Helena Vasconcellos*
Victória Hellen Oliveira**
Inteligência Artificial, a Origem
A inteligência artificial (IA) remonta aos anos 40, década em que foi apresentado o primeiro artigo a respeito do tema, por Warren MuCulloch e Walter Pitts, falando sobre redes neurais. Outro artigo importante remonta a 1950, ano em que Claude Shannon escreveu sobre como programar uma máquina capaz de jogar xadrez, no mesmo ano em que Alan Turing criou o famoso teste de Turing, uma forma de se avaliar se uma máquina consegue se passar por um humano em uma conversa escrita.
Só em 1956, no entanto, que o termo foi cunhado pela primeira vez, na conferência de Dartmouth. Claro que muito antes disso o ser humano sonha com máquinas que ajam e pensem como ele, mas foi por volta da Segunda Guerra Mundial que os estudos de áreas distintas começaram a ir nessa linha.
A partir daí, iniciou-se uma junção de pessoas que queriam fazer a inteligência artificial sair do papel e as possibilidades eram inúmeras. Órgãos privados e governamentais investiram na área, incluindo a ARPA – Agência de Pesquisa de Projetos Avançados, mesmo lugar onde nasceu a internet.
Tivemos a calculadora SNARC, em 1951, um jogo de damas criado por Arthur Samuel em 1952 e, em 1957, a criação do perceptron. Esse algoritmo com nome de personagem de Transformers é uma rede neural de uma camada que classifica resultados e começou como uma máquina chamada Mark 1.
Já em 1958, surgiu a linguagem de programação Lisp, que na época virou padrão em sistemas de Inteligência artificial e hoje inspira uma família inteira de linguagens. E, em 1959, vemos pela primeira vez o termo machine learning, descrevendo um sistema que dá aos computadores a habilidade de aprender alguma função sem serem programados diretamente para isso. Basicamente, significa alimentar um algoritmo com dados, para que a máquina aprenda a executar uma tarefa automaticamente.
Primeiro chatbot
Em 1964, teve o primeiro chatbot do mundo, ELIZA, que conversava de forma automática imitando uma psicanalista, usando respostas baseadas em palavras-chave e estrutura sintática. E, em 1969, é demonstrado o robô móvel Shakey, primeiro robô que unia mobilidade, fala e certa autonomia de ação.
Processamento natural da linguagem
Todas essas evoluções demonstraram que o processamento natural da linguagem (compreensão da fala humana) era um dos setores mais promissores da inteligência artificial: tradutores, geração de linguagem em texto, reconhecimento de fala etc. Tudo o que estamos vendo hoje com Alexa, ChatGPT e outras tecnologias, mas que, na época, não se concretizava com a rapidez esperada.
Isso fez com que se vivesse um período sem grandes novidades na IA, de meados dos anos 1970 até o início dos anos 1980. Até que o Japão decidiu investir na quinta geração de computadores, entre 1982 e 1990, investindo inclusive em IA. Só que, mais uma vez, as ideias eram maiores do que o poder das máquinas da época, embora tais investimentos tenham acelerado alguns setores, como o de microprocessadores e supercomputadores.
Um novo hiato se seguiu até que, na segunda metade dos anos 1990, explodiu a internet comercial, ocasião em que as redes se aproveitaram da IA para desenvolver sistemas de navegação e indexação. Não por acaso o protótipo do Google surgiu nessa época.
Daí em diante a coisa avançou e muito: a máquina derrotou o homem no xadrez em 1997, a iRobot lançou o primeiro robô de limpeza autônomo em 2022, e passou-se a estudar a IA para aplicação em carros autônomos.
Reconhecimento de voz
A partir de 2008, o processamento de linguagem voltou com tudo, com o reconhecimento de voz em pesquisas do Google para iPhone e com as assistentes virtuais (Siri, Alexa, Cortana, Google Assistant).
