A inteligência artificial vem sendo aplicada da moda à medicina. As máquinas já começam a pensar por elas mesmas e a fazer melhor julgamento que o homem. Será mesmo?

Do filme A.I.: Inteligência artificial (2001) à recentíssima série de TV Humans (2015), muito já se especulou sobre a chegada das máquinas inteligentes – robôs ou não – ao nosso dia a dia. Longe de ser coisa de Hollywood, essa supertecnologia entrou de sola no mundo real graças ao tsunami de dados que vêm sendo produzidos no mundo digital depois do surgimento das redes sociais – segundo um prognóstico da International Data Corporation, em 2020 produziremos 44 zetabytes/ano, enquanto em 2013 eram “só” 4,4 zetabytes. É muita coisa. Para ter uma ideia, isso equivale a mais ou menos 250 bilhões de DVDs.

Isso também se deve à computação na nuvem, muito mais barata do que manter uma dezena de supercomputadores numa sala gigante. Ao deixarem de ficar “confinados” em uma máquina para ter um espaço quase “infinito” para rodar, os programas (algoritmos) computacionais tornaram-se mais sofisticados, e as máquinas, mais inteligentes.

Tão inteligentes que os computadores já conseguem aprender profundamente sobre um determinado assunto, uma técnica que os cientistas chamam de Deep Learning (veja box abaixo). É ele que permite às máquinas solucionar praticamente qualquer problema do mundo real que requer um “pensamento” – humano ou artificial. É o que está fazendo com que elas aprendam com seus próprios erros, quase da mesma forma que nós. E, cada vez mais, em tempo real. É ele que as capacita a identificar imagens e sentimentos. Ao fazer isso, são capazes, por exemplo, de saber quando alguém estranho está invadindo a sua casa. Ou interagir com você ou seu pet, expressando alegria quando encontram vocês, caso do robozinho Cozmo, lançado em outubro, ou do cão-robô Chip. Ou, ainda, chamar a polícia. “Isso já acontece em São Paulo, quando programas que usam IA soam um alerta se alguém entra de capacete dentro do banco”, diz Richard Chaves, diretor de inovação da Microsoft do Brasil.

Um dos grandes desafios futuros da inteligência artificial deverá ser ensinar valores para o computador. Não podemos limitar a entrega de dados à máquina porque isso seria uma espécie de censura. Mas como apontar que certas coisas que pintam na internet são preconceituosas? Ficou claro que ainda temos um caminho longo a percorrer – Richard Chaves, diretor de inovação da Microsoft do Brasil.

Mais importante do que isso, as máquinas já são capazes de tomar decisões. Muitas vezes, mais acertadas e com igual (ou melhor) julgamento do que as de um ser humano. “Além de elas serem capazes de analisar um número muito maior de dados, o exame deles não vem associado a preconceito, dogma etc.”, declara Geder Ramalho, presidente do conselho do Cesar, centro especializado em projetos de inovação. Segundo Rodrigo Vianna, professor de Engenharia da FAAP, na área bélica, exploração marítima e espacial, onde tem sido aplicadas largamente, elas obtêm melhores resultados do que os humanos. Em Wall Street, computadores assumiram mais de 80% do trabalho que antes era feito pelos analistas financeiros, por exemplo. Os avanços são tantos que o Google declarou, no final do ano passado, que vivemos a primeira grande era da IA. “O futuro já está aqui. Um exemplo disso é quando a Amazon manda uma sugestão de livros a partir das últimas compras feitas por você”, analisa Gabriela Corbisier Tessitore, professora do curso de Comunicação e Marketing da FAAP.

DOUTOR WATSON

O futuro também já fincou pé na medicina. Em 2016, a superplataforma Watson, da IBM (um ambiente de serviços na nuvem que usa recursos de inteligência artificial para a construção de aplicações digitais), foi chamada à ação depois que médicos não conseguiam entender por que uma paciente não respondia aos tratamentos de câncer. Em 10 minutos, Watson descobriu que ela sofria de uma variação de leucemia e que, portanto, precisava de outro tipo de abordagem. “A inteligência artificial entrou para ajudar os médicos a fechar o diagnóstico com mais assertividade e rapidez”, declara Thiago Rotta, líder de soluções para a IBM Watson na América Latina.

O analfabeto de amanhã será aquele que não sabe programar. Prevejo que as gerações futuras saberão fazer, desde muito cedo, aplicativos que resolvam as suas necessidades – Gabriela Corbisier Tessitore, professora do curso de Comunicação e Marketing da FAAP

Ao fazer uma análise de mais de mil pacientes, o Watson foi, ainda, capaz de recomendar o mesmo tratamento que os médicos em 99% dos casos, e, em 30% deles, a máquina recomendou procedimentos que não haviam sido previstos pelos especialistas. Essa tecnologia também vem ajudando a melhorar os diagnósticos. Um radiologista, por exemplo, tem uma taxa média de falsos negativos de 7% e chega a 66% de falsos positivos – enquanto um programa inteligente da empresa de tecnologia americana Enlitic, 0% e 47%, respectivamente. “A Microsoft se prepara para implantar a inteligência artificial no hospital 9 de Julho. Será um sistema capaz de identificar se o paciente corre o risco de cair da cama – um problema mundial – e se ele está com desconforto”, declara Richard.

