Sociedade
17/4/2013 - 09h20
por Antonio Martins, do Outras Palavras
Breve,
mente humana irá interagir com sistemas capazes de conhecê-la e
influenciá-la. Consequências culturais e políticas precisam ser
debatidas já
Ao chegar a uma cidade desconhecida, você consulta, por voz, seu
computador móvel – um celular, ou um aparato acoplado a seus óculos –,
em busca de onde dormir. Ele informa, em timbre agradável, que, tendo em
vista seu orçamento, vale tentar o
hostel do lugar; e, claro,
indica o caminho. Você quer saber mais: “Que fazer à noite”? Ouve
proposta de uma festa ao ar livre: o sistema sabe que bailes funk não te
animam. “Onde encontro o movimento contra a construção de um novo
shopping-center?”,
você indaga. Um ruído característico, criado para sugerir suavidade e
proteção, sinaliza que os dados foram tirados do ar, por ordem judicial.
Você reflete: valerá consultar as notícias locais? Que tipo de filtros
as selecionarão? Será que também bloqueiam os blogs?
A cena é fictícia, mas talvez não por muito tempo. Do ponto de vista
tecnológico, algumas das grandes corporações voltadas para a internet
desenvolvem, há anos, sistemas cada vez mais sofisticados de
inteligência artificial. O Google é, como seria de se prever, o mais
avançado. Seus engenheiros trabalham com um paradigma trazido
diretamente da ficção científica. Querem produzir algo como “o
computador da Enterprise”, a nave-mãe da série Star Trek, segundo revela
o jornalista Fahrad Manjoo, numa inqueitante reportagem que a revista
Slate acaba de publicar.
Há três diferenças radicais entre a máquina do Enterprise e os
sistemas de busca atuais, explica Manjoo. O sistema existente na ficção
científica compreendia a voz humana e era capaz de manter conversações.
Oferecia, a perguntas complexas, respostas precisas – algo muito
distinto de uma coleção de links. E, ainda mais assombroso, era capaz de
antecipar as perguntas do comandante da nave, por armazenar muito mais
dados sobre situações presentes e passadas e acessá-los com rapidez
imbatível.
Os caminhos para produzir sistemas assim existem no mundo real e já
estão sendo trilhados. Eles foram abertos por algo chamado “aprendizagem
profunda” (
deep-learning, em inglês), um ramo avançado da “aprendizagem automática” (
machine learning).
Implica programar máquinas para funcionar como “redes neurônicas
artificiais” – tornando-as capazes agir como o cérebro humano e
reconhecer padrões e conceitos, ao invés de simplesmente processar
imensas quantidades de dados.
O esforço para tanto teve início ainda nos anos 1960, e viveu altos e
baixos, conta o jornalista científico John Markoff, num texto de
novembro passado, redigido para o New York Times. Nos últimos meses,
porém, os avanços têm sido surpreendentes. Máquinas programadas para
aprender têm realizado notável progresso no reconhecimento da fala, no
desenvolvimento de visão artificial e, em especial, na capacidade
realizar buscas conceituais, em imensas bases de dados, para resolver
problemas intricados.
Há pouco, um programa criado por cientistas no Laboratório Suíço de
Inteligência Artificial (IDSIA, em Lugano) superou seres humanos, numa
disputa para “enxergar” e “reconhecer” sinais de trânsito. O diretor da
instituição, Jürgen Schmidhuber,previu a possibilidade de, “num futuro
não distante”, apontar o telefone celular para um placa, em qualquer
idioma, e obter a tradução instantaneamente.
Servindo-se do mesmo tipo de tecnologia, o princiapal cientista da
Microsoft, Richard F. Rashid, proferiu, em inglês, uma conferência em
Tianjin (China) outubro passado, num auditório escuro. Enquanto falava,
um programa reconhecia suas palavras e as transcrevia, no idioma
original, em um grande painel. E fez mais. A cada pausa de Rashid, o
program traduzia a fala para o mandarim no mesmo painel, e gerava uma
simulação eletrônica de voz, neste segundo idioma. À mesma época, um
grupo de estudantes da Universidade de Toronto, coordenada pelo
cientista da computação Geoffrey Hinton, venceu um concurso da
multinacional farmacêutica Merck, para encontrar moléculas capazes de
gerar novas drogas. Nem os alunos de Hinton, nem ele próprio, tinha
conhecimento algum sobre as moléculas farmacêuticas: limitaram-se a
programar, usando técnicas deep-learning.
