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Inteligência artificial virou moda, mas não vai nos salvar dos problemas

Algoritmo pode tomar boas decisões, mas não resolvem tudo - Reprodução
Algoritmo pode tomar boas decisões, mas não resolvem tudo Imagem: Reprodução

Carlos Valim

Colaboração para o UOL, em São Paulo

04/11/2018 04h00

A inteligência artificial (IA) já faz parte das nossas vidas, mesmo quando não nos damos conta disso. Ela está por trás daqueles anúncios apresentados na internet, nas dicas de livros em sites de comércio eletrônico, nas sugestões de filmes e séries do Netflix e nas indicações de caminhos para fugir do trânsito nas grandes cidades.

Nos anos de 1970 e 1980, esse conceito chegou a ser vendido tanto como a solução para grandes problemas da humanidade como um potencial risco, mas pouca coisa aconteceu. Agora, com os avanços no desenvolvimento de máquinas que aprendem sozinhas (machine learning) e a armazenagem massiva de dados para análises (Big Data), parece que veremos uma verdadeira evolução, apoiada por empresas que vão do setor de tecnologia até montadoras de automóveis e laboratórios de diagnósticos. 

Mas dificilmente tudo sairá conforme o hype prega. Muitas promessas poderão levar muito mais tempo para serem cumpridas do que o esperado ou talvez nem se realizarão de fato. Alguns especialistas levantam dúvidas em relação à definição do conceito ou que existem confusões na aplicação do termo inteligência artificial. 

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Entenda

E se a maturidade da tecnologia, tão alardeada, ainda estiver longe de ter sido atingida? Isso pode significar um novo descrédito com o conceito, como já aconteceu nas décadas passadas, e o posterior afastamento dessas inovações por parte das empresas?

Esses riscos são reais.

Os grandes avanços da última década foram nas técnicas de reconhecimento de imagem e de voz

Ricardo Gudwin, professor do departamento de Engenharia da Computação e Automação Industrial, da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

"Alguns sistemas utilizados para simular uma inteligência humana foram engendrados mais para iludir as pessoas a pensarem que estão falando com um humano do que para implementar uma inteligência real. Eles funcionam com correspondências de frases, para saber o que responder a cada questão que recebe. Mas não são capazes de entender o contexto do que escutam", explica.

As dificuldades vão muito além disso. A base da IA é o aprendizado das máquinas. E para que comecem a ter qualquer inteligência, elas precisam de experiências e informações. Precisam ser abastecidas de dados de qualidade, para que aprendam a fazer análises e previsões com mais precisão e correção primeiramente num nível humano e depois num nível sobre-humano.

Zachary Lipton, professor-assistente da Carnegie Mellon University, defendeu em palestra no MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts), que há muitas limitações para atingir esses objetivos:

Os modelos de aprendizagem das máquinas só funcionam bem depois de receberem quantidades massivas de dados e sofrem para se adaptar num mundo em que as condições mudam rapidamente

Até chegarmos a um ponto de maturidade em que esses problemas serão minimizados, será possível ver casos de fornecedoras de tecnologia que estão inflando as expectativas de seus clientes, e até fazendo manualmente o trabalho que já deveria ser dos computadores.

"Às vezes, as pessoas ficam dizendo que precisam usar a tecnologia, porque está na moda, mas não sabem nem que problema quer resolver em suas empresas. Então, aproveitadores de mercado surfam na onda do chavão para criar complexidade e vender facilidade. É óbvio que isso não vai gerar resultado", afirma Arthur Igreja, professor da FGV e cofundador da AAA Plataforma de Inovação.

Mas a última culpada, nesses casos, é a tecnologia, que foi implantada de forma errada, cara e esbaforida

Além disso, defende o especialista, o ciclo de adoção deve ser atrasado nos países em desenvolvimento, por conta dos salários serem baixos e a tecnologia chegar cara. "Nos países desenvolvidos, existe maior incentivo para automatizar usando robôs e IA em serviços, como forma de direcionar as pessoas para atividades mais complexas", diz. 

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Entenda

Segundo a designer de moda Ana Luisa Ferraz existem iniciativas pioneiras de uso dessa tecnologia e da robotização de tecelagens, mas o futuro em que serão capazes de substituir criadores e trabalhadores da indústria parece uma distante ficção científica.

"Nas produtoras de moda que visitei, as pessoas de tecnologia passam mais tempo consertando os robôs do que eles de fato ajudam", diz. "Não vejo essas tecnologias se tornando massivas em menos de uma década."