Mas não é só a medicina que está se revolucionando com toda essa tecnologia. O conceito de mobilidade também. O responsável por essa reviravolta será a chegada em breve ao mercado do carro dos sonhos. Dotado de inteligência artificial, ele conduz, estaciona e desvia de obstáculos sozinho. “O carro autônomo já é realidade. O da Volvo já está sendo testado por algumas famílias escolhidas por nós na Suécia”, diz Jorge Mussi, diretor de pós-venda da Volvo Cars. E, a partir deste ano, eles estarão circulando em vários países no mundo, inclusive no Brasil. “A automação de carros é a nova invenção da roda. Eles são muito mais seguros – 90% dos acidentes acontecem por falha humana”, avalia Jorge.

O transporte de cargas também deverá mudar com a entrada dos caminhões autônomos. O Uber (por meio de sua subsidiária Otto), por exemplo, tornou-se no ano passado a primeira empresa a fazer uma entrega comercial – 50 mil latinhas de cerveja – por meio de um veículo autoconduzido. “O ganho em logística e otimização do sistema é tremendo”, garante Régis Pasini, coordenador do curso de Engenharia Mecânica da FAAP. Um estudo de 2014 da DHL, empresa alemã de remessas rápidas, estima que o custo por frete cairia 40% por quilômetro rodado.

NA SALA DE AULA

Embora a inteligência artificial tenha gerado progressos tremendos em quase todas as áreas do conhecimento, o seu impacto na educação ainda é pequeno. Mas só por enquanto. “Há um grande potencial para a IA na educação. Daqui a alguns anos, seremos obrigados a nos educar permanentemente para nos manter à frente dos computadores”, afirma Toby Walsh, professor de IA na Universidade de New South Wales (Austrália). Wash diz que a educação deverá se tornar vitalícia. “E a IA poderá nos ajudar, pois é ela que está por trás de boa parte dos cursos online.”

Além de contribuir para o processo de aprendizado, a IA vem entrando lentamente nas escolas. Na Inglaterra, em Israel e na Alemanha, programação e robótica já fazem parte do currículo escolar. Embora não haja nenhuma diretriz do MEC para o ensino de computação, a robótica já é realidade em muitas instituições de ensino. A FAAP, por exemplo, oferece desde 2012 oficina extracurricular de robótica no colégio – a ideia é que os alunos aprendam a lidar com sensores e a programar um protótipo robótico. “A partir do momento em que eles entendem como fazer isso, apresentamos o conceito de inteligência artificial e eles podem aplicá-la na prática”, conta Rodrigo.

A inteligência artificial entrou para ajudar os médicos a fechar o diagnóstico com mais assertividade e rapidez – Thiago Rotta, líder de soluções para a IBM Watson na América Latina.

Há, ainda, uma vertente do ensino chamada pensamento computacional. “O raciocínio lógico exigido pela programação e pela computação será uma competência cada vez mais exigida, e essas disciplinas de robótica e programação ajudam a desenvolvê-lo”, declara Flávia Bernardini, professora do departamento de Computação da Universidade Federal Fluminense. Gabriela Tessitore, da FAAP, concorda: “O analfabeto de amanhã será aquele que não sabe programar. Prevejo que as gerações futuras saberão fazer, desde muito cedo, aplicativos que resolvam as suas necessidades”.

HOMEM X MÁQUINA

Não é preciso fazer muito esforço para nos darmos conta de que a IA está substituindo o homem em muitas posições, especialmente na indústria, onde a robotização e a automação de processos estão cada vez mais disseminadas. Uma projeção do Fórum Econômico Mundial (FEM) aponta que, em 2020, 7 milhões de postos de trabalho terão desaparecido, dois terços deles na indústria, no transporte, na logística e em serviços como o de telemarketing, por exemplo. Mas isso também atingirá atividades mais sofisticadas, como a do especialista em análise de crédito. “Alguns bancos no exterior já implementaram IA nesse setor, pois ela suplanta o ser humano ao fazer análises em alta escala com margem de erro muito pequena”, aponta Geder Ramalho.

Se empregos sumirão, outros deverão aparecer. O estudo do FEM estima que, em três anos, serão criados 2 milhões de novos postos de trabalho. “Foi o que aconteceu quando a luz elétrica substituiu a dos lampiões. Desapareceram os acendedores de lampião, mas surgiram os eletricistas.” Um desses novos postos é o do engenheiro de aprendizagem de máquina, que foi apontado pela Udacity (empresa americana pioneira em aprendizado de tecnologia online) como o profissional de IA mais procurado em 2016. Outras atividades relacionadas a serviços também deverão surgir: pessoal para lidar com emergências em carros autônomos, para treinar programas de computador que simulam como o ser humano conversa com as pessoas, os chamados chatbots, entre outros.

