Inteligência Artificial e como ela mudará o mundo

Ao longo dos últimos anos, a inteligência artificial tornou-se uma parte cada vez maior da vida cotidiana. Antes apenas matéria-prima para livros de ficção científica, a IA agora é usada em setores que vão do marketing à saúde. Até 2025, espera-se que o mercado global de software de IA cresça para US$ 126 bilhões.

Embora a IA seja bastante comum agora, ainda é uma tecnologia em sua infância. Nos próximos anos e décadas, a IA e outras tecnologias revolucionarão o mundo, abrindo vastas oportunidades para o desenvolvimento econômico e social. Aqui está o que você precisa saber sobre como a inteligência artificial mudará o mundo.

Primeiro, vamos explicar a inteligência artificial

Embora a maioria das pessoas tenha pelo menos uma compreensão geral do termo, a inteligência artificial moderna é um campo amplo e complexo. Antes de pular para o que a IA pode realizar em um futuro próximo, vamos voltar atrás e dar uma olhada no que a inteligência artificial realmente é e como ela funciona.

O que separa a IA da programação de computador convencional?

Para começar, vamos considerar como a inteligência artificial difere dos métodos de programação usados ​​em sistemas computacionais tradicionais. Em um programa convencional, um programador escreve um conjunto de instruções que é usado pelo sistema para processar entradas. Embora as entradas possam mudar, o algoritmo usado para processar a entrada permanece o mesmo e é usado para produzir alguma saída.

A IA, por outro lado, inverte esse conceito. Em vez de transformar uma entrada em uma saída usando um conjunto de instruções predeterminadas, um programa de IA “aprende" com as entradas que recebe. Em outras palavras, em vez de um programador humano criar um algoritmo para manipular entradas, o computador desenvolve e melhora continuamente seu próprio algoritmo. Isso permite que o programa melhore gradualmente em uma determinada tarefa, pois é treinado com grandes conjuntos de dados e fornece feedback sobre a precisão de seus resultados. Em vez de usar um conjunto de regras para transformar uma entrada em uma saída, a IA é treinada para “aprender” as regras de uma determinada tarefa à medida que avança.

Os tipos de IA

De um modo geral, a IA pode ser dividida em duas categorias básicas. A primeira, conhecida como inteligência artificial restrita, refere-se à capacidade de executar uma tarefa ou conjunto de tarefas estritamente definido. Um sistema de IA estreito pode ser usado para jogar, recomendar produtos com base em padrões de dados do cliente ou gerenciar redes elétricas de acordo com o consumo de energia. Deve-se notar que uma tarefa não precisa ser simples para ser abordada por um sistema de IA estreito. Um programa de inteligência artificial usado para controlar um carro autônomo, por exemplo, ainda é considerado um exemplo de IA estreita, apesar da natureza relativamente complexa da direção.

O segundo tipo de IA é referido como IA geral. Ao contrário de uma IA restrita, um sistema de IA geral seria capaz de lidar com uma variedade de tarefas diferentes e não relacionadas, aprendendo e aplicando a experiência anterior. Nesse sentido, uma IA geral seria semelhante a um ser humano. Escusado será dizer que a IA geral é uma aplicação de inteligência artificial muito mais avançada e tecnologicamente exigente do que a IA restrita.

Uma extensão da IA ​​geral é o conceito de superinteligência artificial. Hipoteticamente, um programa de IA projetado para lidar com tarefas gerais e com acesso a recursos de memória e processamento de dados suficientemente grandes poderia superar os humanos em quase todas as tarefas. Embora intrigante, a superinteligência artificial ainda está no reino da ficção científica.

Entendendo Machine Learning e Deep Learning

Além dos tipos básicos de IA discutidos acima, existem várias abordagens para implementar a inteligência artificial. Os dois métodos de IA mais importantes são conhecidos como aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL).

O aprendizado de máquina é um método pelo qual os computadores são capazes de “aprender” com os dados fornecidos a eles. Os sistemas de ML treinam algoritmos para identificar adequadamente padrões ou outras características de entradas. Com o passar do tempo, o algoritmo ficará progressivamente melhor na execução correta da tarefa para a qual está sendo treinado. O ML é amplamente utilizado em análises preditivas, filtragem de e-mail, detecção de fraudes online, chatbots de suporte ao cliente e uma série de outras tarefas úteis. Para que o treinamento funcione, no entanto, os humanos geralmente devem selecionar as propriedades dos dados que o algoritmo está sendo treinado para identificar.