Também na área médica, a que mais rapidamente tem avançado no uso de computação cognitiva, isso é um problema. "O grande gargalo é a disponibilidade de capital humano qualificado para desenvolver os modelos de IA", diz Alexandre Chiavegatto Filho, professor de estatísticas de saúde na Universidade de São Paulo. "Como há uma grande demanda e baixa oferta de profissionais, os salários estão muito altos e algumas empresas estão preferindo ainda o trabalho manual menos qualificado e de alto volume."

Dessa forma, para outras empresas de menor porte ou com pressão dos investidores para entregar lucros em curto prazo, IA pode consistir num investimento muito grande a ser feito ou justificado.

O Dasa, um dos maiores grupos de laboratórios de diagnósticos do mundo, dono das marcas Delboni Auriemo, Sergio Franco e Lavoisier, está montando uma equipe interna de IA. Ela é responsável por abastecer de dados os sistemas, para que os algoritmos se tornem mais confiáveis. 

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"Como somos uma grande empresa de controle familiar, podemos fazer esse tipo de investimento sem se preocupar com a pressão dos acionistas", afirma Pedro Bueno, controlador e presidente da empresa. "Quem espera resultado de curto prazo, não investe. Ainda não sabemos como vamos ter o retorno desse investimento, mas sabemos que ele virá em algum momento do futuro."

O professor Michael Jordan, do departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação, da Universidade de Berkeley, escreveu um artigo chamado "A Revolução Ainda não Aconteceu", no qual argumenta que alguns conceitos precisam ainda evoluir para a tecnologia estar pronta.

Segundo ele, assim como as engenharias civil e química evoluíram para práticas novas e seguras nas últimas décadas a partir de ideias herdadas da Física e da Química, será necessário o surgimento de uma nova engenharia, baseada no uso da informação. Para isso, muitas ideias desenvolvidas nas últimas décadas pelas ciências sociais e humanas precisam ser integradas, como informação, algoritmo, dado, incerteza, computação, inferência e otimização. 

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"Não queremos desenhar sistemas que nos ajudam com tratamentos médicos, opções de transportes e oportunidades comerciais para descobrir que não funcionam, que cometem erros que pagarão seus preços em vidas humanas e felicidade", escreve.

Espera de 125 anos

Um grupo de pesquisadores das universidades de Oxford e Yale resolveu perguntar para participantes de dois grandes congressos sobre IA quanto tempo as máquinas levarão para serem melhores do que os humanos em diversas tarefas. Os pesquisadores acreditam que haverá coisas que os computadores só farão melhor do que nós em 125 anos.

Algumas parecem bem mais próximas:

  • Vencer um campeonato da World Series de Pôquer - três anos
  • Dobrar roupas - cinco anos
  • Dirigir caminhões - dez anos

Já os vendedores de varejo podem ter uma sobrevida de 15 anos. Mas um computador escrever um best seller pode levar ainda 30 anos, o mesmo tempo que devemos levar para vermos robôs cirurgiões dentro dos hospitais.

Uma das últimas profissões a ser extinta deve ser a do pesquisador de IA. Ou seja, os especialistas responsáveis por esse novo campo esperam que apenas daqui a cerca de 90 anos as máquinas serão melhores do que os humanos para ensinarem a elas próprias a como aprenderem a fazer as suas funções.

Algumas tarefas, no entanto, podem nunca serem substituídas.

Consultas médicas

Uma das aplicações mais claras para a IA está na medicina. Mesmo o médico que se aprofunda numa especialidade tem dificuldade em acompanhar todos os avanços em pesquisas que saem pelo mundo, e em conseguir relacionar todas as doenças e sintomas possíveis.

Um computador, além de poder checar rapidamente casos registrados em todo o planeta, não vai esquecer detalhes ou deixar de perceber relações que escapariam ao médico. 

No entanto, ele pode não ter autonomia para escolher o melhor tratamento de acordo com o perfil psicológico da pessoa.

O algoritmo pode tomar decisões melhores do que o humano, mas a combinação entre algoritmo e o humano é melhor ainda. O médico consegue capturar nuances que ele não consegue

Alexandre Chiavegatto Filho, professor de estatísticas de saúde na Universidade de São Paulo

O americano Dave deBronkart, paciente de câncer e palestrante sobre tecnologia médica, conta uma história que ilustra como a presença humana ainda é essencial: "Conheço um experiente médico que tratava uma paciente que já havia tido câncer. Ao olhar para ela depois de meses curada da doença, percebeu um cansaço diferente e pediu exames mais aprofundados. Com isso, descobriu a volta da doença, antes que qualquer diagnóstico indicasse o problema", disse, durante visita ao Brasil neste mês. "A vantagem de conhecer bem o paciente e o 'feeling' do médico não serão substituídos."

