Máquinas fazem cada vez mais tarefas intelectuais características de humanos. Entre elas pode estar o que você faz no seu emprego ou na sua empresa, prezada leitora, prezado leitor. Saiba mais sobre o que é, como funciona e como é usada a Inteligência Artificial.
Máquinas que pensam?
Inteligência artificial (I.A.), ou em inglês
Artificial Intelligence (A.I.), é um ramo da ciência da computação que se propõe a executar, com computadores, tipos de tarefas relativamente complexas que normalmente, ou historicamente, são realizadas pela inteligência humana. Executá-las tão bem quanto um humano faria ou, se possível, até melhor.
A grande maioria dos sistemas prontos, em desenvolvimento, ou mesmo em estudo sobre Inteligência Artificial visam executar apenas uma, ou um conjunto de algumas tarefas intelectuais específicas que um humano faria. Para isso usam softwares (programas de computador) ou conjuntos de softwares + hardwares (computadores ou redes de computadores) criados especificamente para I.A.
Alguns exemplos destas tarefas intelectuais são entender a fala, falar, ler, redigir textos, guiar um carro ou outro veículo (caminhão, barco, avião), editar ou corrigir uma imagem, emitir um diagnóstico médico a partir de dados ou imagens do paciente e responder uma dúvida de um cliente.
Em contraste com esses sistemas de inteligência artificial, um mesmo e único ser humano pode executar todas as tarefas que listamos (falar, ler, escrever, guiar um carro, dar um diagnóstico, responder a um cliente) e muitas outras, por que nós humanos temos a chamada inteligência generalista.
Também há estudos e testes na reprodução com computadores da chamada inteligência generalista do ser humano, mas em muito menor número e seus resultados concretos ainda estão no terreno da ficção científica. Muito menos possível ainda é uma máquina reproduzir sentimentos ou a consciência de um humano. O risco dos robôs ganharem vida e tomarem a Terra é zero.
No entanto, tem tido muito sucesso sistemas de Inteligência Artificial que operam na definição mas restrita de inteligência que apresentamos - executar apenas uma, ou um conjunto de algumas tarefas intelectuais específicas que um humano faria.
Por exemplo, há sistemas com I.A. que reconhecem câncer em mamografias melhor e mais rápido que radiologistas treinados, ganham com facilidade jogos de tabuleiro (xadrex, Go e outros) dos melhores jogadores do mundo e transcrevem fala (entendem e escrevem o que uma pessoa está falando) melhor que pessoas. E muito mais.
Não, as máquinas com Inteligência Artificial não pensam. Não tem a inteligência de propósito geral humana, nem consciência, nem sentimentos. Mas fazem um número cada vez maior de tarefas intelectuais, cada vez melhor.
Como é que a Inteligência Artificial funciona?
O conceito central da Inteligência Artificial, que a diferencia de outros campos da informática é o conceito de
Machine Learning (aprendizado da máquina, em tradução livre).
Num sistema tradicional - programas de computador sem uso de inteligência artificial - os programadores escrevem de antemão todas as regras que o sistema tem que seguir em cada situação.
Já em um sistema de inteligência artificial, os programadores preparam o sistema para aprender e o submetem a um período de aprendizado, de treinamento, de exposição a grandes massas de exemplos, de onde o próprio sistema constrói suas regras e procedimentos.
Por exemplo, em um programa de computador tradicional que fosse processar linguagem natural, o programador teria que previamente escrever explicitamente cada uma das regras de formar uma frase em português, antes de ele ser usado.
Já um sistema de Inteligência Artificial não recebe um conjunto de regras de gramática de seus programadores, mas é apresentado a muitos textos em português e vai sendo treinado em como frases são formadas em cada contexto. O próprio sistema de Inteligência Artificial conclui quais padrões ou regras deveria armazenar e como.
Há um paralelo entre o machine learning e alguns tipos de aprendizado humano. Por exemplo, ninguém ensina regras de gramática para um bebê. Ele vai sendo exposto muitas vezes a pessoas falando (diretamente com ele ou entre elas) e dessas interações, desse treinamento, vai armazenando vocabulário e padrões, construindo internamente a mecânica e a lógica da formação de frases.
