Inteligência artificial – soluções disruptivas e novas oportunidades

Com a publicação deste artigo, retomamos as atividades em nosso blog que é dedicado à troca de ideias relacionadas às tecnologias, métodos, e ferramentas utilizadas na implementação de soluções para o que se convencionou chamar de big data. Neste artigo, abordamos um tema recorrente em nossos posts que é a crescente influência de soluções baseadas em inteligência artificial a partir de uma perspectiva histórica dessa importante área do conhecimento e inovação que tem tido reflexos em praticamente todos os aspectos das relações sociais, desempenho profissional, produção científica e processos de uma organização.

Apesar de ter recebido uma maior atenção das empresas e da sociedade de um modo geral a partir da segunda metade da segunda década do século XXI, a Inteligência artificial (IA) tem sido objeto de estudo por várias décadas. De fato, diversas atividades de pesquisas e desenvolvimento relacionadas ao uso de funções cognitivas por meio de robôs e máquinas inteligentes datam desde a primeira metade do século XX. Nos anos 1950, uma nova geração de cientistas, matemáticos, e filósofos passou estudar e publicar trabalhos que estabeleceram as bases e os conceitos relevantes para as teorias e aplicações modernas da IA. Um dos expoentes dessa nova geração de cientistas foi Alan Turing que publicou o célebre artigo Computing Machinery and Intelligence onde o autor introduz o conceito que ficou conhecido como "Teste de Turing" para avaliar a inteligência de máquinas comparativamente à inteligência humana.

No entanto, foi a partir da conferência Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence liderada pelos professores John McCarthy and Marvin Minsky in 1956, que a inteligência artificial passou a despertar maior interesse na academia e dos governos (especialmente dos EUA) que financiaram importantes pesquisas nessa área.

Apesar das perspectivas promissoras e do prestígio acadêmico das instituições e dos pesquisadores que lideraram a famosa conferência no Darmouth College, a motivação para apoiar essas pesquisas não se manteve uniforme durante as primeiras seis décadas de estudo e investimento em IA. Ao contrário, as sucessivas frustrações em construir uma máquina que emulasse com perfeição as funções cognitivas que definem o comportamento inteligente de um ser humano provocaram, como consequência imediata, o fenômeno que passou a ser usualmente referido como AI winter, períodos de pouco entusiasmo e pouco interesse em realizar pesquisa científica e aplicada nessa área.

A história da IA, em especial os momentos alternados de euforia e frustração, foi caracterizada também em boa parte pelo chamado AI effect, sucessivas iniciativas em redefinir seu conceito e o escopo de suas aplicações todas as vezes que um problema específico, cuja solução presumia-se a necessidade de inteligência, era finalmente resolvido. Por exemplo, depois que o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov foi superado pelos algoritmos da IBM consolidados na plataforma Deep Blue, o problema (jogar xadrez com a excelência e a eficácia de um mestre do jogo), antes considerado um desafio para os pesquisadores em inteligência artificial, passou a não mais ser considerado no escopo das aplicações e áreas de interesse dos centros de pesquisa e inovação em IA.

A partir da segunda década do século XXI, esse cenário mudou de forma radical e, ao que tudo indica, também de forma definitiva. Um marco nessa nova onda de entusiasmo com soluções de IA foi o extraordinário sucesso de outra experiência da IBM com um computador chamado Watson. Nessa nova iniciativa de construir uma máquina inteligente para realizar uma tarefa específica e bem definida, assim como no caso do Deep Blue, o computador teve desempenho superior ao ser humano. O desafio do Watson era vencer seus concorrentes no popular quiz show da TV americana chamado Jeopardy. Diferentemente do que ocorreu com o jogo de xadrez, o êxito dos pesquisadores com o Watson não levou a uma nova edição do AI effect com a tentativa de definir novos rumos e fronteiras para a IA e a perda de interesse em desenvolver e/ou aprimorar ideias relacionadas aos problemas supostamente já resolvidos. Ao final do projeto, os pesquisadores da IBM e de outras companhias passaram a tirar proveito dos algoritmos e frameworks contruídos e testados no show de TV. Nesse sentido, desenvolverem diversas outras iniciativas, muitas materializadas em produtos, que estão revolucionando processos e modelos de negócios em diversos setores de atividade econômica.

Outro sinal muito promissor e marcante dessa nova onda positiva de inteligência artificial foi o extraordinário trabalho de um grupo de pesquisadores da Universidade de Toronto documentado no artigo ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, publicado no final de 2012. As principais contribuições desse trabalho foram (1) um método significativamente mais preciso para classificação de imagens quando comparado com o estado-da-arte disponível na época, e (2) o uso de redes neurais como recurso extremamente útil e eficaz para a solução de problemas de IA. Alguns desses pesquisadores juntaram-se ao Google no ano seguinte que, por sua vez, passou a investir também fortemente em pesquisas nessa área. Em outro movimento importante para a companhia, em 2014 o Google incorporou a empresa de origem britânica DeepMind, dedicada à pesquisa e à implementação de soluções inovadores de IA, que agora também faz parte do Grupo Alphabet. Em 2016, em outro grande marco na área na evolução dos algoritmos e em mais um avanço nos limites da inteligência artificial, seus pesquisadores anunciaram algo um feito ainda mais expressivo na área de jogos: a vitória de um computador sobre o campeão mundial de Go, o milenar jogo de tabuleiro de origem chinesa.