O aprendizado profundo, uma versão mais avançada do aprendizado de máquina, leva esse conceito ao próximo nível. Os programas de aprendizado profundo tentam imitar o funcionamento do cérebro humano filtrando e classificando automaticamente os dados. Ao contrário do ML normal, um algoritmo DL pode buscar e aprender com padrões nos dados, mesmo sem que um humano lhe diga o que procurar. Devido à sua capacidade de encontrar padrões por conta própria, os sistemas DL são normalmente usados ​​em aplicações mais avançadas, como visão computacional e veículos autônomos. Apesar de ser mais avançado e mais poderoso, o aprendizado profundo tem certas limitações. Como regra, os algoritmos de DL exigem conjuntos de dados de treinamento maiores e mais poder de processamento, tornando-os mais caros para desenvolver e treinar do que algoritmos de ML comuns.

O estado atual da tecnologia de IA

Para entender para onde a inteligência artificial está indo, primeiro é importante saber onde ela está atualmente e como chegou lá. Para contextualizar, vamos dar uma olhada na história da inteligência artificial e o status da tecnologia como ela existe hoje.

Uma breve história da IA

Embora houvesse precedentes anteriores, o termo “inteligência artificial” foi usado pela primeira vez em uma conferência acadêmica em 1956. Essa conferência e seus participantes desencadearam uma onda de interesse no conceito de inteligência artificial, mas o progresso no campo se mostrou extremamente lento. Em meados da década de 1970, a onda inicial de entusiasmo havia praticamente desaparecido, resultando no que veio a ser conhecido como o inverno da IA. Esse período de estagnação duraria até o início da década de 1980.

À medida que o poder de computação continuou a melhorar, governos e empresas tiveram um interesse renovado na IA. Esse período traria avanços consideráveis ​​no campo, incluindo o desenvolvimento do aprendizado profundo precoce. Essa também foi a era que viu o surgimento de sistemas especialistas, algoritmos de computador projetados para imitar a tomada de decisões humanas, verificando as entradas em relação a um corpo de conhecimento existente. Embora primitivos para os padrões atuais, os sistemas especialistas representavam uma forma inicial de IA que era útil em aplicativos de negócios do mundo real.

Na década de 1990 e início dos anos 2000, a IA começou a se aproximar de seu estado atual. Os primeiros chatbots de IA, programas de visão computacional e outros aplicativos relativamente comuns hoje foram desenvolvidos durante esse período. Ao mesmo tempo, o poder de computação continuou a crescer, permitindo que os algoritmos de IA se tornassem mais úteis e aumentando o uso do aprendizado de máquina.

Onde está a IA hoje?

Hoje, os programas de IA de ponta usam predominantemente uma forma de aprendizado de máquina conhecida como rede neural artificial (ANN). As RNAs modelam o funcionamento dos neurônios no cérebro humano, permitindo que as máquinas “pensem” mais como humanos. As RNAs permitem que as IAs abordem tarefas mais complexas, tornando-as adequadas para treinar rapidamente algoritmos de aprendizado profundo.

Em termos de aplicativos, o uso de IA se expandiu muito nos últimos anos. Hoje, você encontrará programas de IA usados ​​para fazer tudo, desde a curadoria de feeds de mídia social até a melhoria do rendimento das colheitas na agricultura. Embora muita atenção seja dada ao uso da tecnologia em carros autônomos e drones autônomos, a realidade é que os sistemas de IA estão praticamente em todos os lugares, e a maioria das pessoas interage com eles de alguma forma no dia-a-dia.

Apesar de sua proliferação e ampla gama de usos, a inteligência artificial ainda é um campo tecnológico emergente. Aplicações que são comuns hoje seriam pouco mais do que projetos acadêmicos de 10 ou 20 anos atrás. Também é importante notar que toda a IA moderna é categorizada como inteligência artificial estreita. Embora possa ser bastante eficiente em certas tarefas, a IA ainda está bem atrás dos humanos em termos de inteligência geral. Em média, a maioria dos especialistas acredita que será pelo menos 2060 antes que a inteligência artificial geral seja alcançada.

