Inteligência Artificial, essa incompreendida

setembro 21, 2016 § 3 Comentários

IAshutterstock_181640888.jpg

Em um texto anterior comentei a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial” e fiz uma pequena introdução do primeiro relatório produzido pelo painel de especialistas. Também terminei o texto convidando o leitor a compartilhar as suas impressões. Muito dos feedbacks que recebi giraram em torno do que afinal é IA (o título, inclusive, foi sugestão de um dos leitores). Não me refiro ao conceito popular, dos filmes – que invariavelmente a apresenta como ex-machina (que explicarei rapidamente ao final do texto) – mas o seu conceito “acadêmico”. Minha intenção é tentar explicá-lo neste texto e nos próximos, abordar com mais detalhes as tendências da Inteligência Artificial e os impactos nas áreas do “emprego e ambiente de trabalho” e “educação”.

Conhecer do que se trata o campo da Inteligência Artificial ajuda a “jogar luz” em um tema que para muitos ainda é ficção científica (embora já seja mais realidade do que nunca) e ajuda a tornar mais real as oportunidades – e as possibilidades de ruptura – que irão influenciar a nossa sociedade.

Em primeiro lugar, é preciso entender porque este assunto vem sendo tratado com tanta importância. Existe uma mudança de modelo econômico em curso no mundo. Desde a primeira revolução industrial, nossa sociedade vem se organizando (sim, os modelos econômicos determinam a forma como a sociedade é) com base em um modelo mental fundamentado em processo de manufatura. É inegável que o modelo industrial estimulou o desenvolvimento tecnológico, social e cultural dos últimos três séculos e modificou a forma como pensamos e enxergamos nosso lugar no mundo. Mas também sedimentou na nossa cabeça, o conceito de que fazemos parte de um processo industrial que tem começo, meio e fim – estudamos, trabalhamos e aposentamos; recebemos estudo fundamental, médio e superior; trabalhamos produzindo insumos, produtos manufaturados ou serviços agregados; namoramos, casamos e temos filhos – os exemplos são inúmeros, a similaridade deles está no seu modelo de processo por etapas.

Embora o modelo industrial esteja em “nosso sangue”, o que possibilitou as revoluções industriais – pelo menos na sociedade ocidental – foram os conceitos iluministas de produção de conhecimento (e que levaram à mudança social máxima da sociedade contemporânea: a separação de Igreja e Estado). A produção do conhecimento, neste estágio, atuou como produto de base da indústria – era encarado como um insumo ou recurso para o fim maior: a produção industrial.

Esta lógica vem se modificando há pelo menos 25 anos. A produção do conhecimento vem deixando de ser um acessório do modelo econômico para se tornar a razão do próprio modelo econômico (talvez o maior exemplo da margem de lucro permitida pela produção do conhecimento seja a Apple com o IPhone – gastou algumas dezenas de milhões de dólares no seu desenvolvimento e faturou em retorno bilhões das “verdinhas” americanas). Cada vez mais, a capacidade de produção de propriedade intelectual vem se tornando a habilidade principal desejada por empresas e o que determina que selecionem alguns candidatos e não outros (isto vem inclusive modificando o processo seletivo em algumas áreas – um exemplo é o processo seletivo da empresa The Information Lab, que paga uma bolsa para os candidatos participarem de um curso de 4 meses e fecha contrato com os que mostrarem as melhores performances quanto à capacidade de produção de propriedade intelectual). É claro que esta é ainda uma realidade distante do Brasil, mas em algum momento teremos que nos inserir neste contexto sob o risco de ficarmos muito (mas muito) para trás.

Desta forma, estamos passando de um modelo econômico focado em produção manufatureira para outro baseado em produção de propriedade intelectual. E a Inteligência Artificial é o diamante desta coroa – afinal ela congrega o que pode vir a ser a própria definição do trabalho do futuro: alta capacidade de cognição humana sendo potencializada pela alta capacidade de cognição artificial.

Quanto à elucidação que prometi, a verdade é que não há uma definição precisa e universalmente aceita para Inteligência Artificial. Curiosamente, foi exatamente por falta desta definição que o campo de estudos floresceu. Ainda assim, uma definição é importante e o professor de ciência da computação, Nils J. Nilsson (Nilsson, Nils J. “The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements”. Cambridge University Press, 2010) fornece uma útil: “a inteligência artificial é a atividade dedicada a fazer máquinas inteligentes. Inteligência é a qualidade que permite que uma entidade possa funcionar de forma adequada e com clarividência no seu ambiente”.