Porém, embora o paralelo que traçamos seja útil como metáfora para entender alguns princípios de I.A., há diferenças entre o machine learning e qualquer forma de aprendizado humano em qualquer idade. A se destacar aqui, uma máquina pode ter uma memória gigante (para todos os efeitos praticamente infinita), nunca esquece, nunca se cansa e pode fazer tarefas repetitivas muito rápido.
Por exemplo, um sistema de Inteligência Artificial pode ser exposto a milhões, ou bilhões de textos. Muito mais textos que o maior erudito da humanidade seria capaz de ler durante uma vida inteira.
Exemplo concreto - o Google OCR
A Google tem um sistema de OCR (Optical Character Recognition) muito bom, um sistema de leitura de textos a partir de imagens ou fotos, que usa Inteligência Artificial.
O Google OCR está embutido em muitos produtos da Google, por exemplo você aponta seu celular com sistema Android para um rótulo de produto e o Google Lens lê o nome do produto, mesmo que o rótulo use letras estranhas e o texto esteja envolvido em grafismos do rótulo.
Além de embutido em produtos da Google, o Google OCR pode ser comprado (alugado, na verdade) para ser usado dentro de algum software empresarial para fazer leitura de textos em imagens.
Como é que a Google fez para treinar esse sistema, como foi feito o machine learning do Google OCR? A Google não conta detalhes do que fez, mas se supõe que um dos jeitos foi através da ferramenta de segurança reCAPTCHA que a Google dispunha gratuitamente para empresas usarem nos seus sites.
Esse foi um serviço de segurança para sites que a Google deixou disponível na Internet por anos, para qualquer desenvolvedor de sites do mundo que o quisesse usar, gratuitamente. Você mesmo já deve ter tido que responder um reCAPTCHA similar ao da imagem abaixo em algum site:
Para aumentar a segurança de seus sites muitas empresas usaram o mecanismo de CAPTCHA fornecido gratuitamente pela Google, o que as ajudava. Na outra direção, bilhões de vezes pessoas ao redor do mundo leram textos cada vez mais difíceis de ler e ao digitar as palavras treinaram a Inteligência Artificial do Google OCR em como reconhecer diferentes padrões de escrita.
A Inteligência Artificial no seu dia a dia
Há vários lugares onde você usa sistemas de inteligência artificial, prezada leitora, prezado leitor. Talvez os mais visíveis sejam as redes sociais. Nenhum programador do Instagram, Facebook ou do TikTok escreveu regras determinando de antemão quais postagens estas redes deveriam mostrar para você.
Os algoritmos destas redes sociais fazem um constante e permanente aprendizado - um machine learning - para cada usuário e vão sendo treinados, pela própria pessoa que usa, a partir do que ela se engaja - o que clica, olha, curte, compartilha.
De um massa de exemplos os algoritmos que usam Inteligência Artificial vão cada vez mais identificando padrões. No caso, padrões que permitem escolher outras postagens que aquela pessoa gostaria ainda mais de ver. Sua eficiência é inquestionável, as pessoas adoram as redes sociais. Especialmente porque as rede sociais (e também o YouTube e a Neflix e o Spotfy...) aprendem a mostrar exatamente o que você gosta.
No futuro a Inteligência Artificial vai roubar seu emprego?
Sistemas baseados em inteligência artificial podem ser usados para muitos fins, mas a leitora e o leitor mais atentos talvez já tenham percebido, pelos exemplos que demos, onde a inteligência artificial especialmente brilha: em tarefas que implicam reconhecer padrões em grandes massas de exemplos e daí resolver um problema específico que se encaixa nesses padrões encontrados.
Para ficar menos abstrato, vamos falar de profissões onde é necessário justamente casar padrões aprendidos a partir de uma massa grande de exemplos, com um problema concreto a resolver.