Quais empresas estão na liderança da IA ​​hoje?

Embora haja um grande número de pequenas startups tentando alavancar a tecnologia de IA, o campo é amplamente dominado por um punhado de empresas grandes e bem-sucedidas com recursos e experiência para usar a tecnologia ao máximo. Abaixo, você encontrará um resumo de algumas das empresas líderes no campo da inteligência artificial hoje.

Google

Como de costume no mundo da tecnologia, o Google está na vanguarda do movimento de IA. O Google usa várias formas de IA, especialmente aprendizado profundo, para impulsionar muitos de seus serviços voltados para o consumidor. Reconhecimento de voz no Google Assistant, reconhecimento de imagem e análise automática de vídeo são apenas alguns exemplos de como a empresa implementou a tecnologia em nível prático.

Embora o Google seja certamente um líder na implementação de IA, a contribuição mais importante da empresa para o campo foi a criação de uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto chamada TensorFlow. Ao permitir que qualquer pessoa interessada em IA desenvolva novas ferramentas usando o TensorFlow, o Google democratizou massivamente o campo. Como autor da principal ferramenta de código aberto usada para desenvolver programas de IA hoje, o Google é sem dúvida o líder global no campo da inteligência artificial.

Amazonas

Embora o Google certamente lidere em termos de desenvolvimento de IA, a Amazon alavancou a tecnologia para otimizar suas funções de negócios e mostrou os resultados pragmáticos que a IA pode produzir. Além de seu famoso mecanismo de recomendação de produtos com inteligência artificial, a Amazon desenvolveu o assistente pessoal Alexa no lado voltado para o cliente de seus negócios. O verdadeiro poder da IA ​​na Amazon, no entanto, está nos bastidores, onde o aprendizado de máquina permitiu que a empresa melhorasse massivamente suas operações de armazém. Sistemas semelhantes também são usados ​​para otimizar os processos de entrega da empresa, garantindo que os inúmeros pacotes movimentados pela Amazon diariamente cheguem aos seus destinos o mais rápido possível.

Bitmain

Mesmo que não seja tão importante quanto o Google ou a Amazon, o produtor de chips de mineração Bitcoin Bitmain também fez algumas contribuições importantes para o mundo da IA. Em abril de 2020, a empresa revelou que havia desenvolvido com sucesso um software de reconhecimento de imagem de IA destinado a identificar aves raras e ameaçadas de extinção para fins de conservação. A Bitmain também está usando seu hardware de chip com capacidade de IA para apoiar o desenvolvimento de projetos que variam de cidades inteligentes a sistemas aprimorados de reconhecimento facial.

Tesla

Como você pode esperar, a montadora elétrica Tesla se apoiou na IA como um componente-chave de seus negócios, à medida que se esforça para desenvolver veículos comerciais totalmente autônomos. De fato, a empresa vem se preparando para seu sistema de direção de IA desde o primeiro dia, equipando todos os veículos que vende com o hardware necessário para dirigir sozinho. À medida que novos recursos de direção autônoma são desenvolvidos, a Tesla pode simplesmente enviá-los na forma de uma atualização de software.

Em 2019, a Tesla chegou ao ponto de adquirir a startup de IA DeepScale para apoiar o desenvolvimento de seu sistema Autopilot. Essa decisão demonstrou o quão importante a empresa acredita que a tecnologia de IA é para seu futuro, bem como quanto valor as startups focadas em tecnologia de inteligência artificial podem comandar no mercado.

Além de seu sistema autônomo, a Tesla também planeja implantar inteligência artificial como parte de seu projeto de usina virtual. Este projeto de energia verde, destinado a complementar ou substituir usinas de energia tradicionais por hardware solar doméstico, usará análises de IA para prever o uso e a demanda, permitindo que a rede VPP faça ajustes conforme necessário durante as horas de alta demanda.

