A inteligência é artificial, lembre-se sempre disso!

Há muito se fala dos impactos da inteligência artificial (#I.A.) em todas as áreas. Na medicina, na advocacia, na segurança, na agricultura, no cotidiano e estilo de vida da sociedade. São diversas as previsões de que muitas profissões irão sofrer mudanças impactantes, algumas até irão deixar de existir!

Para a grande maioria da população, não especialista no tema, essas afirmações causam empolgação e temores, sem contar, as influências "hollywoodeanas" de um mundo às vezes sombrio com máquinas assassinas, ora de um mundo repleto de facilidades.

Não é de hoje a busca da humanidade por esse tema, o futuro sempre foi imaginado por diversas vertentes.

em SYNESIS, [ vol.4, 2013: Imagining Tomorrow: Why the Technological Future We Imagine Is Seldom the One We Get] van riper pergunta, no título… por que, ao imaginar o futuro tecnológico, a gente quase nunca acerta? a resposta não parece óbvia, mas é. olhe as imagens abaixo, cromos de previsões para [usos de] tecnologias no ano 2000, feitas em 1910, na frança. a primeira é de uma mensagem de voz…

Atualmente grandes corporações utilizam o poder computacional no desenvolvimento da I.A. e dentre as mais importantes estão #Google, #Microsoft e #IBM. Elas oferecem diversas possibilidades para quem quiser aprender (até gratuitamente) sobre esse mundo. É possível contratar serviços já desenvolvidos por eles ou você mesmo criar o seu, utilizando suas plataformas, disponibilizadas inicialmente de forma gratuita e a depender do seu uso, pagando-se pelo uso (há também opções de código aberto).

I.A. não é uma das minhas áreas de competência (ainda), mas com um pouco de auto-estudo, pode-se aprender o básico para, principalmente, saber diferenciar o fato do fake. Vale ressaltar que para enveredar por essa área, além de conhecimentos em algumas linguagens de programação como R, Phyton e porque não Java, também é necessário conhecimentos profundos em estatística e probabilidade além das áreas que permeiam a I.A. (redes neurais artificiais, aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda) entre outras.

Para exemplificar de maneira simples e didática, como a coisa funciona, escolhi um novo serviço da IBM chamado Watson Visual Recognition , que permite por exemplo, reconhecer visualmente objetos, lugares e pessoas.

A demo disponibilizada possibilita testar um modelo pré-treinado, para reconhecer categorias específicas, que permitem que você analise imagens para cenas, objetos, faces, cores, alimentos e outros conteúdos.

Com isso, fiz um upload de um meme de internet (imagem do garotinho). No momento que fiz a operação, em poucos segundos (aprox. 4s), a imagem foi processada e classificada com os detalhes ao lado, que foram "interpretados" pela I.A. desenvolvida para reconhecer o conteúdo de uma imagem.

Explicando de maneira simples como a coisa aconteceu, um modelo geral foi definido com diversos atributos. Certamente, ele foi treinado previamente com diversos exemplos de imagens para que suas probabilidades de acerto fossem calibradas. No exemplo em questão, os atributos que permitem inferir a imagem são:

• é uma pessoa (0.83)
• é uma criança (0.64)
• o formato da foto - paisagem ou retrato (0.62)
• o sexo - (0.50 feminino), etc...

Os valores ao lado de cada um desses atributos, são a probabilidade de cada um deles, em relação a foto que utilizei para o exemplo. Portanto, a inteligência está em criar e treinar, suficientemente, um modelo que consiga reconhecer e inferir o que existe numa imagem, sendo corretamente classificado, levando sempre em consideração o escopo do modelo definido(no caso, reconhecer imagens de cenas, objetos, faces, cores, alimentos).

O poder computacional existente, aliada as diversas técnicas de I.A., está atualmente limitado à qualidade dos modelos e ontologias criadas pelos cientistas da computação e especialistas nas diversas áreas. Para se aproximar da maior probabilidade de acerto em reconhecer visualmente as imagens, no caso da ferramenta utilizada, é imprescindível para a I.A. aliar ciência da computação e estatística, com uma pitada (grande) de engenheiros de software muito inteligentes.