Desta perspectiva, caracterizar IA depende muito do que o ser-humano está disposto a considerar “funcionamento adequado” e “clarividência” em se tratando de hardwares e softwares. Uma simples calculadora eletrônica faz cálculos muito mais rápidos do que o cérebro humano e com muito menos erro. Uma calculadora eletrônica é inteligente? Para responder, precisamos deixar de lado o nosso modelo mental industrial e entender inteligência em um espectro multidimensional (isto quer dizer que há mais do que um tipo de inteligência – vide Howard Gardner).

De acordo com esta visão, a diferença entre uma calculadora eletrônica e um cérebro humano não é de espécie, mas de escala, velocidade, grau de autonomia e generalidade. Estes mesmos fatores podem ser usados para avaliar qualquer instância de inteligência (obviamente, o que o ser-humano considera como inteligência), seja ela natural, artificial (e quem sabe um dia, extraterrestre) e posicioná-la adequadamente dentro do espectro. Softwares de reconhecimento de voz, de geoposicionamento, de controle de navegação de veículos, de termostatos, de jogos go-play (tipo Pokemon) – dentre outros – têm sua inteligência avaliada da mesma forma como a inteligência humana o é. Aprendizagem de máquinas (o machine learning), por exemplo, é avaliada da mesma maneira como é a capacidade cognitiva humana: pela taxinomia de Bloom.

Notavelmente, a caracterização de inteligência como um espectro não concede nenhum status especial ao cérebro humano. Mas é preciso reconhecer que até o presente momento, a inteligência humana não tem correspondência na biologia e nos mundos artificiais em relação à sua pura versatilidade e habilidade para “raciocinar, alcançar objetivos, compreender e gerar linguagem, perceber e responder a estímulos sensoriais, provar teoremas matemáticos, jogar jogos desafiadores, sintetizar e resumir informações, criar arte e música, e até mesmo escrever histórias” (novamente utilizo as palavras do Nilsson).

O grande desafio que uma definição de Inteligência Artificial encontra para se sedimentar na sabedoria popular, é a eterna perda da reivindicação em relação às suas conquistas. Este é um padrão que constantemente se repete desde que o campo surgiu (também conhecido como “efeito IA” ou “paradoxo estranho”).  Ocorre da seguinte forma, IA traz à tona uma nova tecnologia, as pessoas se acostumam a esta tecnologia, ela deixa de ser considerada Inteligência Artificial e um novo “mercado” surge. Talvez seja por esta razão que a ideia de IA no imaginário popular esteja relacionada ao conceito de ex-machina. Ex-machina é o santo graal da Inteligência Artificial, o seu objetivo máximo. Criar uma forma de inteligência que se aproxime tanto, mas tanto da inteligência humana, que tenhamos de parar de considerá-la máquina e classificá-la como alguma outra coisa.

Inteligência Digital

setembro 1, 2016 § Deixe um comentário

kid_300.jpg

Não é segredo que temos passado cada vez mais tempo na companhia de aparelhos digitais, seja profissionalmente ou como entretenimento. Para evitar simplificações, vou utilizar a definição dada pelo departamento de ciência computacional e da informação do Brooklyn College para o tipo de equipamento – “é o conjunto de aparelhos que convertem informações em números e permitem seu armazenamento, transporte e compartilhamento”. Estamos “falando” de smartphones, computadores e tablets – mas também de tecnologias mais “antigas” como telégrafo, calculadora, relógio de pulso ou telefone fixo.

Este é um fato que transcende faixa etária. Crianças, por exemplo, passam em média, sete horas diárias em frente a alguma tela digital – segundo artigo da Academia Americana de Pediatria. Para efeito de comparação, é mais tempo do que passam na escola ou em companhia dos pais. Mais do que isto, existe ainda a lacuna – chamada de gap geracional digital – em relação à percepção e uso da tecnologia digital. Crianças e adultos a percebem de forma diferente e esta diferença é hoje o maior “desafio” enfrentado por pais e educadores em relação ao que é apropriado fazer em termos de “educação digital” e mesmo em torno do que é considerado um comportamento aceitável no mundo online.

Alguns conceitos têm surgido para ajudar no entendimento desta realidade. Alguns deles têm saído da academia para assumir a forma de propostas e iniciativas que efetivamente contribuam para a educação dos seres-humanos do século XXI. Uma delas, envolve o conceito de Inteligência Digital e da sua métrica proposta, chamada de coeficiente de inteligência digital.