Como a IA mudará fundamentalmente o mundo

A inteligência artificial é diferente de qualquer outra ferramenta já desenvolvida pela humanidade. Ao permitir que os computadores aprendam e pensem por conta própria, os sistemas de IA têm o potencial de ajudar os trabalhadores humanos até nas tarefas mais complexas. Ao combinar o intelecto humano com uma IA cada vez mais poderosa, a tecnologia está pronta para mudar fundamentalmente quase todas as áreas da vida moderna. Embora explorar todos os usos da IA ​​em um único artigo seja impossível, você encontrará algumas das áreas mais importantes que a inteligência artificial está pronta para revolucionar listadas abaixo.

Saúde e Medicina

A área médica é sem dúvida uma das áreas em que a IA pode ter o maior grau de impacto. As aplicações da IA ​​em ambientes médicos começam com diagnósticos. Ao digitalizar dados médicos em busca de sinais indicadores de doenças, os algoritmos de diagnóstico demonstraram diagnosticar com precisão as condições mais cedo do que os profissionais médicos humanos. Impressionantemente, essa tecnologia pode funcionar mesmo sem a colaboração de um médico treinado. Em 2018, o FDA aprovou o uso de uma ferramenta de diagnóstico de IA para detectar retinopatia diabética usando varreduras dos olhos de um paciente. Este sistema opera independentemente de um diagnosticador especializado, exigindo apenas um trabalhador menos qualificado para fazer os exames. Tais sistemas poderão um dia permitir diagnósticos mais rápidos e precisos em um ambiente de atenção primária.

O papel da IA ​​na medicina não termina com o diagnóstico, no entanto. A tecnologia também pode ser aplicada para tornar o processo de descoberta de medicamentos mais rápido e menos dispendioso. Usando bancos de dados de ensaios clínicos e trabalhos de pesquisa acadêmica, as IAs podem identificar rapidamente compostos candidatos que são conhecidos por interagir com a patologia de uma determinada doença. Ao comparar amostras de tecidos de pacientes com e sem uma doença específica, os sistemas de descoberta de medicamentos de IA também podem descobrir novas informações sobre como essa doença progride no corpo humano. Esses insights podem direcionar recomendações de compostos químicos que podem ser eficazes, mesmo que não tenham sido previamente associados à condição em questão.

Mesmo na área de cirurgia de alto risco, profissionais de saúde e pesquisadores estão descobrindo papéis aprimorados para a inteligência artificial. Ao aprender com os planos cirúrgicos anteriores, os IAs podem ajudar os cirurgiões propondo novos planos cirúrgicos para casos semelhantes. A integração da inteligência artificial também pode melhorar muito os robôs cirúrgicos, permitindo que eles executem uma gama mais ampla e complexa de tarefas para auxiliar de forma mais eficaz o cirurgião humano supervisor.

Por fim, a análise preditiva de IA poderá um dia identificar possíveis epidemias e ajudar os especialistas em doenças infecciosas a coordenar as respostas. Essa capacidade foi demonstrada no início da pandemia de COVID-19, quando um punhado de programas de IA forneceu alertas antecipados de um possível surto de doença respiratória em Wuhan, na China, mais de uma semana antes de a OMS reconhecer oficialmente o início do surto. Com melhorias futuras, esses programas de análise preditiva podem fornecer insights mais rápidos e acionáveis ​​sobre ameaças emergentes à saúde. Sistemas semelhantes também podem ser usados ​​para preparar hospitais para lidar com um grande número de pacientes, otimizando o uso de recursos e permitindo que a equipe do hospital planeje antecipadamente cenários de alta demanda.

Tomados como um todo, esses usos mostram um papel para a IA no campo médico que se estende desde a pesquisa até o atendimento prático ao paciente. Qualquer um desses avanços tecnológicos seria extremamente útil por si só, mas seu desenvolvimento coletivo revolucionará a capacidade dos profissionais médicos de entender e lidar com doenças humanas.

Negócios e finanças

Assim como na área da saúde, a IA está pronta para mudar e otimizar praticamente todas as partes do mundo empresarial moderno. Os impactos da inteligência artificial nos negócios começam com o fornecimento de insights orientados por dados para a tomada de decisões. Desde a alocação de recursos em campanhas de marketing até a decisão de qual candidato contratar para um emprego, a análise de IA pode ajudar as empresas a fazer escolhas melhores e mais lucrativas. Esses sistemas são particularmente adequados à natureza cada vez mais digital do local de trabalho, pois as empresas modernas geram imensas quantidades de dados com os quais os algoritmos de IA podem aprender para otimizar as operações comerciais.