A partir daí, a coisa só evoluiu, com o supercomputador e plataforma de IA Watson da IBM, de 2011, o deep learning da Google reconhecendo gatinhos em vídeos no YouTube em 2012, um chatbot convencendo jurados em uma conversa por escrito de que ele se tratava de um humano, e por aí vai.
ChatGPT
Até chegarmos ao assunto do momento, o ChatGPT, um algoritmo que tem como base a IA. Essa ferramenta foi criada por um laboratório nos Estados Unidos, chamado OpenIA, e o nome ChatGPT é uma sigla para “Generative Pre-Trained Transformer” – algo como “Transformador generativo pré-treinado”.
O algoritmo do ChatGPT teve seu desenvolvimento pautado em redes neurais e machine learning, tendo sido criado com foco em diálogos virtuais. A ideia é que ele pudesse aprimorar a experiência e os recursos oferecidos por assistentes virtuais, como Alexa ou Google Assistente. O sucesso da ferramenta está em oferecer ao usuário uma forma simples de conversar e obter respostas, curtas e longas, sobre os mais variados temas.
O surgimento dessa ferramenta na onda das demissões das big techs trouxe o medo de que os postos de trabalho seriam substituídos por máquinas. Será que estamos, de fato, diante dessa realidade? Veremos isso mais à frente.
Como a IA Funciona
A IA consiste em um conjunto de algoritmos contendo instruções para que supercomputadores sejam capazes de responder às situações e tomar decisões de forma autônoma.
Fazendo uma analogia, é como se ela fosse uma criança aprendendo a andar: ela observa o padrão do comportamento dos pais e, ao segui-lo, passa a reproduzi-lo. Claro que o aperfeiçoamento se dá a longo prazo e com muita tentativa e erro, pois, como uma criança, ela não começa a andar da noite para o dia.
A IA tem algumas tecnologias por trás da “mágica”:
- Machine Learning
- Deep Learning
- PLN
Machine Learning
O Machine Learning, também chamado de aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender com a experiência, como o próprio nome diz. A máquina se utiliza de softwares que acessam dados e usam esses dados para aprender com eles, sem qualquer interferência humana.
Deep Learning
O Deep Learning, como o próprio nome diz, é um aprendizado de máquina mais profundo, em que esta passa a contar com uma rede neural composta de algumas camadas que, como uma espécie de cérebro, acelera o aprendizado da máquina.
PLN
O PLN, ou Processamento de Linguagem Natural, por fim, é um ramo da IA que auxilia os computadores no entendimento, interpretação e manipulação da linguagem humana, baseando-se em muitas disciplinas, como ciência da computação e linguística computacional, visando preencher a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão do computador.
Quanto maiores as camadas de redes neurais que reproduzem as ligações feitas pelos neurônios humanos, melhores as associações feitas e decisões tomadas. E quanto melhor a qualidade dos dados fornecidos ao sistema, maior a sua eficiência. Porque sim, a máquina aprende, mas os “pais da criança” sempre serão humanos, com virtudes e defeitos, que irão alimentar a máquina para acelerar o seu aprendizado.
Vantagens da inteligência artificial
Há quem diga que a IA é capaz de reduzir o “erro humano”, se programada corretamente, afinal, as pessoas erram, e a máquina bem alimentada em tese erraria menos. Ou seja, ter-se-ia um maior grau de precisão com a máquina. A máquina também é capaz de assumir riscos no lugar dos seres humanos, trazendo-nos integridade física e segurança, ao assumir tarefas arriscadas demais para um humano, como ir a Marte, desarmar uma bomba etc.
Outra vantagem seria a imparcialidade: a ausência de emoções torna as decisões das máquinas mais lógicas e desprovidas de vieses. Quer dizer, se programadas corretamente. Do contrário, as máquinas só vão perpetuar os vieses já existentes naqueles que as alimentaram com dados. Decisões mais racionais significam também decisões mais céleres, porquanto despidas de fatores emocionais.
