Por Claudio Pinhanez*
Que a inteligência artificial (IA) está intrínseca à transformação digital que a sociedade vem passando, isso muitos já estão cientes. E não só cientes, mas, inteligentemente, buscando aproveitar as oportunidades que esse cenário oferece a partir dos grandes avanços científicos dos últimos anos.
Acredito que, dentro desse contexto, vale uma reflexão acerca do que o futuro reserva, pensando além das melhorias no poder de processamento e eficiência computacional às quais a IA é constantemente associada.
Em 2020, três temas moldarão o avanço dessa tecnologia: automação, processamento de linguagem natural (PNL) e confiança.
De maneira geral, veremos os sistemas de IA trabalharem com mais rapidez e facilidade para cientistas de dados, empresas e consumidores por meio da automação no uso da IA.
Para um futuro não tão distante é certo que mais sistemas de IA começarão a confiar na tecnologia neuro-simbólica, que combina aprendizado numérico e processamento simbólico. Sistemas neuro-simbólico são a chave para avanços nas tecnologias de PNL, ajudando os computadores a entenderem melhor a linguagem humana e as conversas, e incorporando o domínio do conhecimento.
Essas descobertas em breve ajudarão as empresas a implantarem mais ferramentas automatizadas de atendimento ao cliente e suporte técnico, baseadas em conversação. Mas graças ao uso de processamento simbólico, serão necessários muito menos dados para treinar a IA.
Outro ponto importante é que a IA não irá acabar com seu emprego, mas irá mudar a forma como você trabalha. Claro, a IA continuará impactando o ambiente de trabalho nos próximos anos. Mas o medo que os humanos têm de perder seus empregos para as máquinas é injustificado. Em vez disso, a IA transformará a maneira como as pessoas trabalham por meio da automação de tarefas rotineiras.
Ela nos ajudará cada vez mais em tarefas que envolvam monitoramento de dados, mas deverá ter um impacto menos direto em tarefas que exijam habilidades humanas mais complexas, como tarefas que envolvem conhecimentos em design e experiência.
Os profissionais em 2020 começarão a ver esses efeitos à medida que a IA entrar em seus locais de trabalho em todo o mundo. As empresas começarão a adaptar funções e processos, enquanto os funcionários deverão focar em expandir seus conhecimentos.
Agora vamos falar de confiança. Pode parecer óbvio que para confiarmos na IA, os sistemas devem ser confiáveis, justos e responsáveis. Temos que garantir que o público possa ter certeza de que a tecnologia é segura e que suas conclusões ou recomendações não são tendenciosas ou manipuladas.
Neste ano, começaremos a ver que os componentes que regulam a confiabilidade serão entrelaçados à estrutura do ciclo de vida da IA para nos ajudar a criar, testar, executar, monitorar e certificar aplicativos de IA por confiança, e não apenas desempenho.
Assim como com o surgimento da AutoIA, que usa a inteligência artificial para criar sistemas de IA, veremos o surgimento de ferramentas de inteligência artificial para governar a própria IA. Essa adoção criará fluxos de trabalho de IA mais confiáveis em todos os setores, especialmente naqueles que são fortemente regulamentados.
Tecnologia a favor do meio ambiente
E, quem diria, a IA também será mais verde em 2020. Em tempos de preocupação com questões de sustentabilidade, espere ver maiores esforços que visam tornar a tecnologia de IA uma aliada do meio ambiente.
Isso inclui a criação de novos materiais, como “óxidos de metais de transição”, que tornam os dispositivos mais flexíveis; novos designs de chips com processamento analógico e de sinais mistos, bem como novas técnicas de software baseadas em computação aproximada, que visam aumentar a eficiência no processamento das crescentes cargas de trabalho de IA e assim reduzir sua pegada de carbono.
Novos materiais
Apesar de observarmos nos últimos séculos o desenvolvimento crescente de pesquisas relacionadas à criação de novos materiais e medicamentos, é fato que pesquisadores ainda lutam para mapear as centenas de milhares de reações possíveis ao criar diferentes moléculas. O grande volume de informações significa que é muito difícil um cientista se lembrar de todos os tipos de reações moleculares. É impossível ser especialista em tudo.
E agora, talvez eles nem precisem. A IBM desenvolveu uma ferramenta de IA que pode prever milhões de reações químicas – tanto para frente quanto para trás -, além de sintetizar moléculas na nuvem – chamada de RXN for Chemistry (você já pode experimentar). Em 2020 já devemos ver um crescimento significativo na capacidade da IA e da automação para estimular avanços na descoberta e desenvolvimento de materiais.
Ah, eu poderia escrever muito mais sobre o que estar por vir e as possibilidades que a tecnologia pode trazer, mas agora prefiro deixar para você esse exercício. Vai por mim, a IA irá mudar – e muito! – a sua visão de mundo.
*Claudio Pinhanez é PhD em IA pelo MIT e gerente do grupo de Inteligência Conversacional da IBM Research Brasil.