A capacidade da inteligência artificial de analisar rapidamente o funcionamento de sistemas complexos também a torna perfeitamente adequada ao campo da  gestão da cadeia de suprimentos. Nas últimas décadas, as cadeias de suprimentos globais tornaram-se mais longas e complexas do que nunca. Usando a IA, no entanto, as empresas podem prever a demanda de forma proativa, tornar os armazéns mais eficientes e otimizar as rotas de entrega para garantir que a cadeia de suprimentos funcione da maneira mais suave e rápida possível. De acordo com uma pesquisa recente realizada pela McKinsey and Company, 61% das empresas esperam ver economias no gerenciamento da cadeia de suprimentos como resultado da integração da IA.

É importante notar, no entanto, que a influência da IA ​​no setor de negócios não termina com logística, planejamento e análise. Nos próximos anos, a inteligência artificial provavelmente terá uma presença tão grande no chão de fábrica quanto nas salas de reuniões corporativas. A mesma pesquisa da McKinsey mencionada acima sugeriu que 64% das empresas esperam ver economias em suas operações de fabricação como resultado da IA. Em grande parte, essas economias serão resultado de sistemas de manutenção preditiva que monitoram o desempenho do equipamento e programam a manutenção para minimizar o tempo de inatividade. Algoritmos generativos também podem ser usados ​​para otimizar projetos de produtos digitais, potencialmente detectando falhas de projeto antecipadamente e, assim, reduzindo a duração e o custo do processo de prototipagem.

A IA também está pronta para ter um enorme impacto no lado financeiro do mundo dos negócios. O exemplo mais proeminente disso é o setor de Fintech, onde a IA já está sendo aproveitada para fornecer serviços financeiros acessíveis e acessíveis em larga escala. Do investimento às decisões de crédito, a IA está desempenhando um papel cada vez mais importante na vida financeira. À medida que o tempo passa e os algoritmos continuam a melhorar, é provável que a inteligência artificial seja usada para otimizar empréstimos, gerenciar riscos financeiros e até analisar dados históricos do mercado de ações para melhorar a alocação de recursos em carteiras de investimentos.

Assim como na área médica, a IA parece destinada a assumir um papel de ponta a ponta no mundo dos negócios. Começando com o design do produto e terminando com a logística de entrega, a inteligência artificial pode otimizar praticamente todas as etapas do processo de fornecimento de bens e serviços aos consumidores. Juntos, esses desenvolvimentos tornarão as empresas mais ágeis, mais responsivas às mudanças nas demandas dos consumidores e mais lucrativas.

Engenharia

Como já mencionamos, a IA pode desempenhar um papel importante na otimização de projetos de produtos. As habilidades da tecnologia no campo da engenharia, no entanto, são muito mais amplas. Uma das funções mais importantes para essa tecnologia emergente é integrar conjuntos de dados de vários projetos de engenharia. Graças à sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados, a IA pode coletar informações úteis de vários projetos na mesma empresa e fornecer essas informações aos engenheiros que trabalham em cada projeto. Isso, por sua vez, pode melhorar a cooperação e a coordenação entre os engenheiros responsáveis ​​por cada parte individual de um esforço de projeto maior.

A IA também pode liberar engenheiros para realizar trabalhos de alta alavancagem automatizando tarefas demoradas que normalmente retardam o processo de design. Nesse sentido, os sistemas avançados de IA se incorporarão ao fluxo de trabalho de engenharia da mesma maneira que os programas tradicionais de design assistido por computador (CAD) fizeram décadas atrás.

O verdadeiro poder da IA ​​do ponto de vista da engenharia, no entanto, vem da capacidade da tecnologia de ajudar engenheiros e pesquisadores a desenvolver novos materiais para usos especializados. A IA pode apoiar a ciência de materiais avançada, modelando novos materiais e prevendo suas propriedades. Essa capacidade de prever com precisão as propriedades de um novo material permitirá que os cientistas de materiais produzam novos materiais mais rapidamente do que os métodos de pesquisa convencionais permitem atualmente. Isso, por sua vez, expandirá a gama de materiais disponíveis para os engenheiros para seus projetos.