As experiências exitosas do IBM Watson e do Google DeepMind estão longe de serem as únicas referências de sucesso de pesquisa aplicada em soluções de IA realizadas desde 2010. Inúmeras outras iniciativas lideradas por gigantes de tecnologia como Amazon, Microsoft, e Facebook transformam diariamente a vida das pessoas e das empresas e estão contribuindo para definir uma novo modelo de sociedade. As pesquisas mais relevantes, antes restritas aos centros acadêmicos mais avançados e a áreas específicas, agora têm a adesão das grandes corporações e o engajamento de organizações de todos os setores, todos os tamanhos, e de todas as regiões do planeta. Os avanços recentes e as perspectivas são tão promissoras (para muitos, assustadora) que têm gerado intensos debates sobre o impacto na sociedade e o alcance das mudanças trazidas pelas plataformas tecnológicas e pelas aplicações que influenciam e transformam diretamente processos e áreas do conhecimento, até pouco tempo concebidos como dependentes exclusivamente da inteligência inerente às funções cognitivas do cérebro humano. Dirigir um carro, diagnosticar uma enfermidade, decidir sobre a melhor estratégia de condução de um processo jurídico, escolher o melhor colaborador para contratar ou promover em um processo de seleção de pessoas, conduzir a interação com o cliente para lhe proporcionar a melhor experiência de compra e aumentar seu consumo de produtos e serviços, são apenas alguns exemplos de atividades que estão sendo realizadas total ou parcialmente por soluções de IA.

Existem algumas razões para se acreditar que essa nova onda de interesse por inteligência artificial seja, de fato, duradoura e com efeitos mais profundos para a humanidade. Em primeiro lugar, o novo momento positivo das pesquisas e da implementação de soluções de IA vem acompanhada por crescimento expressivo na produção e publicação de dados em grande volume, variedade, e velocidade (características usualmente vinculadas ao que se convencionou chamar de big data). Nesse contexto, as fontes de dados se multiplicam e são virtualmente acessíveis por agentes qualificados, interessados e autorizados com o objetivo de serem utilizados em em modelos de análise cada vez mais sofisticados cujos resultados e inferências têm se tornado também mais assertivos, especialmente em função da disponibilidade desses dados. Outras tecnologias e aplicações relacionadas (e.g., internet das coisas) estimulam e aceleram a proliferação de dados e, consequentemente, fortalecem e motivam atuais e futuras pesquisas em IA. Ao mesmo tempo, soluções de preparação e análise de dados baseadas em autosserviço como Alteryx facilitam enormemente o uso desses dados e aproximam as áreas de negócio do uso eficaz de soluções e modelos sofisticados de aprendizado de máquina.

Outro aspecto que difere o cenário tecnológico atual do passado e indica poucas chances de um novo AI winter em um futuro próximo está relacionado ao acesso prático, rápido, e eficiente a dados e modelos por meio dos inúmeros serviços de nuvem disponíveis para desenvolvedores, analistas, consultores, e executivos. As ofertas de plataformas de inteligência (harware, software, dados) como serviço estimula ainda mais a inovação e o uso dessas plataformas em larga escala pela comunidade científica e pelas organizações públicas e privadas em todo o mundo, uma vez que requerem investimento inicial muito inferior ao modelo tradicional de uso desse tipo de plataforma, comum nas primeiras décadas de pesquisa em IA.

Com base nessa perspectiva histórica e nos extraordinários avanços das soluções de inteligência artificial produzidos a partir da segunda metade do século XXI, abre-se um enorme espaço para a criatividade, para o surgimento de novos negócios, e para o fortalecimento das atuais instituições que estejam aptas a reconhecer e tirar proveito dessas oportunidades. As aplicações de IA usualmente incorporam um componente disruptivo para os processos de negócio por elas afetados. As instituições e as pessoas precisam se preparar para esse nova realidade que chegou mais rápido que muitos poderiam imaginar e de forma mais profunda do que muitos poderiam suportar.

Nem sempre as empresas podem esperar um novo ciclo de planejamento estratégico para mudar de rumo e seguir em uma nova direção. Nesses casos de iminente disrupção é preciso agir rápido para ser protagonista da transformação, construir uma nova história, e garantir a continuidade e o crescimento das organizações. Quando bem aproveitados, esses momentos representam um ponto de inflexão inevitável para um contexto mais consistente e seguro para o presente e muito mais atraente e promissor para o futuro (não obstante os muitos desafios) onde o comportamento inteligente será cada vez menos um privilégio do ser humano. Nesse novo mundo, as características únicas dos seres humanos (e.g., criatividade, pensamento crítico) serão mais valorizadas e sua inteligência estimulada e recompensada para resolver problemas cuja complexidade não se insere nos limites da aprendizagem de máquina e da IA. As maiores oportunidades virão da capacidade de transformar e de se adaptar às novas demandas e aos novos desafios que ocupam espaços que vão muito além da tecnologia. Nos próximos artigos, continuaremos a explorar o tema e discutir caminhos para o uso eficaz da inteligência artificial na solução de vários problemas corporativos e na construção de novos paradigmas para a sociedade.