Onde o Aprendizado de Máquina é usado?

Máquinas treinadas podem ser empacotadas em aplicativos para computadores, telefones celulares ou circuitos com processadores que podem ser inseridos em outros equipamentos maiores, como automóveis e aviões, ou simplesmente serem carregados com o usuário.

Bons exemplos são os programas de busca e remoção de vírus de computadores e programas espiões que visam o roubo de dados pessoais ou corporativos. Novos vírus são disseminados a todo momento mas a maior parte de seu código replica o de vírus já detectados e combatidos. Sistemas inteligentes podem prever com boa exatidão quando um código representa um ataque ou, caso contrário, informar sobre possíveis riscos que ele representa. Da mesma forma um servidor de correio eletrônico (email) pode processar as mensagem recebidas e seus anexos em busca de spams, vírus, mensagens enviadas por remetentes cadastrados como perigosos ou prever outras anomalias.

Procedimentos de segurança de pessoas ou grupos podem ser automatizados. Filas de aeroportos ou de ingresso a um evento público de grande comparecimento podem ser varridas por meio de câmeras que localizam faces cadastradas em listas de criminosos ou encontrar outras características suspeitas que seriam de difícil identificação por funcionários humanos.

A análise de séries temporais, dados coletados ao longo do tempo, submetidas ao treinamento de máquina pode, em muitos casos, permitir a previsão de eventos futuros ou a inferência retrógrada de períodos passados que não foram documentados. Dois casos de interesse evidente são as previsões meteorológicas e da flutuação de mercados e bolsas de valores. Em ambos os casos as previsões automatizadas estão sendo rapidamente aprimoradas e os resultados cada vez mais úteis. A previsão meteorológica, por exemplo, permite o planejamento de ações de defesa ou de emergência em casos de tempestades. Empresas voltadas para as aplicações financeiras têm conseguido sucesso relevante nessa previsão, o que se reflete em lucro. Bancos e outros agentes financeiros usam a IA para previsão de comportamento de clientes, para sugestões de investimentos e prevenção de fraudes.

Um exemplo não óbvio da análise de séries temporais está nos aplicativos de reconhecimento de voz. Conversão direta de voz em texto ou vice-versa, de tradução ou de uso nos chamados assistentes pessoais, tais como o Alexa do Google e Siri da Apple são aplicações deste tecnologia. Através desses assistentes o usuário pode acionar outros aplicativos em seu aparelho pessoal, escolher músicas, enviar emails, entre outras funcionalidades.

O reconhecimento de significado de texto representa uma parte importante dos aplicativos de IA. Chatbots são aplicativos que simulam uma conversação com o usuário, fazendo pesquisas de opinião e preferência, sugerindo um procedimento para o usuário ou escolhendo o atendente humano que melhor responderá a suas demandas. A análise automática de um texto pode discriminar o estado de humor de quem o escreveu e sugerir a ele uma página na web de seu interesse ou um produto que ele esteja inclinado a consumir.

Muitas desta aplicações podem, e de fato o fazem, se beneficiar de um acesso direto à informação obtida por meio de sensores de natureza diversa, principalmente quando estão conectados à internet e transmitem dados em tempos real. Exemplos disso são as leituras de GPS (Global Positioning System ou Sistema Global de Posicionamento) que permitem a exibição de mapas de trânsito atualizados a cada instante, exibindo rotas de menor tráfego ou pontos de congestionamentos. Usando estes sistemas associados a diversos outros sensores, todos analisados por IA, automóveis autônomos podem circular pelas ruas das cidades provocando um número de acidentes inferior àqueles provocados por motoristas humanos. Da mesma forma um drone pode entregar produtos adquiridos remotamente diretamente nas mãos do consumidor.

Baseados na interação que fazemos com as páginas das chamadas rede sociais é possível a captura muito precisa de personalidades, gostos e tendências de um usuário, o que é usado pelos agentes de mídia para veicular propaganda de consumo, de comportamento ou política. Os provedores de conteúdo áudio-visuais, tais como o Netflix, o Youtube e Spotify, usam IAs para acompanhamento dos hábitos de seus usuários para indicar novos acessos à filmes, músicas ou outros produtos de qualquer natureza.

As aplicações de máquinas inteligentes são particularmente animadoras no campo da saúde, em especial para diagnósticos por imagem. Doenças de pele ou dos olhos, ou células cancerosas podem ser detectadas por meio da análise de imagens, muitas vezes com precisão superior à obtida por um técnico humano. O estudo do registro médico pormenorizado de um paciente pode indicar tendências e sugerir formas viáveis de tratamento.

Usuários dos jogos de computadores também são expostos à decisões de máquinas rotineiramente. A industria dos jogos foi uma das primeiras a se aproveitar desta tecnologia e muitos jogos lançam mão de IA para tomadas de decisões e para a animação de personagens virtuais que povoam os mundos de fantasia dos jogos.

A inteligência artificial, com sua habilidade de análise de grande volume de dados, é um recurso poderoso na pesquisa científica. Um exemplo brilhante dessa faceta foi a descoberta anunciada pela NASA em março de 2019 de dois exoplanetas por meio de um algoritmo chamado AstroNet-K2, uma rede neural modificada para o estudo dos dados colhidos pelo telescópio espacial Kepler.