Resolvendo problemas sociais

Além de seu imenso potencial no setor privado, a IA também tem um grande papel a desempenhar na resolução de problemas prementes enfrentados pela sociedade moderna. Embora as soluções para esses problemas tenham escapado de especialistas acadêmicos e governamentais por décadas, a IA pode ser uma ferramenta crítica para ajudar a humanidade a enfrentar alguns de seus maiores desafios.

A primeira e mais importante delas, é claro, é a mudança climática. A tecnologia de IA está posicionada de forma única para ajudar cientistas e formuladores de políticas públicas a entender as mudanças climáticas, criando modelos mais precisos de seus efeitos. Esses modelos também podem ser usados ​​para determinar quais ações e políticas têm maior probabilidade de reduzir os níveis atmosféricos de dióxido de carbono, permitindo que os governos intervenham de maneira direcionada e impactante. A tecnologia também pode afetar as emissões de carbono diretamente, otimizando o uso de energia e impulsionando avanços mais rápidos na tecnologia de energia verde.

Em termos de assuntos humanos mais mundanos, a IA também pode ser uma ferramenta crítica no esforço global em andamento para limitar a corrupção pública. Da mesma forma que a análise preditiva pode ser usada para detectar fraudes em transações do setor privado, os sistemas de IA podem ser usados ​​para descobrir o uso inadequado de recursos no setor público. Também pode ser possível reduzir a chance de atividade corrupta ocorrer em primeiro lugar automatizando sistemas que anteriormente dependiam de humanos. Essa automação limitaria as oportunidades de atividade corrupta, eliminando o elemento humano potencialmente não confiável e garantindo que os fundos públicos fossem distribuídos adequadamente.

Embora seu papel nessa área provavelmente seja menor, a inteligência artificial pode apoiar os esforços para aumentar o acesso a moradias populares. Os sistemas de IA que modelam o risco com mais precisão e podem tomar decisões de empréstimos de forma autônoma reduziriam o custo de iniciar empréstimos. Ao usar dados além de uma simples pontuação de crédito para tomar decisões de crédito, os algoritmos também podem ajudar as pessoas que não são dignas de crédito no sentido tradicional a financiar compras de imóveis.

A promessa da inteligência artificial geral

Por mais revolucionárias que as possibilidades discutidas acima possam parecer, todas elas são realisticamente alcançáveis ​​com inteligência artificial estreita. Se a IA geral for alcançada, suas capacidades podem se expandir muito além do que foi discutido até agora. Os futuristas acreditam que uma IA geral poderia alcançar objetivos aparentemente impossíveis, como acabar com guerras ou erradicar a pobreza humana. Alguns pensadores são ainda mais audaciosos, sugerindo que o desenvolvimento da inteligência artificial geral pode ser um trampolim para tornar os humanos imortais digitalmente, permitindo que a consciência humana seja executada em hardware de computador.

Como tudo isso se soma?

Como você pode ver, praticamente não há área da vida cotidiana em que a IA não tenha pelo menos algum efeito à medida que a tecnologia melhora e seu uso se torna mais comum. Do trabalho e da saúde à solução de alguns dos maiores problemas do mundo, a inteligência artificial trabalhará em conjunto com a engenhosidade humana para melhorar quase todos os aspectos de nossas vidas. Como resultado, as próximas décadas tendem a ser um período de mudanças rápidas e grandes oportunidades para sociedades, empresas e indivíduos alavancarem o poder da IA.

Como a IA pode interagir com outras tecnologias emergentes

Por mais claro que seja que a IA é uma promessa imensa, mesmo em seu estado atual, seu poder real será trazido por outros desenvolvimentos tecnológicos de ponta. Nesta seção, discutiremos a relação da IA ​​com a internet das coisas, computação quântica e redes de comunicação 5G. Embora essas tecnologias sejam revolucionárias em seus próprios direitos, elas também têm um papel importante a desempenhar para permitir que a inteligência artificial alcance todo o seu potencial.

