REFLEXÃO

Nem tudo é Inteligência Artificial 6u734z

O hype em torno do tema IA é grande, mas muita coisa já está aí há tempo. 6fr58

19 de novembro de 2019 - 09:35
Eu descobri o que é inteligência artificial e ela partiu meu coração.

Eu descobri o que é inteligência artificial e ela partiu meu coração.

O leitor deve ter percebido todo o hype em cima da inteligência artificial. De tempos em tempos, surgem ondas desse tipo. Já surfamos o e-commerce, a nanotecnologia e, agora, a IA. 

Mas por que só agora? Será que não existia antes? E será que toda automatização é resultado de uma inteligência artificial?

Pois bem, vamos por partes. De fato, a ciência de IA evoluiu muito na última década devido ao advento do conceito de machine learning, ou como dizem lá na minha terra: aprendizado de máquina. E aqui cabe salientar que nem todo software é inteligente. Aliás, a grande maioria não é. Mais aliás ainda: a grande maioria dos algoritmos não são inteligentes. Eu explico. 

Um algoritmo é um conjunto de instruções que, via de regra, usa a lógica booleana como base. Esta, por sua vez, consiste em ordens do tipo “se for verde, então deixa ar; se não for verde, bloqueie.” É o clássico comando if-then-else. 

Com esses comandos básicos já se pode programar coisas incríveis. Sistemas bancários, reservas de agens, aplicativos de e-commerce, tudo isso é feito com algoritmos booleanos. Só que esses algoritmos são burros. 

Sem ofensas, mas é fato que a grande maioria dos softwares apenas executa comandos dados por um ser humano. Ou um grupo de programadores, como preferirem. 

É aí que vem o pulo do gato do aprendizado de máquina. Nesta modalidade de programação, os programadores não determinam tim-tim por tim-tim o que o processador deve executar, mas escrevem um algoritmo que simula situações, grava os resultados e os usa para executar a tarefa de forma cada vez mais eficiente. 

Não é como se o programador ensinasse o robô a pescar, mas o ensinasse a aprender por si próprio.  

Seguindo nessa metáfora, imagine um robô à beira de um ribeirão munido de uma vara de pesca e iscas de diferentes tipos. O robô ainda não sabe pescar. Ele não foi programado para isso. Ele só sabe que o peixe está no rio e que peixe se pega com o conjunto vara+arremesso+isca. Ele ainda não sabe como fazer, mas foi programado para tentar muitas vezes, gravar o resultado e consultá-los a cada novo lançamento. 

Então, o nosso querido robô pescador imaginário escolhe uma isca aleatória e arremessa a linha de forma aleatória no ribeirão. Se ele pegar o peixe, ótimo. Fica o registro positivo. Se não pegar, fica o registro negativo. 

Agora, imagine deixar esse robô testando por um ano seguido (coitado) as mais diversas combinações de iscas e formas de arremesso na beira do riacho. De tanto errar, acertar, repetir, melhorar, no fim do processo ele possivelmente estará pescando melhor que o campeão norte-americano de fly-fishing. 

Outros exemplos. O leitor deve lembrar do embate entre Gary Kasparov e o computador apavorante da IBM, o Deep Blue, em meados dos anos 90. Pois bem, o Deep Blue era inteligente, mas ainda não tinha todas as artimanhas do machine learning. Essa história está bem contada no blog da Online Cassino Betway, site de caça níquel. A coisa começou a ficar sofisticada a partir dos experimentos da empresa.

AlphaZero, que desenvolveu uma IA que derrotou o multi-campeão do jogo de tabuleiro oriental Go, até  então  tido como complexo demais para ser jogado bem por uma máquina. Essa história está bem contada em um documentário da Netflix chamado AphaGo

O “milagre” acontece porque essas IAs conseguem jogar o jogo sozinhas (quem nunca fez isso jogando baralho quando criança?) milhares e milhares de vezes. 

A quantidade de dados que elas geram é imensurável sob a ótica humana. Depois de criar um big data para chamar de seu, as IAs vão para o campo de batalha (ou para o tabuleiro, no caso) com uma experiência acumulada de milênios. E com a vantagem de jogar sem emoções e sem suar a camisa, como jogadores de pôquer. Aliás, pôquer é outro jogo tido como impossível para as máquinas, mas que já foi dominado pelo cérebro eletrônico

Através do machine learning, as máquinas estão dando cada vez mais sentido à sua própria existência.  Mas será que um dia a IA nos ajudará a dar mais sentido à nossa efêmera agem pela Terra? Quem viver verá. 

Ou se preferir, assista ao filme Her, que lá tá bem explicadinho.

* Carlos Martins é idealizador da E-24, a primeira corrida de carros 100% elétrica do Brasil. 

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