IA e Educação

A Educação é um setor tradicionalmente refratário às novas tecnologias e as novidades demoram para entrar na sala de aula. Apesar disso muitas propostas envolvendo IA têm surgido, algumas delas já em aplicação.

O professor hoje compete na atenção dos alunos com uma variedade de estímulos eletrônicos, jogos, páginas da web interativas e ambientes de interação social. Qualquer sistema educacional no presente e futuro próximo deve oferecer estímulo similar ao encontrado nesses meios, buscando dialogar com os alunos no ambiente de interatividade digital com que estão bem familiarizados.

Ainda que os computadores já sejam, há algum tempo, utilizados no manejo da burocracia escolar, sistemas inteligentes podem agilizar esse processo. Professores gastam boa parte de seu tempo em atividades burocráticas, não relacionadas com o ensino em si. A avaliação de exames e o preenchimento de formulários, o acompanhamento de frequências às aulas, o contato permanente com pais e responsáveis e o controle de estoque de material escolar, todas são tarefas que podem ser facilitadas com o uso de IA. O mesmo ocorre com o gerenciamento de matrículas, formulação de calendários e manejo de pessoal. Para o aluno um assistente escolar pode agendar compromissos virtuais ou não, acompanhar a rotina de estudos e contato com professores.

É no campo puramente acadêmico, no entanto, que se pode esperar os melhores resultados. Sistemas inteligentes tem sido treinados para a personalização com ajuste super fino de ementas e fluxos de estudo para o indivíduo, levando em conta suas habilidades e deficiências. Com a adoção de textos eletrônicos a informação antes contida em grandes volumes de papel pode ser, de modo simples e de baixo custo, fragmentada em guias menores de estudos, contendo blocos lógicos completos com referência a recursos multimídia e conteúdo expandido. Sistemas de IA podem fornecer uma interface interativa capaz de responder perguntas ou indicar referências visando esclarecer pontos pouco compreendidos. Uma IA pode auxiliar o professor inclusive por meio de diálogos falados, resolvendo dúvidas e ajudando na solução de exercícios, enquanto a análise de imagens capturadas por câmeras pode indicar o nível de concentração ou dispersão dos estudantes.

Associada ao uso da apresentação dinâmica de conteúdo um sistema treinado por IA e subsidiado por avaliações permanentes e automáticas de desempenho pode indicar o melhor roteiro, as necessárias revisões e ritmo do aprendizado. Tutores automáticos podem acompanhar e sugerir o ritmo de estudo de um estudante. A avaliação permanente, além de tornar desnecessária a temida temporada de provas, avaliará o nível atual de conhecimento do aluno, insistindo em exemplos e exercícios caso um conceito não esteja bem assimilado através da apresentação de questões com níveis crescentes de dificuldade, sugerindo o retorno para níveis mais básicos ou a progressão para tópicos mais avançados. Ele pode identificar lacunas no entendimento e apresentar as intervenções corretas para preencher essas deficiências.

Simultaneamente com a avaliação de testes e exercícios podem ser inseridos mecanismos para a detecção de dificuldades outras que não as puramente acadêmicas, tais como deficiências de visão e concentração para alunos mais jovens.

Evidentemente nenhum sistema, por mais arrojado que seja, poderá se furtar ao estímulo de aspectos humanos básicos tais como a criatividade, cooperação entre indivíduos e desenvolvimento ético. Principalmente nas primeiras fases de implantação dos sistemas inteligentes nas escolas, visto que o efeito completo da exposição a sistemas artificiais não é plenamente conhecido, não se pode permitir uma dependência excessiva nas máquinas. Alunos devem receber estímulo para realizar pesquisas tradicionais em bibliotecas e usar livros físicos. A interação entre alunos e educadores e colegas deve ser uma prioridade. Além disso, em um contexto onde a informação, como acesso aos dados, e a capacidade de processamento destes dados estão super facilitados pela presença de computadores, a criatividade e a habilidade para a solução de problemas, individualmente ou em grupo, deve ser o foco do processo educativo.

Grande parte do desafio das instituições de ensino em face da explosão da IA consiste em treinar profissionais para o uso e desenvolvimento dos próprios sistemas inteligentes. Um usuário não especialista em computação deve adquirir compreensão básica do mecanismo de funcionamento das máquinas, com conhecimento mínimo da arquitetura destes sistemas e da análise estatística utilizada por eles. Caso contrário não saberá discernir que tipo de demandas são adequadas para as IAs nem terá competência para interpretar os resultados destes processos.

O treinamento de especialistas com competência para desenvolver sistemas inteligentes não é desafio menor. A inteligência de máquina e os sistemas de aprendizado dependem profundamente de matemática avançada, em particular a álgebra linear e a estatística, e de programação e lógica. Existe risco evidente do uso das ferramentas mais modernas como caixas pretas onde um programador pode colocar em funcionamento sistemas complexos sem ter um bom domínio da tecnologia envolvida. Além da dependência cultural e tecnológica dos centros desenvolvedores isso cria restrição severa sobre a habilidade para tratar de novos desafios, especialmente aqueles de interesse restrito à comunidade local, tais como problemas dos países em desenvolvimento que não foram devidamente tratados pelos grandes centros de pesquisa.

Expectativa e Desafio Futuro