Os gigantes da internet lutam intensamente para tirar proveito de
tais avanços. Depois de ter adquirido a Siri Inc., em 2010, a Apple
aposta muito alto num aplicativo de mesmo nome, que, além de reconhecer
voz, compreende e executa tarefas simples. A Baidu, que mantém o sistema
de buscas mais usado na China e o quinto site de maior audiência
global, acaba de criar seu próprio laboratório de deep learning.
Poderosa, decidiu instalá-lo no Silicon Valley, a cerca de cem
quilômetros de San Francisco: quer tirar proveito da grande
disponibilidade de cientistas e engenheiros muito talentosos e
atualizados, formados na Califórnia.
O líder Google baseia-se em deep learning para construir e
aperfeiçoar seus carros sem motorista e seus óculos-computadores – mas
também para aperfeiçoar aplicações já disponíveis ao público. Há anos, o
mecanismo de busca aprende, a cada pesquisa, a identificar as
preferências do usuário – apresentando resultados personalizados a cada
um. Desde junho do ano passado, o sistema está respondendo parte
crescente das buscas, com o
knowledge graph, uma ficha-resumo
que aparece à direita da tela, ao lado da tradicional coleção de links
(digite, por exemplo, Karl Marx, ou Vinícius de Moraes). Já há milhões
de fichas disponíveis, todas construídas automaticamente pelo sistema.
Amit Singhal, o engenheiro indiano que lidera a equipe de pesquisas da
empresa, afirma: “posso imaginar um mundo em que não preciso mais
pesquisar. Estou num lugar qualquer, ao meio-dia, e meu sistema
recomenda imediatamente os restaurantes próximos de que vou gostar,
porque servem comida apimentada”.
Quando existirem, tais sistemas (o Baidu trabalha no Baidu Eye, um
projeto de óculos-computadores; a Apple, num relógio de características
semelhantes, o iWatch…) terão, evidentemente, imenso impacto cultural,
econômico e político. Eles reunirão, sobre cada usuário, um vastíssimo
conjunto de informações pessoais. Além disso, funcionarão como uma
espécie de cérebro auxiliar, conectado quase diretamente ao humano, cujo
comportamento conhecerão e estarão “acostumados” a influenciar…
Não é, necessariamente, um cenário sombrio. A ultra-conectividade
destes sistemas pode favorecer ações coletivas e conscientes
instantâneas, com enorme potencial transformador. Alguém presencia o
desrespeito a um direito ou liberdade (um ato de homofobia, ou uma ação
policial truculenta, digamos) e convoca, sem demora, uma iniciativa de
resistência, no local em que a ameaça se dá – compartilhando fotos,
endereço e mapa. Num plano mais amplo, organiza-se uma manifestação
internacional (por exemplo, contra as políticas de “austeridade”
impostas pela oligarquia financeira); e se articulam protestos
simultâneos para pressionar, até que cedam, as instituições e
governantes que aplicam tais políticas.
Mas a perspectiva de que surjam sistemas muito mais capazes de
influenciar as decisões individuais e coletivas dos seres humanos
deveria reabrir um debate muitas vezes subestimado. Como influenciar os
rumos da internet, para mantê-la livre e impedir que se converta em
instrumento de controle social? De que modo assegurar sua neutralidade,
frequentemente ameaçada pelos interesses comerciais de empresas de
telecomunicação (leia artigo de Sérgio Amadeu)? Que atitude adotar
diante de um gigante como Google, que multiplica o acesso a informação e
a conectividade (e jogou papel decisivo numa das batalhas pela
liberdade da rede), mas parece crescentemente influenciado pela lógica
estrita de grande corporação? Como evitar que, no Brasil, autoridades
locais (prefeitos, vereadores), ou o poder econômico continuem contando
com o Judiciário para censurar a livre expressão de ideias, fechar blogs
e intimidar seus autores pelo medo?
Sociedades mobilizadas e com vocação para a autonomia terão muito a
ganhar, com os novos passos da inteligência artificial. Nas demais, ela
pode ser uma tragédia.
* Publicado originalmente no site Outras Palavras.
(Outras Palavras)
Algumas aplicações de Inteligencia Artificial (IA):
Freitas, M.A.S.; Billib, M.H.A. Drought
prediction and characteristic analysis in semiarid Ceara, northeast
Brazil. Sustainability of water resources under increasing uncertainty.
