Pode parecer tema de ficção científica mas a inteligência artificial já está fazendo parte do nosso dia-a-dia. Neste texto vamos falar de coisas que já estão em nosso uso e de como cada um de nós já foi usado para o avanço desse tipo de tecnologia. Descubra se já trabalhou para o Google e como Facebook sabe quem é o seu crush antes mesmo de você.
terça-feira 31 de janeiro de 2017 | Edição do dia
Breve histórico
A ideia da inteligência artificial começa a aparecer no pós-guerra e tem como um grande marco a publicação do artigo “Computadores e Inteligência” [1] de Alan Turing em 1950. A primeira frase do artigo que diz “As máquinas podem pensar?” já mostra o quão visionário era o seu autor que propõe um teste chamado Jogo da Imitação.
Para passar no teste e ser considerada uma inteligência artificial, uma máquina deve fornecer respostas escritas a perguntas que sejam indistinguíveis de um ser humano. Se 30% de pessoas consultadas acreditarem que as respostas dadas foram por um humano está máquina passou no teste de Turing. Isso aconteceu pela primeira vez em 2014, quando o um programa de computador desenvolvidos por pesquisadores russos e ucranianos, convenceu a 10 de 30 juízes de que era um garoto de 13 anos [2].
Em 2011 a Apple lançou a Siri junto com iPhone 4S, um aplicativo assistente com o qual o usuário interage para pedir ajuda nas mais variadas tarefas, como mostrar restaurantes próximos até enviar e-mails para marcar reuniões. Ao responder, a Siri interage como se fosse uma pessoa te ajudando podendo até mesmo dar respostas irreverentes para perguntas “pessoais”.
Também em 2011, Watson, um sistema de perguntas e respostas desenvolvido pela IBM para processamento de linguagem natural, representação de conhecimento e raciocínio automatizado venceu um dos melhores jogadores humanos do programa de TV Jeopardy (algo pareceido com Show do Milhão). Uma das características mais destacadas de Watson é a capacidade de tomar decisões e interpretar a fala humana, o que foi justamente testado neste programa de TV no qual “ganhou” 1 milhão de dólares na época.
Além disso, tivemos em 2012 o primeiro carro dirigido sem motorista fabricado pela Google e ,em 2016, um programa que foi capaz de ganhar um humano em um jogo de Go (jogo milenar chinês de estratégia considerado um dos mais difíceis no mundo).
Você já usou uma inteligência artificial hoje?
Se você já usou Netflix ou qualquer outro serviço de música e filmes online, você já usou uma ferramenta de inteligência artificial que possui milhares de linhas de código de programação por trás. Toda a vez que aparece uma sugestão de filme, uma lista de música personalizada ou qualquer outra sugestão, isso foi baseado no seu histórico de escolhas e de outros milhões de assinantes que fazem escolhas parecidas. Em outras palavras, a máquina aprendeu que pessoas que ouvem Chico Buarque tem grandes chances de gostar de Caetano Veloso, baseado nas escolhas musicais realizadas pelos assinantes de um serviço de músicas. Ainda sobre o Netflix, a nota dada para os filmes (aquelas estrelinhas que aparecem do lado) variam de pessoa para pessoa, pois na verdade isto é baseado no seu gosto particular.
O Facebook tem grande parte da sua renda baseada em transformar todas as informações sobre nossos gostos e hábitos em perfis de consumo que posteriormente são vendidos para anunciantes comerciais. Alguns jogos de videogame já são capazes de traçar um perfil do jogador e vai se modificando para manter mais interessante para aquela pessoa que está jogando. É possível já ter uma conversa longa personagens não-jogáveis e encontrar jogos em que os personagens se esquivam ou se adaptam às condições do momento para lutar contra ou com você.
Você já trabalhou de graça para o Facebook e Google, sabia?
Dentre os conceitos de Inteligência Artificial, um dos mais revolucionários foi o chamado Deep Learning (traduzido como aprendizagem profunda). Este conceito que trabalha com uso de um grande volume de dados para processamento em camadas possuía dois gargalos tecnológicos: a necessidade de uma gigantesca capacidade de processamento de dados e quantidade enormes de dados devidamente classificados para o “treinamento” do algoritmo. A capacidade de processamento foi atingida com uma tecnologia relativamente recente, chamada de GPU que consiste em um circuito eletrônico projetado especialmente para processar imagens de forma muito mais rápida e eficaz.
Agora adivinha quem é a melhor máquina classificadora e reconhecedora de padrões já vista? Você mesmo, humano! Toda a vez que aquele captcha chato aparece mandando você digitar o que está escrito na figura, na verdade você está classificando e associando uma palavra aquela imagem sem significado inicialmente. Reparou que várias vezes para “provar que não é um robô” o Google pediu para você digitar o número que aparecia numa foto? Foi assim, “pedindo ajuda” aos usuários, que foram codificados os números das casas a partir do Google StreetView de grande parte das ruas do mundo.
Mais assustador é quando o Facebook sugere de você marcar um amigo, que você nem contou que estava ali em uma determinada foto. Você ajudou a treinar esse código quando, primeiramente, ensinou ele a reconhecer rostos marcando cada cabecinha que aparecia na foto. Depois você deu nome para cada um ali, associando aos perfis de usuário na rede social. Com ferramentas de deep learning, o Facebook é capaz de sugerir marcações e mesmo que você negue, ele já aprendeu que aquele é você.
Para além disso, cada vez que entramos numa rede social ou fazemos uma simples busca, estamos fornecendo toneladas de dados sobre nossos hábitos, interesses, gostos, preferências, círculos sociais. Há anedotas que dizem que o algumas redes sociais são capazes de prever, a partir do monitoramento do usuário, se este terá um filho, irá terminar um relacionamento ou está prestes a mudar de país.
É importante lembrar que todas essas informações estão nas mãos de grandes empresas e que estas também detêm grande parte do conhecimento tecnológico produzido nesta área. O fato de estarmos conectados e termos acesso a essa tecnologia nos dá a falsa ilusão de controle dessas ferramentas. Todo esse conhecimento pode ser usado para as aplicações mais questionáveis como vigilância, investigações, monitoramentos e cerceamento de liberdade. É preciso garantir que este conhecimento seja apropriado pela sociedade de conjunto assim como aplicado para seu avanço. Hoje, infelizmente, somos meros conjunto de dados, bilhões de usuários e meros expectadores de um progresso ditado pelo mercado
Referência:
[1] http://phil415.pbworks.com/f/TuringComputing.pdf
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