Fazer um diagnóstico médico é tentar casar um padrão de dados de um paciente específico a ser tratado - conjunto de sintomas, dados numéricos (temperatura, níveis sanguíneos, etc.) e imagens (raios X, ressonâncias magnéticas, etc.) - com padrões de dados aprendidos de exemplos de outros pacientes que foram diagnosticados e tratados anteriormente.
Outras profissões: no direito é necessário buscar padrões em bibliotecas de jurisprudências, julgamentos anteriores e conjuntos complexos de leis e regulamentos, que se encaixem no caso concreto onde o advogado está trabalhando. Em finanças, é o mesmo com relação a históricos de comportamento de mercados e cotações. Em recursos humanos, o mesmo com relação a currículos e perfis de vagas e candidatos.
Se pensarmos no trabalho do dia a dia dos profissionais destas áreas, um computador não pode - e talvez nunca possa - fazer tudo o que um ser humano faz, mas se a Inteligência Artificial fizer uma parte central, significativa, de uma atividade profissional, pode otimizar os resultados de uma equipe, Produzir um resultado geral melhor com menos gente trabalhando.
Por exemplo, talvez computadores nunca possam fazer tudo o que uma equipe médica faz, mas se o computador conseguir fazer uma parcela significativa dos diagnósticos, menos enfermeiros de triagem e médicos serão necessários.
Outro exemplo: Talvez um computador não faça a entrevista final de contratação de um candidato para um emprego, mas a inteligência artificial pode selecionar, de uma massa de currículos e respostas a questionários, uma short list (lista curta) dos mais adequados para uma vaga. O número de funcionário do departamento de recursos humanos pode diminuir.
Na prática, sistemas baseados em inteligência artificial já estão sendo usados nestes campos profissionais que descrevemos (e em muitos outros), mas seu impacto na redução do mercado de trabalho ainda é pequeno.
Primeiro, porque o campo da Inteligência Artificial ainda é relativamente novo, seus estudiosos e programadores ainda estão descobrindo suas melhores aplicações e a melhor calibragem de seus sistemas para cada aplicação. Segundo, há uma resistência natural das pessoas e das empresas à mudança, a fazer as coisas diferente do que sempre fizeram. Em particular, por medo das consequência legais e morais de decisões tomadas por máquinas.
Porém, na nossa opinião, a participação de sistemas de Inteligência Artificial em muitas atividades profissionais vai inevitavelmente crescer (e em contrapartida a humana inevitavelmente diminuir), a medida que forem mostrando resultados positivos em suas respectivas aplicações.
Conclusão
A citação frequente da Inteligência Artificial na mídia e sua presença em muitos filmes de ficção científica (geralmente maligna, enfrentando os humanos) poderia levar os mais desavisados ou desatentos a pensar que seu objetivo seria reproduzir com máquinas tudo que atribuímos à inteligência humana.
Longe disso. Os objetivos da Inteligência Artificial são executar algumas determinadas tarefas intelectuais tão bem quanto ou melhor que um ser humano, para ajudar o ser humano nos seus objetivos. Isso não é diferente do que faz qualquer máquina, por exemplo uma empilhadeira ajuda um ser humano a carregar mais peso do que ele conseguiria só com seus braços. Porém, inevitavelmente (e infelizmente), a empilhadeira vai provocar a demissão de trabalhadores que carregariam manualmente aqueles itens.
O que nos parece importante destacar para a prezada leitora e o prezado leitor é que a Inteligência Artificial já faz algumas tarefas intelectuais melhor que humanos e até algumas impossíveis de serem feitas por humanos. Pode haver tarefas (na minha opinião certamente há) na sua empresa que poderiam ser feitas melhor se ajudadas por ferramentas com Inteligência Artificial.
A gestora e o gestor que nos leem, na nossa opinião, deveriam ficar atentos aos desenvolvimentos neste campo e se não haveria sistemas de inteligência artificial que já pudessem trazer hoje diferenciais competitivos aos seus negócios. Não dá para brigar com a avanço da tecnologia. Mas dá para tentar se aliar a ele...
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