A mente humana tem um limite na quantidade de dados que pode recolher e gerir, mas as máquinas são capazes de lidar com isto muito melhor do que nós. Então agora estamos a tentar tornar as máquinas ainda mais inteligentes permitindo-lhes aprender por si mesmas, mas para que fim?
A aprendizagem automática (às vezes chamada "aprendizagem automática" ou "aprendizagem inteligente") é, como o nome sugere, sobre tornar uma máquina ou sistema capaz de aprender por conta própria. Isto marca uma divergência significativa da programação informática clássica, que consistia num humano a dar uma ordem e a máquina a executar a ordem. Na aprendizagem automática, a máquina é capaz de se adaptar a situações e assim aprender por si mesma. Para que isto aconteça, não se trata apenas de algoritmos de software mas componentes de hardware que se aguentem por si também são muito importantes, como o chip TPU anunciado pela Google durante o Google I/O na semana passada.
A intervenção humana na programação não é perfeita porque a evolução de um programa (a adição de novas regras) pode causar conflitos com o código existente, resultando em instabilidades. Se um sistema faz a "evolução" por conta própria, não fará nada estúpido (em teoria...). Dito isto, a aprendizagem automática está a ser desenvolvida em muitos outros campos, aos quais voltaremos mais tarde.
Embora a aprendizagem automática e Inteligência Artificial não sejam conceitos totalmente diferentes, também não são exatamente o mesmo. A Aprendizagem Automática pode ser resumida como a capacidade de uma máquina se adaptar a situações e evoluir por conta própria. Num sentido, é um dos processos necessários para inteligência artificial, que, por sua vez, é um sistema autónomo.
Vamos pegar no exemplo de um carro autónomo - então um carro que pode ir do ponto A ao ponto B de acordo com o código da estrada. Isto envolve inteligência artificial porque a máquina é capaz de se adaptar. Tivesse sido programado para aprender e observar para se adaptar ao trânsito ou diferentes situações, então isso seria aprendizagem automática. Se tivesse sido programado para seguir milhares de milhões de regras predefinidas que permanecem fixas até haver uma atualização, então isso teria sido inteligência artificial sem aprendizagem automática.
Obviamente, a aprendizagem automática tem o maior potencial para melhorar a inteligência artificial e fornece-nos um dispositivo que funciona a longo prazo.
O principal objetivo da aprendizagem automática é permitir que um sistema informático reaja por conta própria para se proteger a si próprio ou a uma rede de ciberataques. Há muitas vantagens nisto, incluindo que cientistas informáticos já não têm de estar conectados no momento do ataque para lidar com o problema. Como muitas outras tecnologias modernas, a aprendizagem automática destina-se a eventualmente se tornar mainstream para qualquer um usar e não permanecer orientada apenas para um público de nicho.
Este é o caminho que a aprendizagem automática visa, sendo usada em diferentes setores que, como pode imaginar, têm mais em comum do que inicialmente parece. Durante a keynote do Google I/O na semana passada, a Google explicou que usa este conceito na sua app Google Photos. Esta aprende com a forma como usa a app e obviamente usa os dados disponíveis no seu telefone (fotos, nomes etc) e tenta oferecer-lhe a experiência que acha que espera dela.
A estratégia da Google não se limita ao Google Photos: a sua estratégia é consolidar a maioria (ou talvez todas?) dos seus serviços. A face desta estratégia é obviamente a de inteligência artificial: o Google Assistant. O Assistant aprende com tudo o que observa e o ecossistema da Google apenas melhora a qualidade de informação disponível (e portanto o potencial de adaptação).
"É tentador descartar a noção de máquinas altamente inteligentes como mera ficção científica. Mas isso seria um erro, e potencialmente o nosso pior erro na história. [...] Infelizmente, pode também ser o último, a menos que aprendamos como evitar os riscos". É isto que o físico Stephen Hawking pensa da inteligência artificial que, lembremo-nos, é o culminar da aprendizagem automática. As consequências desta tecnologia são portanto significativas mas é necessário manter alguns elementos na nossa linha de mira.
Por definição, a aprendizagem automática aprende, então se visa aprender sobre si (como é o caso com a Google), devemos claro perguntar-nos questões éticas, entrando assim em conflito com o pragmatismo moderno. É aceitável que alguém (ou melhor, algo) possa aceder a tanta informação sobre nós? Como o meu colega Hans-Georg apontou, não devemos esquecer que a Google e várias agências dos EUA (departamentos governamentais) também têm acesso a estes dados.
Outro ângulo a considerar é o impacto que isto pode ter na sociedade. Como o meu colega Stefan apontou nas suas impressões do Google I/O, o Google Assistant está a tornar-se uma espécie de "centro", um único ponto de contacto para todas as suas ações (pedir direções, pedir comida, etc.). Além da consequência nas nossas interações sociais (que só poderemos ver os efeitos a longo prazo), também podemos considerar o conceito de "uma máquina que pensa", poderia esta tecnologia substituir humanos? Não quero dizer isto como ficção científica mas sim de uma perspetiva profissional: máquinas já substituem humanos para muitas tarefas, a aprendizagem automática poderia continuar a empurrar este ímpeto. Além disso, a Google está muito consciente dos efeitos que isto terá no emprego desde que a empresa também aproveitou a oportunidade no Google I/O para lançar o seu novo serviço Google Jobs, um portal de procura de emprego.
Então, em conclusão, não nos esqueçamos de um facto óbvio: a tecnologia obedece às regras de quem a cria. Se pode ser usada para o bem, pode ser usada para o mal. Claro, não estamos a viver no Terminator, um universo (controlado por máquinas), mas conflitos cibernéticos poderiam evoluir de uma forma completamente diferente.
Em suma, o sistema de aprendizagem automática é muito útil e tem um longo futuro à frente, mas a poupança de tempo e esforço que vem com ele não deve ser levada de ânimo leve.
Na sua opinião, onde será a aprendizagem automática mais útil? Onde terá mais impacto? Deixe-nos saber os seus pensamentos nos comentários abaixo.
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