Acreditando nisso, a categoria tem até abraçado a computação cognitiva mais rapidamente do que o esperado. "Há dois anos, me perguntavam: 'a tecnologia vai me substituir um dia?'", diz Chiavegatto. "Essa pergunta não acontece mais. Agora, todos querem saber é como melhorar o algoritmo."

Democratização da saúde

Se os computadores poderão tomar decisões de diagnósticos a partir de uma grande massa de dados, mais pacientes poderão ser atendidos em menos tempo e com mais eficiência. É essa a promessa da tecnologia, certo? Isso significa então que os custos serão menores e a saúde será democratizada? Não necessariamente.

A diferença de saúde entre as classes sociais pode aumentar. Existe uma preocupação dos especialistas com o fato de que só as pessoas mais ricas terão acesso a tratamentos mais sofisticados e as mais pobres não terão como pagar pelo uso da tecnologia. 

Pior do que isso, há o risco de que as máquinas nem conheçam o organismo dos pacientes menos favorecidos. Segundo Chiavegatto, as bases de dados de IA estão sendo alimentadas com informações de tratamentos relativos a pessoas que frequentam os melhores hospitais.

Se projetos que compensem esse desafio estatístico não avançarem, os computadores podem não conhecer como certas doenças se desenvolvem em organismos de pessoas que vivem em ambiente sem saneamento básico ou que não possuem acesso a melhores dietas. Assim, não saberão como tratá-las da melhor forma.

Tomada de decisões

Os equipamentos de IA estão muito avançados em utilizações que exigiriam a memória de um humano. Por exemplo, saber todos os melhores caminhos para se dirigir a um destino. Também avançaram muito em termos de "criatividade" ao conseguir chegar até o limite das invenções humanas num jogo de xadrez. Hoje, se tornou praticamente impossível vencer uma máquina nesse esporte ou mesmo no complexo Go, um jogo oriental de estratégia. Logo, também teremos dificuldades em diferenciar músicas e textos compostos por máquinas dos produzidos por humanos.

Mas, enquanto a IA consegue ser boa em tarefas específicas, há dificuldades quando acontece a junção de conhecimentos. "A nossa capacidade cognitiva para lidar com complexidade é muito grande", afirma Arthur Igreja, professor da FGV e cofundador da AAA Plataforma de Inovação. "Mesmo que a nossa memória seja limitada, conseguimos fazer combinações que são estranhas".

Dessa forma, nas empresas, ainda levará muito tempo para o computador escolher a que público direcionar as vendas, criar um produto e lançá-lo. Apesar disso, é provável que partes de cada um desses processos poderão ser automatizadas. Muitas vezes a questão não é se a IA vai substituir cada profissão, mas qual porcentagem da tarefa vai realizar.

Assistente faz-tudo

Outra conjunção difícil para a IA é a combinação de capacidades cognitivas e motoras. O robô poderá tomar decisões complexas ou realizar tarefas repetitivas com precisão, como aplicar solda, mas dificilmente fará as duas coisas bem.

Então, é difícil imaginar um assistente pessoal que ajude em questões de conhecimento, tome decisões de cuidados de casa (escolher compras a serem feitas ou quando abrir e fechar uma janela) e que ainda faça a limpeza do ambiente. "Podemos nunca mais ganhar de um computador no Go, mas, se tiver um incêndio, ele vai 'morrer', porque não tem pernas", diz Igreja.

Direção completamente autônoma

A tecnologia para termos carros autônomos está se maturando rapidamente, mas questões quanto a ética devem atrasar o seu uso. Mesmo que aconteçam diariamente 3.500 mortes em acidentes automobilísticos por falha humana, ainda temos mais dificuldades de aceitar a única morte registrada por um algoritmo que aconteceu em um carro da Tesla, no começo deste ano.

"As pessoas ficam chocadas como deixaram alguém morrer por conta de falha do algoritmo", afirma Igreja. "Apesar do ser humano errar muito mais, estamos mais preparados a aceitar as nossas falhas."

Na aviação, hoje cerca de 90% da pilotagem já é feita por máquinas. Mas no mundo dos carros isso vai demorar muito mais a chegar do que o prometido. Principalmente, por questões regulatórias e até as sociedades conseguirem discutir a ética no momento de tomada de decisões em casos de acidente. 

Se um bebê atravessa a rua na frente de um carro autônomo com quatro passageiros, o veículo deve tentar evitar o atropelamento a qualquer custo ou salvar a vida de todos que estão dentro? "Precisamos também criar profissionais de regulamentação de IA e legistas de algoritmos, para ver o que deu errado quando a tecnologia falhar", diz Igreja.

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