A rapidez certamente é uma vantagem da IA, já que as máquinas atuam repetida e ininterruptamente, ou seja, sem pausas para descanso ou troca de turnos, por exemplo. Daí surge uma outra vantagem da IA, a ininterruptibilidade: a máquina não tem distrações, não necessita descansar, e isso permite uma disponibilidade 24×7.
Outra vantagem da IA é sua previsibilidade. A IA é capaz de antecipar ocorrências, combater falhas e gargalos e potencializar capacidades. Imagine as possibilidades em uma campanha de vendas e marketing, por exemplo, com a IA sendo capaz de prever o resultado de um processo produtivo.
Outro ponto positivo da IA é a sua capacidade de auxiliar em trabalhos repetitivos, liberando os humanos de atividades “cansativas” para que possam ser efetivamente criativos e produtivos.
A IA, aliás, tem muitas outras vantagens, auxiliando em assistência digital, em aplicações diárias capazes de facilitar o nosso dia a dia e trazendo inovação na resolução de problemas complexos.
Desvantagens
A primeira desvantagem é o alto custo de implementação e manutenção, já que, para manter a infraestrutura de IA atualizada (a taxa de obsolescência de equipamentos, softwares e ferramentas é alta), é preciso desembolsar valores que nem sempre compensam.
Isso também significa manter profissionais altamente qualificados para lidarem com qualquer intercorrência que possa vir a acontecer, além dos altos custos de energia elétrica, conectividade, reparos e manutenções etc.
A dificuldade para inovar também seria uma desvantagem da IA: embora a capacidade de armazenamento de informações nos sistemas de IA seja expansiva, ele não acessa e recupera informações da mesma forma que as conexões do cérebro humano. É dizer: a criatividade é algo intrinsecamente humano (nossos pensamentos e decisões costumam vir das emoções e experiências que vivenciamos, algo que as máquinas não podem realizar).
Ainda, percebe-se que a IA de nada serve com uma infraestrutura falha e sem recursos para expansão. Ou seja: a IA é altamente dependente de aspectos adicionais necessários para implementá-la, como energia e internet. Não que os humanos funcionem em plena capacidade sem esses recursos também.
Acrescentaríamos também algumas falhas que a IA tem apresentado e que têm prejudicado sobremaneira os seres humanos, a exemplo das situações como um robô responsável pela faxina de um apartamento que recentemente tirou e compartilhou fotos de uma mulher no banheiro.
Por fim, a temida substituição de postos de trabalho. É fato que existe um medo crescente de que as máquinas substituirão os tradicionais postos de trabalho humanos, acarretando um aumento considerável no desemprego a nível mundial.
Conclusão
A verdade é que, como dizem os futuristas, enquanto existir bom senso, intuição, espírito crítico e criatividade no ser humano, as máquinas não irão nos substituir. Podem substituir, é verdade, tarefas repetitivas, extinguindo postos de trabalho que não façam mais sentido a depender da evolução dos mecanismos de IA.
Porém, estudos indicam que mais de 70% das profissões que existirão em 2030 ainda não foram criadas, de forma que a maior qualidade do ser humano, talvez, seja a de saber aprender, e não se ater a um determinado conhecimento e modo de fazer as coisas já adquirido e perpetuado.
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Helena Vasconcellos: Fundadora da LGPDTalks®. Privacy Enthusiast. Advogada e Mestre em Direito pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Especialista em Privacidade e Proteção de Dados desde 2003. Data Protection Officer (DPO) certificada pela EXIN, e em processo de certificação pelo IAPP. Colunista, Professora, Palestrante, Consultora e Voluntária em assuntos relacionados à privacidade e à proteção de dados.
Victória Hellen Oliveira: Data Privacy Specialist na LGPDTalks®, Privacy Enthusiast e advogada. Especialista em Privacidade e Proteção de Dados. Colunista, Professora, Palestrante, Consultora e Voluntária em assuntos relacionados à privacidade e à proteção de dados.
