos setores, como os sistemas de recomendação que aprendem quais tipos de filme o usuário poderia gostar, como no caso da Netflix; sistemas de busca inteligente, como o Google; sistemas de reconhecimento de voz, utilizados nos smartphones; sistemas de análise de risco por parte de bancos e muitos outros.
Um exemplo próximo e concreto dessas aplicações pode ser encontrado em Porto Alegre, na Poatek. A empresa desenvolve softwares e aplicativos e trabalha com data science, integrando produtos com Machine Learning e elaborando projetos relacionados à análise de dados, análise estatística ou à criação de modelos de previsão.
Os serviços de Machine Learning da empresa são realizados tanto por meio de provas de conceito, quando o cliente quer testar possíveis ganhos que teria ao aplicar ML para o seu problema específico, quanto na aplicação de soluções integradas a um aplicativo ou software — por exemplo, um aplicativo que reconheça, por meio de fotos, possíveis defeitos em peças.
Luiz Nonenmacher trabalha como data scientist na Poatek e mostra que a tecnologia de IA pode ser aplicada a diversas áreas. “Um dos projetos que trabalhei envolvia estimar a cobertura vegetal de uma área com base em fotos de satélite, permitindo ao cliente monitorar a área em questão e avaliar o impacto de medidas de preservação ao longo do tempo. Além disso, em outro projeto, trabalhei com a previsão de comportamento de empréstimos com base na série histórica e na previsão de indicadores macroeconômicos para os próximos anos.”
Com o surgimento e a aplicação prática de novas tecnologias, o mercado de IA vem crescendo cada vez mais, ano a ano, por meio de empresas e consultorias, tornando a área cada vez mais competitiva. Apesar disso, ainda há aspectos a serem melhorados. “Cada vez mais as empresas estão ouvindo falar de IA e querem implementar para otimizar seus negócios, mas uma coisa que notamos é que ainda há um grande gap na parte de coleta e organização dos dados”, ressalta o data scientist. “Como a qualidade de qualquer solução de IA é diretamente relacionada à qualidade e quantidade dos dados, muitas empresas têm bastante trabalho a ser feito na parte de coleta de dados antes de extrairem o máximo de soluções de IA.”
Futuro distópico?
E quem nunca se perguntou como seria o futuro com as máquinas? Para o professor Silva, a IA resultará na substituição do homem em alguns postos de trabalho, como aqueles que envolvem rotinas repetitivas ou perigosas. “Algumas pesquisas sugerem que os primeiros tipos de trabalho que serão afetados envolvem telemarketing, posições de análise financeira, recepcionistas, serviços de entrega de mercadorias, serviços relacionados a marketing e diferentes áreas de transporte”, informa. Mas a tecnologia também trará benefícios ao trabalho humano. “Em várias outras áreas, como a medicina, vejo a IA como algo que irá agregar à performance de médicos humanos, auxiliando na tomada de decisão e facilitando diagnósticos.”
Mas um futuro como aqueles mostrados nos filmes, com robôs dominando o mundo e os homens, seria possível? Estaria a Inteligência Artificial nos levando para este caminho ou trata-se apenas de imaginação e receio humanos?
Na área acadêmica da computação, há uma divergência quanto a esta possibilidade. “Eu, pessoalmente, acredito que é apenas uma questão de tempo: décadas, talvez, mas possivelmente menos de uma centena de anos”, afirma Silva. No entanto, o professor não vê um futuro distópico à frente da humanidade. “Embora já tenhamos observado vários comportamentos indesejados por parte de IAs atualmente em funcionamento, como sistemas inteligentes que analisam currículos de pessoas e cometem diferentes tipos de preconceito, acredito que já estamos desenvolvendo técnicas eficazes para permitir que melhor projetemos inteligências artificiais, de forma que elas possam ser usadas como ferramentas úteis e justas em nosso dia a dia.”
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