Inteligência artificial: estamos preparados?

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