Respondendo 4 perguntas mais comuns sobre a Inteligência Artificial

20 de Abril de 2020 por Stefanini

O crescimento da Inteligência Artificial (IA) se manifesta de forma exponencial. Ferramentas e soluções que se valem do recurso estão cada vez mais presentes em mercados diversos, impulsionando não só a criação de novas soluções, mas também a força da cultura de inovação em diferentes setores.

De forma paralela à adesão de tecnologias atreladas à IA, também surgem muitas dúvidas a respeito do tema. Afinal, qual é o potencial a ser explorado? Quais são as diferenças em relação ao Machine Learning? Quão criativa ela pode ser?

Para responder a essas questões, conversamos com Marco Aurélio Peres, que é o head de IA e Analytics na Stefanini — multinacional brasileira referência em tecnologia e inovação, presente em mais de 40 países. Leia o texto até o fim para saber mais!

1. Quais são as diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

De acordo com o especialista Marco Aurélio Peres, não existe uma resposta oficial e amplamente aceita para essa questão. Isso porque os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning, Ciência de Dados e Deep Learning estão interconectados, embora sejam um pouco distintos entre si.

"Independentemente das diferenças, é importante considerar que a IA está sendo tratada como uma nova eletricidade — tamanho é o potencial que ela tem em variados cenários. Somos impactados por ela há alguns anos de modo pessoal ou profissional", explica Peres.

Via de regra, a IA consiste em um conjunto de mecanismos e técnicas que fazem com que uma máquina tenha algum tipo de inteligência semelhante à humana. Sua aplicação é bastante diversificada e tende a ser útil para incontáveis finalidades, como transcrever textos, fazer movimentos, identificar ações suspeitas, distinguir comandos da linguagem, atender pessoas etc.

O Machine Learning, por sua vez, também pode ser entendido como um conjunto de técnicas. Apesar de serem parecidas com as aplicadas na IA, elas são voltadas ao aprendizado das máquinas, que podem gerar resultados de acordo com comandos e algoritmos específicos. "Ele é visto como o principal conjunto de técnicas que viabilizam a Inteligência Artificial", resume Marco Aurélio.

2. A Inteligência Artificial consegue ser mais criativa que o cérebro humano?

Na visão de Marco Aurélio, a criatividade se manifesta a partir do cruzamento de vários conceitos e vivências. Ou seja, as pessoas que reúnem diferentes técnicas e competências tendem a ser mais criativas. "Uma pessoa que entende a psicologia humana e gosta muito de cinema provavelmente será mais criativa em suas abordagens, pois conectará universos distintos", exemplifica.

Por isso, ainda não é possível ver a IA sendo mais criativa que um cérebro humano — quando montada, ela é projetada para desempenhar funções específicas, possibilitando o acesso a uma série de dados relacionados a um determinado assunto.

Em contrapartida, nosso cérebro é capaz de fazer conexões mais complexas e associações tão profundas quanto surpreendentes. "O cérebro humano abrange um conjunto de informações e saberes sobre múltiplos temas, como se fossem Inteligências Artificiais interligadas", explica o head em IA e Analytics.

Contudo, é inegável que a Inteligência Artificial caminha para ser ainda mais criativa, por conta da técnica de transferência do aprendizado. O design de um robô que consegue carregar uma caixa de um lugar para outro pode ser reaproveitado para montar outra máquina inteligente, que poderá empurrar um carrinho dentro de uma fábrica, por exemplo.

3. O que a Inteligência Artificial ainda não pode fazer?

É fato que o futuro da Inteligência Artificial é repleto de potenciais a serem explorados. De qualquer forma, as tecnologias a ela relacionadas ainda esbarram em algumas limitações, como a capacidade de ser significativa sem receber dados suficientes — eles são uma espécie de combustível para o funcionamento e performance ideais da IA.

"Se eu montar uma IA que vai ajudar a dar um diagnóstico de câncer com base em exames de imagem, será preciso fornecer a ela milhares de exemplos de exames. Isso também acontece com a detecção de fraudes bancárias: precisarei mostrar uma fraude repetidas vezes ou então mostrar incontáveis modelos de transações normais", relata Marco Aurélio.

Captar dados de forma inteligente para abastecer a IA tem se mostrado um grande desafio, assim como promover a melhor conexão possível entre as informações trabalhadas. Outra dificuldade consiste em fazê-la trabalhar de maneira intuitiva, visto que a intuição humana se desenvolve a partir de situações que já vivenciamos. Como a IA atua em cenários bem específicos, ela apresenta dificuldades em fugir dos contextos para os quais foram desenvolvidas.

4. Quais são os principais perigos e desafios ligados à Inteligência Artificial?

Marco Aurélio Peres destaca que, no cenário corporativo, a Inteligência Artificial é montada para resolver um problema de negócio — a ação solucionará, por consequência, o contratempo de alguma pessoa ou departamento. No entanto, para chegar à solução, a IA precisa de informações consistentes e nem todas empresas se adequaram ao objetivo de fazer um tratamento otimizado e correto desses dados.

Para se ter ideia, existem cidades que estão proibindo o ato gravar o rosto das pessoas nas ruas com câmeras de segurança. Afinal, as imagens podem ser manipuladas por alguém que não tem a autorização devida, por exemplo. Trata-se de um perigo real, visto que muitas empresas lidam com dados de modo antitético e até ilegal. Não à toa, regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estão ganhando força em vários países.

Outro perigo relevante é o de enviesar os dados de maneira discriminatória. Marco Aurélio se lembra de um cartão lançado pela Apple que liberava crédito com base em algumas características dos clientes. Quando um casal contratou o serviço, houve uma liberação de crédito bem superior para marido do que para a esposa. No caso das câmeras de segurança, também há o grande risco de estabelecer critérios subjetivos para definir se uma pessoa é ameaçadora ou não.

"Também não podemos nos descuidar da necessidade de treinar talentos e equipes para poder tirar o que há de melhor da IA. Na Stefanini, fizemos um trabalho bem interessante em colaboração com outros institutos sobre como a América Latina vem se posicionando em relação ao uso dessas tecnologias", ressalta Marco Aurélio.

Enfim, a Inteligência Artificial deve ser usada para resolver problemas reais. Ela tem inúmeros potenciais e aspectos a serem aprimorados, mas a sua presença é cada vez mais necessária em vários setores.

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