A escada da causalidade e sua aplicação na Inteligência Artificial: Uma nova era para a tomada de decisão automatizada.

Por: Professor Morim

No dia a dia, estamos cercados por decisões e ações que envolvem consequências e impactos. A capacidade de entender o que causa o que, e de prever os efeitos de nossas ações, é algo que nós, seres humanos, fazemos intuitivamente. Agora, estamos transferindo essa capacidade para máquinas. A Escada da Causalidade, descrita por Judea Pearl em seu livro The Book of Why, oferece um modelo de três níveis para entender como humanos e máquinas podem navegar na complexidade da causa e efeito. Esses três níveis – Associação, Intervenção e Contrafactuais – têm aplicações práticas significativas em IA, transformando a maneira como desenvolvemos sistemas de aprendizado de máquina e automação de decisões.

1. Associação: O Primeiro Degrau da Escada

No nível mais básico, a IA opera por meio da observação e identificação de padrões, sem necessariamente entender as causas subjacentes. Este nível é onde se situam muitas das técnicas tradicionais de aprendizado de máquina, como redes neurais e algoritmos de classificação. Aqui, o aprendizado ocorre por meio da detecção de associações entre variáveis.

Exemplo Prático: Os sistemas de recomendação de plataformas como Netflix e Amazon são exemplos típicos do uso de associações. Eles observam o comportamento de seus usuários, identificam padrões de preferências e, com base nessas associações, recomendam novos conteúdos ou produtos que, estatisticamente, são mais prováveis de agradar.

2. Intervenção: O Segundo Degrau e o Poder da Ação

O segundo nível da Escada da Causalidade envolve a intervenção direta no ambiente para testar hipóteses sobre como certas variáveis influenciam outras. Este nível já é bastante utilizado em contextos como testes de A/B em plataformas digitais, onde se modifica um elemento do sistema para observar os resultados.

Exemplo Prático: Imagine uma empresa como o Facebook realizando um teste de A/B para modificar o design de uma interface. A IA pode alterar a cor de um botão de 'Curtir' para analisar se isso aumenta ou diminui o engajamento dos usuários. Aqui, ao invés de apenas

observar padrões, o sistema atua diretamente no ambiente para gerar novos dados e validar ou refutar hipóteses causais.

3. Contrafactuais: O Degrau Mais Alto da Escada

O nível mais avançado da Escada da Causalidade é aquele onde a IA começa a raciocinar com base em cenários hipotéticos, explorando o que poderia ter acontecido em circunstâncias alternativas. Este nível está relacionado ao pensamento contrafactual, onde as perguntas do tipo 'E se?' são centrais para a tomada de decisão.

Exemplo Prático: Nos sistemas de carros autônomos, a IA pode simular múltiplos cenários contrafactuais para prever a melhor ação a ser tomada em situações de risco. O carro pode perguntar: 'E se eu tivesse acelerado em vez de freado?' ou 'O que teria acontecido se o pedestre estivesse 2 metros mais perto?'. Esse tipo de raciocínio é essencial para garantir a segurança em tempo real.

A Escada da Causalidade na Prática da IA Moderna

A Escada da Causalidade nos permite entender onde estamos e para onde a IA pode evoluir. Enquanto a maioria das aplicações de IA hoje ainda reside no nível de Associação, estamos caminhando para um futuro em que a Intervenção e os Contrafactuais se tornarão mais comuns. Esses avanços permitirão que a IA seja usada em contextos mais complexos, desde a previsão de cenários econômicos até a modelagem de políticas públicas e o planejamento estratégico em tempo real.

Referências Bibliográficas

Pearl, Judea; Mackenzie, Dana. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Basic Books, 2018.

Blei, David M.; Jordan, Michael I. "Variational Inference: A Review for Statisticians." Journal of the American Statistical Association, 2017.

Hernán, Miguel A.; Robins, James M. Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2020.

Shmueli, Galit. "To Explain or to Predict?" Statistical Science, 2010.