Para uma inteligência artificial (IA) funcionar propriamente, é preciso ter imensos volumes de dados, que podem ser palavras, números, imagens e outros tipos de mídias. Como essas informações são a “matéria-prima” da tecnologia, o país que souber melhor utilizar esse insumo pode liderar a “corrida da IA” — e o Brasil pode ser um desses nomes.
“O Brasil tem um grande potencial de ter um espaço importante na área de IA ao redor do mundo exatamente pela questão da nossa diversidade de dados”, afirma o pesquisador Alexandre Chiavegatto, professor livre docente de inteligência artificial na Universidade de São Paulo e diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps).
O especialista explica que, pelo caráter de diversidade genética, racial, social e econômica da população do País, esses dados podem treinar IAs mais competentes, com menos viés negativo e amplitude maior. “O Brasil tem uma verdadeira mina de ouro em suas mãos graças a essa diversidade. E temos o potencial de usar esses dados para fazer descobertas muito relevantes na área de inteligência artificial”, diz o professor da USP.
Chiavegatto estreia hoje como colunista do Estadão. Seus artigos vão ser publicados semanalmente às quartas-feiras pelo Link, editoria de tecnologia do jornal. Leia o texto de estreia neste link, intitulado: “A inteligência artificial está apenas em sua pré-história e vai mudar o mundo”.
Segundo o professor, seus futuros textos devem abordar temas relevantes na área de inteligência artificial, como consciência algorítmica, regulamentação do setor (em debate na União Europeia e Brasil) e transparência. Isso também deve incluir a polêmica inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês) — nome dado a uma IA com capacidade de realizar tarefas humanas.
“Não existe nenhum motivo técnico até hoje para pensarmos que um algoritmo não conseguiria fazer quase todas ou todas as tarefas que seres humanos fazem. É uma questão apenas de ajuste” , diz. “Hoje, somos a espécie dominante no planeta Terra porque somos os seres mais inteligentes. Mas muitos pesquisadores acreditam que, ao longo das nossas vidas, vamos ter uma AG. Ou seja, não vamos ser na prática os seres mais inteligente desse planeta.”
Abaixo, leia trechos da entrevista com o pesquisador.
Qual foi o salto que impulsionou o aprendizado de máquina até onde estamos hoje?
Até hoje podemos considerar que houve dois grandes marcos da área de machine learning aplicada. O primeiro grande salto foi em 2012, com o desenvolvimento da AlexNet, que era um algoritmo que ganhou uma competição muito famosa de classificação de imagem, a ImageNet. Havia várias imagens e vários grupos do mundo inteiro desenvolviam algoritmos para tentar predizer o que estava nessa imagem. Durante muito tempo os ganhos foram sempre muito pequenos de um ano para o outro, até a chegada da AlexNet, que foi esse algoritmo que abriu os olhos de muitas pessoas para o potencial de machine learning, de inteligência artificia. Foi um ganho substancial como nunca tinha havido. Isso abriu os olhos de muitas pessoas e do Google, do Facebook, da Microsoft. Foi aí que essas empresas começaram a investir na área de inteligência artificial.
O segundo grande ponto tem sido o ChatGPT. Não pela tecnologia em si, que não é nova. Mas esta é a primeira vez que as pessoas começaram a pensar diretamente em pedir um auxílio ao algoritmo de inteligência artificial. Esse algoritmo já estava muito presente em nossas vidas: a rede social é toda mecanizada por meio de algoritmos de inteligência artificial, o Waze decide nossa rota de trânsito quase todos os dias, o próprio Google é um algoritmo de inteligência artificial, a Netflix fornece sugestões para você. Mas tudo isso sempre foi de forma indireta. As pessoas não pensavam em pedir ajuda para inteligência artificial da mesma forma como fazem hoje com o ChatGPT.
E como podemos evitar alguns dos grandes problemas da IA, como o desemprego, por exemplo?
Entendo essa preocupação, mas não é a realidade histórica das revoluções tecnológicas. Até hoje, elas criaram muito mais empregos do que destruíram. Em geral, as revoluções tecnológicas têm sido bastante positivas e têm saído alguns relatórios em relação a isso, do potencial de você criar muitos empregos via aumento da produtividade. Por exemplo, a questão da radiologia….
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