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Aprendizagem automática

O amor nos tempos da cibernética

Aprendizagem automática

Escreve quem sabe

2019-03-18 às 06h00

Álvaro Moreira da Silva Álvaro Moreira da Silva

Conhece o acrónimo SPAM? SPAM deriva da expressão inglesa “Sending and Posting Advertisement in Mass” e, de uma forma simplista, corresponde a uma denominação dada a emails recebidos na sua caixa de correio que não foram solicitados por si. Estima-se que cerca de 60% do tráfego mundial corresponde a mensagens deste tipo. O conteúdo destas mensagens tem diversos objetivos. Se, por um lado, são enviados para divulgar serviços ou produtos de uma empresa real em grande escala, têm, por vezes, a intenção maliciosa de tentar induzir um utilizador final a partilhar os seus dados pessoais, das suas contas bancárias, ou até mesmo a execução de alguns programas anexados que contêm vírus com funcionalidades bastante danosas. A maioria de nós utiliza plataformas de gestão dos seus emails de empresas como a Microsoft, Google ou Yahoo. Já alguma vez pensou como são filtrados estes tipos de email e como o ajudam nessa tarefa? Já imaginou que, por detrás daquilo que lhe é apresentado num ecrã, são executadas centenas de instruções que separam previamente emails potencialmente maliciosos de outros, saudáveis? De que forma é feita essa separação?

Leio a “Revolução do Algoritmo Mestre”, de Pedro Domingos, e revejo-me nele. Vivemos numa época em que a imaginação ultrapassa todos os limites. É a época dos mega dados, da sua captação e consolidação em grandes repositórios. A simples extração e visualização dos mesmos é algo já banal, com ferramentas de análise adequadas. A informação cai-nos no prato, mesmo quando não temos fome. Já não a procuramos, ela simplesmente aparece. Acredito que o futuro será impulsionado não só pela capacidade de continuar a obter informação, rapidamente, a baixo custo e sob grandes volumes de dados, mas também pela capacidade de implementar novos sistemas inteligentes. Dessa forma será possível filtrarem-se dados irrelevantes e providenciar informação de acordo com perfis e necessidades individuais.
Um dos temas quentes da atualidade é a Inteligência Artificial (IA). O tópico, de tamanha complexidade e exigência, não é novo, mas debate-se acentuadamente em diversos setores de negócio. Como o próprio nome sugere, a IA permite capacitar funções de uma máquina com inteligência, seguindo diversas técnicas apropriadas para o efeito.

De acordo com a “Narrative Science”, em parceria com o “National Business Research Institute”, dois terços das empresas adotaram IA em 2017. Houve uma subida de pelo menos 61% em 2017, contrastando com uma subida de 38% em 2016. Tal facto demonstra que a AI está finalmente a atingir as nossas sociedades. Outro relatório, de 2018, apresentado pela MMC Ventures, destaca que apenas 9% das empresas “startup” na Europa não têm qualquer interesse em incluir IA na sua visão estratégica. Por outro lado, 14% dizem já utilizar, 23% utilizarão nos próximos 12 meses, 25% nos próximos 12 a 24 meses e 29% nos próximos 2 a 3 anos.

Num passado recente, sistemas periciais eram desenhados para imitar humanos em diversas especialidades. Por serem sistemas limitados e para domínios específicos, suportados por mecanismos de regras e inferência, a sua capacidade era restrita ao conjunto de regras implementadas. A aprendizagem era feita pelo humano e de acordo com regras que seriam acrescentadas manualmente. Perante cenários de imprevisibilidade acrescida, por exemplo emails cujo conteúdo é SPAM, este tipo de soluções computacionais era insuficiente. Resultou, daí, a necessidade de capacitar sistemas com mecanismos para a resolução de tarefas imprevisíveis.

As capacidades da IA são amplas e complexas, suscetíveis de serem adotadas em vários setores de negócio. Permite, por exemplo, a representação de conhecimento através da observação da realidade, a resolução de problemas através de raciocínio lógico, o planeamento para atingir um determinado objetivo, a interpretação da linguagem escrita ou falada, a interpretação e identificação de dados obtidos através de sensores, entre outros. Se, por um lado, existem diversos impactos positivos e aliciantes na sua adoção, existem também impactos negativos potenciais. Por exemplo, sistemas tecnológicos treinados com dados tendenciosos (vieses), poderão promover a desigualdade, se associados à raça e ao género da pessoa. A discriminação e práticas injustas, perdas de oportunidades, perdas económicas e estigma social são alguns dos pontos negativos mais relevantes apresentados pela MMC.

No retalho e outros setores relacionados, aproveita-se a azáfama da revolução digital para posicionar a IA como catapulta para a otimização de processos de negócio: melhoria de mecanismos de segmentação de clientes; promoção de ações personalizadas de marketing e venda; otimização de preços de venda, entre outros. Pela aplicação de técnicas modernas de IA, designadas por “machine learning”, é possível pensar algoritmos inteligentes, evolutivos, e modelos computacionais reconstruíveis e otimizáveis a partir dos próprios dados, captados no decurso do tempo.
A inteligência artificial traz boas perspetivas e oportunidades para o futuro, mas apresenta também imensos riscos e incertezas. A aplicação de técnicas de aprendizagem automática e de novos sistemas inteligentes poderá abrir caminho para a excelência de determinados serviços nas próximas gerações. Empresas modernas e eficientes terão obrigatoriamente de inovar nestas áreas se quiserem manter-se competitivas.

*com JMS

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