Inteligência Digital é o conjunto de habilidades sociais, emocionais e cognitivas que permitem aos indivíduos desenvolverem a capacidade necessária para enfrentar os desafios e se adaptar às exigências da vida digital. Essas habilidades podem ser genericamente divididas em oito áreas interligadas. Minha intenção é apresentar rapidamente cada uma delas.

Identidade digital, é a capacidade que um indivíduo tem de criar e gerenciar a sua identidade e reputação digital. Isto inclui a consciência a respeito da sua persona online e a gestão do impacto, em curto e longo prazo, da sua presença na internet.

Uso digital, é a capacidade de usar aparelhos e suportes digitais, incluindo a habilidade de encontrar um equilíbrio saudável entre a vida online e offline. Vale reforçar que este equilíbrio é individual – cada um define o seu – embora as consequências de extrapolá-lo possam ser percebidas de maneira coletiva, como por exemplo, distúrbios psicológicos.

Segurança digital, é a capacidade de “gerenciar” os riscos online, por exemplo, cyberbullying, aliciamento, catfishing (para quem não está familiarizado com a definição, catfish corresponde à pessoa que assume uma falsa identidade na internet), bem como lidar com conteúdos “problemáticos” (como violência e obscenidade). Em resumo, é a habilidade para evitar ou limitar esses riscos.

Proteção digital, é a capacidade de detectar ameaças virtuais (como pirataria, fraudes, malware), entender as melhores práticas de utilização dos conteúdos disponibilizados (conceitos como o de curadoria digital, por exemplo) e do uso das ferramentas de segurança adequadas à proteção de dados.

Inteligência emocional digital, é a capacidade de ser compreensivo e construir boas relações com os outros online.

Comunicação digital, é a capacidade de se comunicar e colaborar com outras pessoas, usando tecnologias digitais e de mídia.

Alfabetização digital, é a capacidade de encontrar, avaliar, utilizar, compartilhar e criar conteúdo digital (novamente envolvendo o conceito de curadoria), bem como a competência em programação computacional e raciocínio lógico, além do desenvolvimento do pensamento crítico.

Direitos digitais, é a capacidade de compreender e defender os direitos pessoais e coletivos, nomeadamente os direitos à privacidade, propriedade intelectual, liberdade de expressão e proteção contra discursos de ódio.

Bom, se prestarmos bem atenção, veremos que a raiz da Inteligência Digital são os valores bem humanos do respeito, empatia, prudência e cidadania – desejáveis em qualquer sociedade. Quem se interessar e quiser implementar o modelo, sugiro a plataforma digital izhero.net, até 31 de dezembro a adesão a ela é gratuita.

Quem se interessar em explorar conceitualmente o assunto, sugiro procurar a seguinte bibliografia.

Barlett, C. P., Gentile, D. A., & Chew, C. (2014). Predicting cyber-bullying from anonymity. Psychology of Popular Media Culture.

Gentile, D. A. (2013). Catharsis and media violence: A conceptual analysis. Societies, 3, 491–510;

Gentile, D. A., Choo, H., Liau, A., Sim, T., Li, D., Fung, D., & Khoo, A. (2011). Pathological video game use among youth: A two-year longitudinal study. Pediatrics, 127, e319-329.

Gentile, D. A., Reimer, R. A., Nathanson, A. I., Walsh, D. A., & Eisenmann, J. C. (2014). A prospective study of the protective effects of parental monitoring of children’s media use. JAMAPediatrics, 168, 479-484 doi:10.1001/jamapediatrics. 2014.146

Maheshwari, Anil. (214). Data Analytics Made Accessible.

Maier, J. A., Gentile, D. A., Vogel, D., & Kaplan, S. (2014). Media influences on self-stigma of seeking psychological services: The importance of media portrayals and person perception. Psychology of Popular Media Culture.

Mithas, Sunil. (2012). Digital Intelligence: What Every Smart Manager Must Have for Success in an Information Age. Finerplanet.

Ostrov, J., Gentile, D. A., & Mullins, A. D. (2013). Evaluating the effect of educational media exposure on aggression in early childhood. Journal of Applied Developmental Psychology, 34, 38-44.

Prot, S. & Gentile, D. A. (2014). Applying risk and resilience models to predicting the effects of media violence on development. Advances in Child Development and Behavior, 46, 215-244.

Onde estou?

Você está navegando em publicações marcadas com inteligência digital em Marcelo Tibau.