Internet das Coisas (Iot)

Nos últimos anos, o número de dispositivos conectados à Internet aumentou tremendamente. Além de smartphones e computadores, itens do dia a dia, de termostatos a máquinas de lavar, ganharam acesso à internet. Coletivamente, essa rede mundial de dispositivos é conhecida como internet das coisas, ou IoT. No final de 2019, a IoT consistia em cerca de 7,6 bilhões de dispositivos em todo o mundo.

Quando combinados com a IA, esses dispositivos IoT podem se tornar muito mais eficientes e úteis do que são atualmente. Os algoritmos de IA podem ser usados ​​para melhorar a eficiência nas operações analisando dados de dispositivos IoT no local de trabalho. Da mesma forma, dispositivos conectados no local de trabalho podem interagir com sistemas de IA que podem prever e mitigar riscos antes que eles tenham a chance de causar sérias interrupções nos negócios.

A IA também pode ser implantada para melhorar os próprios dispositivos IoT. Sistemas de IA integrados a drones, robôs, carros autônomos e outros dispositivos inteligentes podem permitir que eles funcionem de forma independente e executem tarefas que normalmente exigiriam controle humano. Por meio desses dispositivos, a IA pode realmente interagir com o mundo físico, em vez de simplesmente fornecer insights com base em dados digitais.

Computação quântica

A computação quântica é talvez a tecnologia que mais promete quando usada em conjunto com a IA. Isso se deve ao imenso poder computacional que permite que esses dispositivos processem dados mais rapidamente do que qualquer computador convencional jamais poderia esperar. Hoje, o computador quântico mais rápido do mundo pode concluir um cálculo em cerca de 200 segundos que levaria milênios de supercomputador convencional para ser executado. Dado que essa tecnologia ainda está em seus estágios iniciais, há poucas dúvidas de que os próximos anos trarão computadores quânticos ainda mais rápidos e poderosos.

Graças a essa velocidade bastante aprimorada, a computação quântica pode permitir que algoritmos de IA resolvam problemas grandes e complexos que atualmente exigiriam recursos de computador proibitivos. Com essa tecnologia, a IA pode ser aplicada até mesmo nos desafios mais complicados.

Além de simplesmente resolver problemas específicos, um sistema de IA alimentado por um computador quântico também pode encontrar padrões não descobertos até mesmo nos maiores conjuntos de dados. Esses padrões poderiam então ser usados ​​para obter insights úteis que não seriam imediatamente aparentes para um ser humano, expandindo a gama potencial de soluções geradas pela IA.

Comunicações 5G

Para liberar totalmente o potencial da inteligência artificial trabalhando em conjunto com dispositivos IoT, grandes quantidades de dados devem ser transferidas rapidamente. É aqui que as redes 5G entram em cena. Com taxas de transferência de até 10 gigabits por segundo, a tecnologia 5G pode lidar com as imensas quantidades de dados que os dispositivos IoT em breve fornecerão aos algoritmos de IA.

Curiosamente, espera-se que essa relação funcione nos dois sentidos. Embora as redes 5G ofereçam suporte à IA, permitindo o livre fluxo de dados, é muito provável que essas redes sejam gerenciadas por sistemas de IA. Usando análises preditivas alimentadas por IA, as empresas de telecomunicações podem prever picos de tráfego e alocar recursos de acordo. Este é apenas um exemplo de como a IA pode formar relações simbióticas com outras tecnologias à medida que se desenvolvem juntas.

As desvantagens da tecnologia de inteligência artificial

Apesar de todas as suas promessas, a tecnologia de IA ainda tem algumas desvantagens. Embora as críticas à tecnologia sejam amplas, dois dos problemas mais comuns levantados sobre o uso generalizado da IA ​​são seu potencial para automatizar trabalhos tradicionalmente seguros e um fenômeno conhecido como problema da caixa preta.

As consequências econômicas não intencionais da IA

Desde que a IA se tornou uma realidade, os críticos argumentaram que ela substituirá os humanos e causará perdas maciças de empregos. Embora o efeito da IA ​​no emprego seja provavelmente exagerado, há alguma verdade na ideia de que a tecnologia pode atrapalhar o mercado de trabalho e deslocar temporariamente os trabalhadores em certas funções.

