{"id":5547,"date":"2019-06-22T15:28:53","date_gmt":"2019-06-22T14:28:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=5547"},"modified":"2024-09-20T17:45:02","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:02","slug":"artificial-intelligence-four-areas-where-you-have-the-advantage","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/artificial-intelligence-four-areas-where-you-have-the-advantage\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial: Quatro \u00e1reas em que o senhor tem vantagem"},"content":{"rendered":"

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NOT\u00cdCIAS \/ TECNOLOGIA AI<\/p>\n<\/div>

\u201cAs m\u00e1quinas substituir\u00e3o os seres humanos?\u201d O ano era 1940, e Franklin D. Roosevelt, em um debate com o presidente do MIT, estava preocupado com o impacto das m\u00e1quinas sobre a taxa de desemprego. Dezesseis anos depois, na confer\u00eancia de Dartmouth, a Intelig\u00eancia Artificial (IA) entrou oficialmente para o pante\u00e3o das disciplinas cient\u00edficas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

\u201cAs m\u00e1quinas substituir\u00e3o os seres humanos?\u201d O ano era 1940, e Franklin D. Roosevelt, em um debate com o presidente da<\/strong>\u00a0MIT<\/strong>, O senhor estava preocupado com o impacto das m\u00e1quinas sobre a taxa de desemprego. Dezesseis anos depois, na confer\u00eancia de Dartmouth, <\/strong>Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/strong> entra oficialmente para o pante\u00e3o das disciplinas cient\u00edficas. Desta vez, certamente, os rob\u00f4s substituir\u00e3o os seres humanos. \u00c9 apenas uma quest\u00e3o de anos, talvez de meses... Sessenta anos depois, nossos colegas de profiss\u00e3o ainda s\u00e3o feitos de carne e osso, e nossas ambi\u00e7\u00f5es foram finalmente revisadas para baixo. O exemplo mais recente: o carro sem motorista, que previmos para 2020 h\u00e1 quatro anos. Um conselho: mantenha sua carteira de motorista por mais dez anos, pelo menos.<\/strong><\/p>\n

Sim, \u00e9 prov\u00e1vel que, um dia, um artificial intelligence saiba fazer tudo t\u00e3o bem quanto um ser humano, como prev\u00ea Geoffrey Hinton, vencedor do Pr\u00eamio Turing de 2019. Mas n\u00e3o se trata de uma quest\u00e3o de meses, nem mesmo de anos... Meio s\u00e9culo? Algumas centenas de anos? Mais? Seria imprudente sequer tentar adivinhar.<\/p>\n

Os pesquisadores se deparam com v\u00e1rios obst\u00e1culos importantes que obrigam a IA a permanecer em um est\u00e1gio \u201cfraco\u201d. Por enquanto, os algoritmos podem resolver problemas \u201cespec\u00edficos\u201d para os quais foram treinados (jogos, por exemplo), interpretar brevemente os sentidos (reconhecimento vocal e visual) e at\u00e9 mesmo gerar vozes, textos ou imagens, como a Samsung e outros demonstraram recentemente. A \u201caprendizagem profunda\u201d, que se baseia em redes de neur\u00f4nios artificiais, nos fez dar um salto nos \u00faltimos anos. Mas n\u00e3o \u00e9 simplesmente o fato de uma IA ser capaz de vencer o campe\u00e3o mundial do jogo Go ou qualquer humano no xadrez que a torna \u201cpoderosa\u201d. Experimente pedir ao AlphaGo para memorizar sua lista de compras para o senhor se convencer: o senhor n\u00e3o voltar\u00e1 do supermercado com muito - ou quase nada - na sacola. Estima-se at\u00e9 mesmo que o quociente intelectual do artificial intelligence de hoje seria equivalente ao de uma crian\u00e7a de quatro anos de idade (um resultado que deve ser considerado com cautela, pois a IA testada foi programada especificamente para as compet\u00eancias avaliadas pelo teste). No entanto, isso n\u00e3o deixa de ser tranquilizador para o presidente Roosevelt.<\/p>\n

Quatro \u00e1reas principais ainda n\u00e3o s\u00e3o dominadas por essa \u201ccrian\u00e7a de quatro anos\u201d, sobre a qual n\u00f3s, humanos, temos vantagens significativas:<\/em><\/p>\n

