José Roberto Securato Junior*
Inteligência artificial não é ficção. Ela já é uma realidade e está no meio de nós. Está tanto nas recomendações dos sites de compra como também no iPhone, no ainda pouco compreendido e usado Siri. Há exemplos mais extremos como um restaurante na Ásia inteiramente operado por robôs; o primeiro livro escrito totalmente por eles (computer generated stories) e ainda o carro da empresa “Tesla”, que dispensa a interferência do condutor nas estradas (sim, ele faz curvas sozinho, lê placas e acompanha o trânsito).
O mercado financeiro também conta com a sua presença. Estima-se que mais de 50% das transações em Bolsa de Valores do mundo são originadas por robôs (seria um deles comprando de outro?). Enquanto isso, em outro contexto, há humanos que também parecem máquinas, mas, aqui, não trataremos deste assunto.
Em um dos eventos do Knowledge Exchange Session (KES), o professor de Ciências da Computação da Northwestern University, Kris Hammond, foi categórico: “Não há nenhum aspecto do ser humano que não poderá ser replicado por uma máquina”. Ainda segundo ele, “seremos capazes de criar um mundo em que os humanos não precisarão fazer nada, a não ser socializar”. No limite, se aplicarmos realidade virtual, nem precisarão socializar.
Embora não haja um CEO no mundo que não tenha sonhado em ter terabytes de informação, foi justamente este excesso de conhecimentos que viabilizou a inteligência artificial, um fenômeno que o próprio Kris chamou de “explosão de dados”: não temos condições de consumir, processar e digerir essa enormidade de informações. A inteligência artificial sim.
Deep learning, predictive analytics, evidence based, machine learning systems, prescriptive analytics, natural language, etc… Todos os métodos de inteligência artificial se resumem às habilidades de avaliar (assess), prever (predict) e recomendar (advise). Note que aprendizado é um meio, não o fim.
Inteligência artificial passa por compilar todas as possíveis respostas para uma pergunta, associando pequenas quantidades de informação, da mais para a menos relevante, estimando a probabilidade de esta resposta estar certa. Como o processo é estatístico, quanto mais dados relacionados ao assunto estiverem disponíveis, maior será a possibilidade de acerto. Por exemplo: se uma máquina chega à mesma resposta por quarenta caminhos diferentes e à outra por apenas cinco caminhos distintos, é muito provável (40/45, ou 89% de certeza) que a primeira resposta seja a correta.
A limitação da maioria das ferramentas de inteligência artificial está relacionada à resposta, e na resposta apenas. Geralmente, seus métodos são incapazes de reproduzir como se chegou a tal conclusão, o que é fundamental quando os seus impactos são de extrema relevância (neste contexto, podemos citar como exemplo a decisão de se submeter, ou não, a uma cirurgia de cérebro).
Outro entrave é que somente a análise de dados é insuficiente para produzir uma recomendação. Há de se incorporar premissas e propósito na análise, o que nem sempre está acessível para um robô. Ano após ano, a informação e a tecnologia estão disponíveis e sofisticadas. Novos problemas como privacidade, ética e responsabilidade na inteligência artificial serão debatidos e equacionados.
Cada vez menos, será evidente a diferença entre inteligência artificial e a humana que a criou. Como também disse Kris Hammond, ter ou não uma explicação é a diferença entre um parceiro e um mandão (partner e bully, em inglês). Entretanto, o que sempre irá nos distinguir das máquinas será o propósito. Ou será que elas, as máquinas, podem ter um propósito também?
*José Roberto Securato Junior é Vice-Presidente do Instituto Brasileiro de Executivos de Varejo e Mercado de Consumo (IBEVAR) e diretor da Saint Paul Advisors