A automação de carros é a nova invenção da roda. Eles são muito mais seguros – 90% dos acidentes acontecem por falha humana – Jorge Mussi, diretor de pós-venda da Volvo Cars.

Embora as previsões pareçam dramáticas, há um consenso mundial entre os especialistas: não importa quanto a IA vai avançar – algumas profissões jamais deixarão de existir. Particularmente aquelas que envolvem empatia e interação social e em cujo papel o homem é insubstituível. Aqui entram os psicólogos, médicos, cabeleireiros… “O ser humano é essencial para, inclusive, dar o feedback para a máquina. É esse feedback que torna o programa mais inteligente”, afirma Thiago Rotta, da IBM.

O medo de as máquinas se tornarem inteligentes e independentes do homem e passarem para o “lado negro da força” sempre deixou cientistas e especialistas de cabelo em pé. Mais ainda depois que, no ano passado, a Microsoft teve de tirar Tay do ar, o sistema de IA desenhado para conversar com as pessoas no Twitter como se fosse uma adolescente, já que ela havia se “transformado” em nazista e antissemita em menos de 24 horas. “Aprendemos com esse experimento. Um dos grandes desafios futuros da inteligência artificial deverá ser ensinar valores para o computador. Não podemos limitar a entrega de dados à máquina porque isso seria uma espécie de censura. Mas como apontar que certas coisas que pintam na internet são preconceituosas? Ficou claro que ainda temos um caminho longo a percorrer”, finaliza Richard, da Microsoft.

CÉREBRO ARTIFICIAL
VEJA COMO DEEP LEARNING APROXIMOU AS AS MÁQUINAS DO HOMEM

Como relacionar coisas díspares, inferir, quando o seu universo não é formado de fatos, sentimentos, mas de dados? Este é o universo dos computadores: dados. Deep Learning é um segmento da IA que, a partir da análise de milhões de dados, tenta imitar o que acontece no cérebro quando adquirimos conhecimento por meio da percepção e da associação entre as coisas, algo que é conhecido como cognição.

Na nossa mente, a informação é processada pelos neurônios, que se comunicam entre si por meio de uma intricada rede. Deep Learning se baseia nisso. São bilhões de “neurônios” de silício organizados em centenas de camadas. Cada camada extrai um conceito a partir da informação que a camada anterior lhe transmite até chegar ao ponto de o programa conseguir agrupar diferentes informações baseadas no que elas têm de parecido. A partir da análise de milhões de fotos de pessoas, animais, plantas, por exemplo, a máquina vai agrupando aquelas que têm características similares – orelha pontuda, bigode, quatro patas, supercílios, rabo –, até conseguir identificar, sozinha, uma foto de gato, por exemplo. Mas não só. Com Deep Learning é possível ir além, como indicar o humor da pessoa no momento da foto. Estamos longe de chegar a uma rede de neurônios artificiais parecida à do cérebro – que chega a quase 1 quadrilhão de conexões. Mas já se fala que empresas como o Google chegaram a uma rede neural comparável ao cérebro de um rato.

BLACK MIRROR DA VIDA REAL
SERIADO INSPIRA RUSSA A “RESSUSCITAR” AMIGO MORTO

Não à toa a série Black mirror virou hype. Da realidade aumentada à possibilidade de haver um mundo em que os humanos mais parecem zumbis, de tão presos que estão a seus smartphones, tudo parece tão possível (e real) que chega a assustar. “Temos trabalhado alguns episódios em cursos extracurriculares na FAAP. A série faz sucesso porque as pessoas sabem que, de alguma maneira, muitas das problemáticas mostradas ali são bem próximas a nós”, diz a professora Gabriela Corbisier Tessitore.

São tão próximas que um dos episódios (“Be right back”) serviu de inspiração para a russa Eugenia Kuyda, dona de uma startup de IA. Na história ficcional, uma mulher não consegue lidar com a perda do namorado e, por meio das redes sociais, vai imortalizando o ente querido, primeiro na forma de um chatbot e, por fim, na forma de um robô. Já na vida real, inconformada por per der o melhor amigo (Roman Mazurenko), atropelado por um carro, Eugenia pediu aos engenheiros de sua empresa para “dar vida” a um chatbot que falasse como o amigo. Eles alimentaram o programa com milhares de mensagens que os dois haviam trocado ao longo dos anos e que Roman havia trocado com familiares e amigos. O bot foi lançado em maio do ano passado. Qualquer pessoa que tivesse baixado o aplicativo poderia “conversar” com Roman. Embora muitos amigos tivessem achado a experiência interessante, mas perturbadora, um deles, Vaziry Esmanov, afirmou que Eugenia não conseguiu aprender a lição dada pelo episódio de Black mirror – por mais avançada que esteja, não existe tecnologia capaz de trazer ninguém de volta.