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  • Programa\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomas. Imagine um rob\u00f4 de limpeza em um parque. Se sua bateria estiver fraca, ele n\u00e3o poder\u00e1 gerar seu pr\u00f3prio plano para se recarregar. Os programadores ter\u00e3o que integrar um sistema para que ele saiba como localizar a zona de recarga e ir at\u00e9 l\u00e1. E se um dia essa zona estiver fora de servi\u00e7o, ele n\u00e3o saber\u00e1 como se adaptar por conta pr\u00f3pria, a menos que esse caso tenha sido previsto pelos criadores do algoritmo - nesse caso, um agente humano n\u00e3o teria problemas em imaginar um plano de conting\u00eancia se a loja de sandu\u00edches do parque estivesse fechada. Em outras palavras, em um ambiente incerto, nossos artificial intelligences n\u00e3o t\u00eam tanta intelig\u00eancia assim. \u00c9 verdade que a combina\u00e7\u00e3o das atuais t\u00e9cnicas de IA de \u201caprendizagem profunda\u201d e \u201caprendizagem por refor\u00e7o\u201d permite que nosso rob\u00f4 aprenda sobre seu ambiente e at\u00e9 mesmo sobre as mudan\u00e7as que ocorrem nele, mas somente em ambientes fechados com regras fixas e conhecidas, como nos tabuleiros de um jogo de Go ou xadrez, por exemplo, e n\u00e3o em uma rede rodovi\u00e1ria, onde o inesperado pode acontecer a qualquer momento.<\/li>\n<\/ul>\n
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    • A capacidade de aprender com menos exemplos. Imagine esse mesmo rob\u00f4, nesse mesmo parque. Para identificar o c\u00e3o que se aproxima como um perigo em potencial, o rob\u00f4 teria que digerir milh\u00f5es de fotos com e sem c\u00e3es antes de se tornar operacional. Porque hoje, por mais inteligentes que sejam, nossos algoritmos precisam de uma quantidade enorme de exemplos para poder reconhecer o que \u00e9 um cachorro, uma \u00e1rvore ou uma mesa. A crian\u00e7a de quatro anos n\u00e3o precisa de milhares ou milh\u00f5es de exemplos de c\u00e3es para reconhecer um. Uma abordagem de pesquisa, chamada de \u201caprendizagem por transfer\u00eancia\u201d, permitiria que nosso rob\u00f4 aprendesse a reconhecer o ambiente em que se encontra, por mais diversificado que seja, a partir de um n\u00famero reduzido de exemplos.<\/li>\n<\/ul>\n
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      • Aprendizagem baseada em explica\u00e7\u00f5es. Atualmente, os algoritmos de IA s\u00e3o derivados exclusivamente de exemplos, mas n\u00e3o podem se beneficiar de uma conceitualiza\u00e7\u00e3o do que aprenderam. Podemos dizer a uma crian\u00e7a que uma pantera \u00e9 um gato grande e que um barco n\u00e3o tem pernas, caso contr\u00e1rio, ele andaria. Assim, a crian\u00e7a reconheceria panteras e n\u00e3o esperaria ver uma foto de um barco usando shorts. Uma m\u00e1quina n\u00e3o pode fazer isso; ela n\u00e3o sabe como identificar uma pantera, a menos que j\u00e1 tenha visto v\u00e1rios exemplos, e nunca se incomodar\u00e1 com a vis\u00e3o de uma foto de um catamar\u00e3 passeando.<\/li>\n<\/ul>\n
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        • Explicabilidade dos resultados. Na maioria das vezes, os seres humanos s\u00e3o capazes, quando solicitados, de explicar, pelo menos parcialmente, por que tomaram uma decis\u00e3o em vez de outra. As IAs mais avan\u00e7adas s\u00e3o professores muito ruins quando se trata de explicar como resolveram um problema. Isso \u00e9 preocupante agora que elas est\u00e3o prestando cada vez mais assist\u00eancia a banqueiros, seguradoras e m\u00e9dicos. Os algoritmos modernos de aprendizagem profunda s\u00e3o compostos por milh\u00f5es de neur\u00f4nios artificiais que se organizam entre si e, uma vez treinados, entram no modo \u201ccaixa preta\u201d: mesmo quem os projetou n\u00e3o consegue interpretar facilmente os resultados de seu funcionamento. Isso \u00e9 pr\u00e1tico (eles podem resolver rapidamente problemas muito complexos) e extremamente problem\u00e1tico: como justificar para seu cliente uma recusa de empr\u00e9stimo decidida por um algoritmo? E como entender que esse carro sem motorista optou por fazer uma manobra altamente perigosa, arriscando danos materiais ou at\u00e9 mesmo humanos? Mesmo que seja a decis\u00e3o correta, como confiar em um artificial intelligence se ele faz um diagn\u00f3stico contr\u00e1rio ao de um m\u00e9dico especialista?<\/li>\n<\/ul>\n

          Devido a esses impedimentos, os artificial intelligences atuais s\u00e3o IAs \u201cfracas\u201d sobre as quais os humanos t\u00eam vantagem. Especialmente porque os pesquisadores s\u00e3o confrontados com o problema da formaliza\u00e7\u00e3o te\u00f3rica dos algoritmos usados. Existem alguns teoremas, mas nossa experi\u00eancia ainda se baseia principalmente no conhecimento emp\u00edrico e nem sempre em teorias matem\u00e1ticas implac\u00e1veis. Prosseguimos por tentativa e erro, avan\u00e7amos, modificamos, para finalmente atingir nossos objetivos. Pois se as m\u00e1quinas \u00e0s vezes t\u00eam dificuldade para entender os seres humanos, os seres humanos tamb\u00e9m t\u00eam dificuldade para entender o funcionamento de suas m\u00e1quinas.<\/p>\n

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          \u201cAs m\u00e1quinas substituir\u00e3o os seres humanos?\u201d O ano era 1940, e Franklin D. Roosevelt, em um debate com o presidente do MIT, estava preocupado com o impacto das m\u00e1quinas sobre a taxa de desemprego. Dezesseis anos depois, na confer\u00eancia de Dartmouth, a Intelig\u00eancia Artificial (IA) entrou oficialmente para o pante\u00e3o das disciplinas cient\u00edficas.<\/p>","protected":false},"featured_media":5548,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-5547","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/5547","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5548"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5547"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=5547"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=5547"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}