3 áreas em que a inteligência artificial já está melhorando nossas vidas

O que a inteligência artificial gera de fascínio, gera também de medo. Para Daniela Rus, que trabalha com essa tecnologia, o veredito depende de nós, humanos.

"É uma ferramenta que não é inerentemente boa ou ruim, é o que se decide fazer com ela. Como qualquer outra — como uma faca, o fogo —, ela pode ser usada de diferentes maneiras, e precisamos garantir que seja usada por razões positivas", diz Rus, professora de engenharia elétrica e ciência da computação no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, além de diretora do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL).

"Quanto mais pessoas participam da inteligência artificial, mais ela se democratiza, mais pode florescer."

Rus reconhece que a comunidade que pesquisa a inteligência artificial "não entende todos os aspectos da tecnologia, mas está trabalhando muito para obter uma compreensão mais profunda e aprender sobre seus possíveis usos e obstáculos".

E afirma que há muitos que se dedicam ao desenvolvimento de ferramentas contra a desinformação e contra outras coisas que "podem dar errado com a inteligência artificial". Rus se sente otimista.

“(A inteligência artificial) pode nos capacitar de várias maneiras: pode melhorar nossa memória, velocidade de cálculo, capacidade de previsão, pode nos ajudar a julgar situações para tomarmos melhores decisões”.

A seguir, Daniela Rus e outra entusiasta da tecnologia, a engenheira Mihaela van der Schaar, apontam como a inteligência artificial já está afetando nossas vidas positivamente — da saúde ao transporte.

"Há muito debate sobre como a inteligência artificial (IA) pode substituir os humanos, mas estou muito interessada em construir uma IA que não substitua os humanos, mas que possa nos tornar, independentemente da idade, mais inteligentes. Uma IA para o empoderamento humano", aponta Mihaela van der Schaar, professora de inteligência artificial e medicina da Universidade de Cambridge, na Inglaterra.

1. Diagnóstico e tratamento de doenças

   O aprendizado automático (machine learning), que é um subcampo da inteligência artificial, consiste no uso de várias fontes de dados para mapear padrões complexos.
   
   "Isso é importante, por exemplo, para que a medicina personalizada permita o diagnóstico precoce de doenças", explica Mihaela van der Schaar, que dirige um laboratório com seu sobrenome na Universidade de Cambridge.
   
   Ela aponta que o aprendizado automático tem sido usado para analisar imagens, descobrir padrões e, assim, diagnosticar o câncer, por exemplo. Mas a tecnologia pode ser usada muito antes da necessidade de um diagnóstico.
   
   "O aprendizado automático é muito bom para identificar fatores de risco", diz a cientista. E é útil também depois, no tratamento de diversas doenças. "A inteligência artificial pode nos ajudar a aprender não apenas com diferentes pacientes, mas com diferentes respostas a vários medicamentos."
   
   "Fazer isso mentalmente é muito difícil para os médicos. Mesmo médicos muito inteligentes não conseguem integrar fontes de dados tão diversas, além de não terem nas mãos informações suficientes."
   
   A médica afirma que, em um trabalho conjunto com colegas dos Estados Unidos, Reino Unido e Países Baixos, eles perceberam que a inteligência artificial pode identificar até 24 horas antes dos médicos que um paciente precisará ser internado em uma unidade de terapia intensiva (UTI).

2. Encontrar rotas e nichos de mercado

   "Se você usa Waze, Google Maps ou qualquer outro aplicativo de navegação, já está usando inteligência artificial, porque todas as estatísticas e previsões para se deslocar de um lugar para outro usam essa tecnologia", diz a engenheira Daniela Rus.
   
   O Google se tornou uma das empresas que mais utiliza esta ferramenta. Seja de carro ou a pé, o Google Maps ajuda os usuários a encontrar um determinado lugar "graças a um sistema que aprendeu a ler nomes de ruas e endereços de mais de 1 bilhão de imagens do Street View", explica a empresa em seu blog.
   
   Além do transporte, a inteligência artificial está nos ajudando em áreas do mercado de trabalho, explica Rus.
   
   "Com inteligência artificial, podemos obter estatísticas sobre o que os clientes estão dizendo nas mídias sociais, sobre o que precisam e também sobre o que é necessário na cadeia de suprimentos."
   
   Com uma melhor compreensão sobre os consumidores, é possível oferecer serviços mais personalizados, defende.Além disso, Rus aponta que essa distribuição de tarefas para as máquinas não despreza as capacidades humanas.
   
   "Com a robótica da inteligência artificial e as tecnologias de aprendizado automático, podemos delegar algumas tarefas rotineiras para as máquinas. Isso realmente aumenta nossa eficiência e produtividade, além de nos permitir focar em aspectos mais cognitivos, como o pensamento crítico e a criatividade."

3. Idiomas

   Se você já usou o Google Tradutor, também já usou a inteligência artificial. A ferramenta foi treinada com conteúdo tirado da própria internet e consegue fazer o reconhecimento visual de caracteres.
   
   Rus explica que as tecnologias de tradução fazem parte do que é conhecido como o processamento de linguagem natural ou modelos de linguagem extensivos. Esse tipo de tecnologia abarca "uma grande quantidade de dados" — em texto ou não. Para nos ajudar a entender melhor como ela funciona, a especialista nos convida a pensar em imagens.
   
   Se você deseja ter um sistema de inteligência artificial que reconheça automaticamente os objetos ao seu redor, como um celular, uma estante ou uma cadeira, você precisa dar à ferramenta muitos exemplos deles.
   
   Com esses exemplos cadastrados — e em diferentes ângulos —, o modelo de aprendizado automático é treinado para reconhecer esses objetos.
   
   No caso da geração e da tradução de textos, o que a tecnologia faz é analisar exemplos de textos anteriores e suas maneiras de ordenar as palavras, para depois criar a partir disso novos textos.
   
   "Assim, grandes modelos de linguagem agora nos permitem olhar para sequências de texto cada vez mais longas, para gerar sequências cada vez mais complexas."