Proceedings of an international symposium of the Fifth Scientific
Assembly of the International Association of Hydrological Sciences
(IAHS), Rabat, Morocco, 23 April to 3 May 1997, Rosbjerg, D.Boutayeb,
N.E.Gustard, A.Kundzewicz, Z.W.Rasmussen, P.F. (eds.).- Wallingford
(United Kingdom): IAHS Press, 1997.- ISBN 0-901502-05-8
http://iahs.info/redbooks/a240/iahs_240_0105.pdf
FREITAS, M. A. S. A Decision Support System for Drought Forecasting
and Reservoirs Management in Northeast Brazil. In: VIII Congresso
Latino-Americano e Ibérico de Meteorologia, 1998, Brasilia. Anais do
VIII Congresso Latino-Americano e Ibérico de Meteorologia, 1998.
http://pt.scribd.com/doc/17863281/A-Decision-Support-System-for-drought-forecasting-and-reservoirs-management-in-NortheastBrazil
http://www.cbmet.com/cbm-files/13-e391e41674a8aab104363bb55a380dc5.pdf
GONCALVES, R. W. ; PINHEIRO, P. R. ; FREITAS, M. A. S. ; CASTRO, A. K.
A. . Multicriteria Methods as Decision Making Aids in the Hydrographic
Basin of Curu River - State of Ceará. In: International Conference
Service System and Service Management, 2006, Troyes - França.
Proceedings International Conference Service System and Service
Management. Troyes : Sponsered by IEEE. v. 1.
http://pt.scribd.com/doc/17656142/Multicriteria-Methods-as-Decision-Making-Aids
FREITAS, M. A. S. . O Fenômeno do El Niño e as Secas no Ceará: A
Previsão através de Modelos Estatísticos e de Redes Neurais
Artificiais. In: I Fórum Interamericano de Gestão de Recursos Hídricos,
1997, Fortaleza. Anais do I Fórum Interamericano de Gestão de Recursos
Hídricos, 1997.
http://pt.scribd.com/doc/17656076/O-Fenomeno-do-El-Nino-e-as-Secas-no-Ceara
FREITAS, M. A. S. Previsão de Secas por Meio de Métodos Estatísticos e
Redes Neurais e Análise de Suas Características Através de Diversos
Índices. In: IX Congresso Brasileiro de Meteorologia, 1996, Campos do
Jordão. Anais do IX Congresso Brasileiro de Meteorologia, 1996.
http://pt.scribd.com/doc/77137923/PREVISAO-DE-SECAS-REDES-NEURAIS
Water Resources Models and Risk Management for Reducing Vulnerability
in Semi-arid regions: The Case of Northeast Brazil - ICID+18, 16-20 de
Agosto de 2010, Fortaleza - Ceará, Brasil
http://pt.scribd.com/doc/80495337/Water-Resources-Models-and-Risk-Management
FREITAS, M. A. S. Um sistema de suporte à decisão para o monitoramento de secas meteorológicas em regiões semi-áridas
http://hp.unifor.br/pdfs_notitia/698.pdf
http://pt.scribd.com/doc/17656360/Um-Sistema-de-Suporte-a-Decisao-para-o-Monitoramento-de-Secas-Meteorologicas-em-Regioes-Semiaridas
FREITAS, M. A. S. A previsão de secas e a gestão hidroenergética: o caso da bacia do rio Parnaiba no nordeste do Brasil
http://pt.scribd.com/doc/17656281/A-Previsao-de-Secas-e-a-Gestao-Hidroenergetica-Bacia-do-Parnaiba
BARROS, F. R. M., FREITAS, M. A. S. A previsão de cheias usando redes neurais artificiais
http://hp.unifor.br/pdfs_notitia/708.pdf
FREITAS, M. A. S. Aspectos a serem considerados quando de uma análise regional integral de secas
http://hp.unifor.br/pdfs_notitia/473.pdf
ALECAR, P. F., RIBEIRO, A. V. R., FREITAS, M. A. S. Modelos
computacionais baseados na biologia: algoritmos genéticos e redes
neurais artificiais
http://hp.unifor.br/pdfs_notitia/694.pdf
SISNANDO, S. R. A., FREITAS, M. A. S. Previsão e Avaliação do
Desempenho dos Contribuintes do ICMS do Estado do Ceará utilizando as
Redes Neurais Artificiais
http://www.bnb.gov.br/projwebren/Exec/artigoRenPDF.aspx?cd_artigo_ren=411
.JPG)
O escritor cearense José Telles: “você nasce poeta” FOTO: MIGUEL PORTELA (22/12/2006)