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A inteligência artificial resolve problemas há mais tempo do que imagina

A inteligência artificial resolve problemas há mais tempo do que imagina

Os princípios que norteiam a Inteligência Artificial foram lançados há anos. O SXSW trouxe o que já colocamos em prática e o que ainda vai evoluir

A inteligência artificial parece uma novidade para a humanidade, que assiste receosa a sua evolução. Mas a maioria das grandes ideias em IA tem décadas ou séculos de idade. Você tem um Amazon Echo? Se assim for, você pode agradecer a Grace Hopper: a primeira pessoa a falar com um computador em inglês (1955). Animado com AI em cuidados de saúde? Você pode aprender muito com Florence Nightingale, que iniciou a primeira revolução da ciência dos dados na medicina (1854).  Interessado em inteligência artificial para cidades inteligentes? Não procure mais do que a segunda carreira de Isaac Newton, como Mestre da Casa da Moeda Real (1696).Não importa para que campo do conhecimento você procure pela IA, sempre encontrará uma ideia na qual homens e mulheres do passado trabalharam por muito tempo. Nesta palestra de James Scott, cientista de dados da Universidade do Texas e coautor da QIA: como as pessoas e as máquinas são mais inteligentes juntas, o SXSW trouxe a história profunda por trás das principais tecnologias de IA do futuro.

James trouxe dezenas de exemplos que mostram como a mentalidade humana evoluiu para moldar as Inteligências Artificiais de nossos dias. Ele mostrou recortes de um jornal do final do século XVIII para mostrar como o fenômeno das fake news não é exatamente novo. Mais, o especialista mostrou que o assunto enfocado nas pequenas notícias era justamente para “ranquear” esses fatos na mente dos conterrâneos da época. O autor das fake news que ajudaram a fundamentar o processo de independência dos EUA foi… Benjamin Franklin.

O escopo da tese de James Scott é que os processos que levam à criação das IAs seriam fato novo, mas na verdade, residem no passado da evolução da civilização moderna. James escreveu o livro “AIQ”, como pessoas e máquinas são mais espertas trabalhando juntas. (AIQ quer dizer “Quoficiente de Inteligência Artificial, em tradução livre).

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“Se olharmos para os sistemas de comunicação por voz, como Alexa, por exemplo, veremos que as primeiras pesquisas foram feitas há 70 anos, por uma matemática chamada Grace Hopper, que estudou padrões de linguagem que pudessem ser feitos entre homens e máquinas em 1955. E assim fez, e conseguiu que um computador da época “compreendesse” comandos que ela proferia. E Grace afirmou na época, que o computador programado em inglês não poderia compreender francês, um princípio claramente seguido hoje pelos desenvolvedores de sistemas de voz. Eles sempre respondem à língua de quem o comanda.

O reconhecimento de imagens, outra função muito pesquisada atualmente para desenvolver IAs, também foi pesquisada há décadas. Voltando mais ainda no tempo, Isaac Newton lançou as bases dos cálculos e estatísticas que hoje são usados pelas IAs para verificar fraudes e efetuar sistemas de cobrança. Mais de 300 anos depois, a maior parte da humanidade não aprendeu suas lições.


A história dos dados

A evolução da IA representa na verdade, a história dos dados e das ideias de pessoas, das soluções que moldaram o mundo como o conhecemos. Ao ignorar a trajetória histórica da evolução da matemática que levou à criação da IA, estamos deliberadamente criando uma geração de crentes neófitos. Ou podemos então criar outro grupo de pessoas que pode enxergar na IA um sintoma de depravação, e então evocar a nostalgia de um passado simples e procurar um “quarto de pânico” onde se refugiar. Em uma palavra: polarização.

Em termos mais simples, James Scott propõe que a história da evolução da tecnologia não seja enfocado de forma tão simplória. Computadores são instrumentos mais rápidos para resolver problemas. Em sua linha de trabalho, Scott procura desenvolver pesquisas sobre IA e aplicações na saúde. Técnicas de implantação de chips, canetas digitais capazes de identificar cânceres, alergias de pele e infecções em segundos.
Nesse ponto, entender como modelos preditivos foram concebidos e constituem o coração da atuação das IAs, é possível acelerar significativamente a qualidade dos diagnósticos em saúde. Os dados permitem compreender melhor e antecipar diagnósticos. Existe uma história que iluminou a evolução da matemática, dos dados, dos algoritmos para aplicação em prol da humanidade. Entender o contexto da evolução da IA, pode fazer com que a humanidade construa mecanismos simples para apoiar decisões, fazendo com que médicos e máquinas trabalhem juntos para reduzir erros e oferecer soluções mais consistentes para pacientes.


O problema rea
l

“Há modelos excepcionais que podem fazer a diferença para detectar causas e oferecer procedimentos e práticas benéficas para a saúde das pessoas. Modelos baseados em dados, em construtor simples. No fim do dia, algoritmos não trabalham para reforçar viéses, mas sim para mitigá-los. E podem fazer isso pelo bem das pessoas comuns”, observou o especialista. Ele diz que o problema real não está em como vemos a evolução das IAs e sim em como podemos fazê-la trabalhar em harmonia com bons profissionais em qualquer campo de atuação humana. Esse é o caminho da evolução.

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