Entenda como 'pensa' uma Inteligência Artificial

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O que diferencia uma inteligência artificial de um programa de computador comum é o reconhecimento de padrões. Em um software criado para solucionar uma tarefa, o computador apenas segue regras definidas pelo desenvolvedor: não há margem para que a máquina tenha autonomia e tome decisões que saiam do script.

Já em uma IA, a abordagem é outra. O computador é treinado na resolução de um determinado tipo de problema tendo acesso a milhares (ou milhões) de exemplares que definem aquele problema. O computador passa a assimilar padrões, reconhecer regras e a ser capaz de identificar esses mesmos padrões em outras amostras de dados.

Como tudo isso ocorre de forma independente da programação — a IA constrói sozinha suas regras e a "interpretação" dos dados a que tem acesso —, define-se esse tipo de tecnologia como inteligência artificial.

Computadores não têm a habilidade de pensar. Embora haja essa limitação, eles têm a vantagem da velocidade e são capazes de realizar, em poucos segundos, uma quantidade de cálculos que manteria uma equipe de matemáticos ocupada por horas. É essa capacidade, somada a algoritmos de programação bem sofisticados, que dá ao PC, celular, automóvel ou outro dispositivo a capacidade de parecer inteligente.

Se não pensa de verdade, então como a IA funciona? Em linhas gerais, as ações que parecem fruto da inteligência são, na verdade, o resultado de um processo de aprendizado em que o computador é exposto a padrões. Sendo exposto a milhões de exemplos de um determinado tipo — fotos, texto ou mesmo jogadas de xadrez —, o sistema passa lentamente a categorizar as variações existentes entre cada um dos exemplares, a ponto de reconhecer elementos e situações.

Uma IA treinada para jogar xadrez, por exemplo, pode até mesmo aprender as regras do jogo sozinha, simplesmente ao observar a evolução natural das jogadas que examina. Além de aprender as regras do jogo, o computador pode dominar padrões variados o bastante para criar suas próprias jogadas, complexas o suficiente para vencer mesmo o melhor jogador humano.

Tecnologias do tipo também vêm sendo aplicadas na verificação de resultados de aferições das variações do clima, na agricultura, na pesquisa espacial e até no mercado de ações.

Um exemplo prático desse tipo de aprendizado de máquina vem sendo observado na medicina. Um especialista precisa analisar o resultado de um exame com cuidado para diagnosticar o paciente — e, eventualmente, pode até deixar escapar um detalhe. Um computador treinado com milhões e milhões de exames, contudo, pode se tornar melhor capacitado na tarefa de identificar traços de enfermidades do que um especialista.

Isso não quer dizer que o computador "pensou" para atingir o resultado— quer dizer apenas que usou um repertório de padrões coletados na leitura de inúmeras imagens para ser capaz de identificar os mesmos traços em outras imagens.

As aplicações atuais de inteligência artificial têm um viés estatístico. Trata-se de uma solução excelente para resolver problemas em que a resposta não é binária — isto é, em que a solução não está entre um sim ou não. As inteligências artificiais hoje se sobressaem em gerar resultados na avaliação de problemas complexos, em que padrões são determinantes.

Um exemplo hipotético: uma IA pode ter dificuldade, por exemplo, para observar o semáforo e tomar a decisão correta a partir da variação entre dois tipos de cores: vermelho para parar, verde para seguir em frente. A razão para isso está no fato de que qualquer oscilação na coleta dos dados, ou no repertório a que a IA teve acesso durante o treinamento, pode introduzir variações e um comportamento inesperado na criação de decisões a partir do resultado.

Se houver alguma inconsistência, o computador pode acabar decidindo pelo caminho incorreto. Fabricantes de carros com algum tipo de autonomia, por exemplo, precisam enfrentar casos extremos o tempo todo, não só no reconhecimento do semáforo, mas também de guias no asfalto, placas e tudo mais (além, claro, de outros veículos, pedestres e animais).

Saindo da hipótese e indo para casos reais, a Tesla, famosa pela sua tecnologia de direção autônoma, já enfrentou alguns acidentes fatais em que a causa das colisões pode ser traçada na incapacidade da IA de detectar corretamente obstáculos. Ao menos em duas oportunidades, ambas com vítimas fatais, os carros da marca não perceberam um caminhão cruzando a estrada. A IA manteve os carros no percurso e colidiu na transversal com as carretas.

Aplicação de algum tipo de IA já é algo comum na rotina de muita gente: o assistente virtual no seu celular usa a tecnologia. Veículos autônomos também aplicam tecnologias sofisticadas de inteligência artificial para navegar com segurança o trânsito de rodovias e grandes cidades.

Tem se tornado comum também a migração para ambientes de casas conectadas em que uma plataforma de IA é capaz de controlar rotinas e automatizar tarefas dentro da residência. Apps de redes sociais que aplicam efeitos em imagens e oferecem "diagnósticos" sobre a personalidade do usuário também rodam com algum tipo de IA.

Seu televisor pode ter algum tipo de IA dedicada a "limpar" imagens e apresentar conteúdo originalmente em resolução mais baixa — como um vídeo caseiro de uns 15 anos atrás — com uma qualidade de imagem superior na tela 4K ou 8K. Placas de vídeo mais caras da Nvidia usam também tecnologia parecida para melhorar a imagem de games sem pesar tanto na performance. Já a câmera do seu celular pode realçar a qualidade das suas fotos sem que você perceba, apenas usando algum tipo de pós-processamento por meio de inteligência artificial.

Há exemplos de tecnologia de IA sendo aplicada em produtos de segurança digital e mesmo no exame de rotas, mapas e projetos de transporte público em grandes centros urbanos. O mercado financeiro aplica também tecnologia do tipo para interpretar a evolução do mercado, como uma forma de se antecipar a movimentos que podem render lucros ou prejuízos.

Com informações de CSU Global, Cosmos Magazine, Forbes, ArsTechnica e MIT News