Para entender o impacto total desses deslocamentos, primeiro é importante observar o quão ampla a automação de IA pode ser. Tradicionalmente, a automação teve seu maior impacto no setor de manufatura, onde permitiu que os trabalhadores passassem menos tempo em tarefas simples e repetitivas. A IA, por outro lado, tem o potencial de automatizar tarefas que antes exigiam o pensamento humano. Profissionais de saúde, direito e engenharia estão entre aqueles cujos empregos provavelmente serão expostos à próxima onda de mudanças tecnológicas no local de trabalho.

Embora haja amplo consenso de que muitos empregos enfrentarão algum grau de automação como resultado da IA ​​em um futuro próximo, as estimativas do número de empregos que serão perdidos variam muito. Estimativas extremas sugerem que até 30% da força de trabalho global atual poderá ser deslocada por mudanças tecnológicas até 2030. Outras projeções, no entanto, são muito mais moderadas.

O problema da caixa preta

Um dos desafios mais espinhosos da IA ​​é o chamado problema da caixa preta. Esse fenômeno ocorre quando a IA avançada, como um sistema de aprendizado profundo, é aplicada a problemas complexos. Muitas vezes, o algoritmo atuará como uma “caixa preta”, recebendo entradas e gerando saídas para resolver problemas de uma maneira que nem mesmo designers humanos de IA conseguem entender completamente. Em outras palavras, mesmo os humanos responsáveis ​​pela criação de sistemas de IA às vezes são incapazes de explicar como ou por que chegam às conclusões que chegam.

O problema da caixa preta apresenta diversos problemas para a implementação de inteligência artificial cada vez mais avançada. Sem uma compreensão adequada de como uma IA resolve o problema que recebeu, é muito menos provável que os humanos confiem na resposta que o sistema fornece. Em alguns casos, os sistemas de IA produzem resultados sem sentido devido à falta de insumos relevantes. Graças ao problema da caixa preta, esses resultados podem parecer indistinguíveis das respostas corretas, pois não há uma boa maneira de dizer como o sistema chegou à sua conclusão. Como resultado, o problema da caixa preta tem profundas implicações para a precisão dos sistemas de IA e a confiança humana neles.

Em alguns casos, é claro, resultados imprecisos ou falta de confiança humana são pequenos problemas. Um chatbot com inteligência artificial que não fornece uma resposta relevante a uma pergunta do cliente, por exemplo, é inconveniente, mas relativamente inofensivo. Em tarefas mais importantes, porém, os humanos devem ter um alto nível de confiança antes que a tecnologia de IA possa realizar todo o seu potencial. Um consumidor que acredita que um carro autônomo provavelmente cometerá um erro e causará um acidente de trânsito, por exemplo, provavelmente não escolherá comprar aquele carro. Essa falta de confiança humana pode atrasar substancialmente a adoção e o desenvolvimento da inteligência artificial.

Esse problema pode até resultar em máquinas desenvolvendo vieses que têm efeitos no mundo real. Os sistemas de IA usados ​​para avaliar os níveis de risco no sistema legal, por exemplo, exibiram viés racial ao rotular membros de grupos minoritários como sendo mais propensos a cometer crimes no futuro. Embora se saiba que os algoritmos de IA chegam a essas decisões com base nas entradas de dados com as quais são treinados e dados para avaliação, o problema da caixa preta dificulta a remoção desse viés do sistema.

A IA pode superar esses desafios?

No geral, os benefícios da IA ​​fazem com que valha a pena conceber soluções para os problemas que ela apresenta. Felizmente, esses desafios não são tão intransponíveis quanto parecem na superfície. No caso do problema da caixa preta, uma maior transparência em relação ao funcionamento interno dos algoritmos é uma base provável para uma solução. Ao permitir que os humanos discernam mais facilmente como um sistema de IA chegou a uma determinada conclusão, os sistemas transparentes podem resolver ou pelo menos mitigar substancialmente o problema da caixa preta.

Quanto às convulsões econômicas causadas pela automação da IA, é importante ter em mente que novos empregos serão criados à medida que os antigos se tornarem obsoletos. Esse conceito, conhecido formalmente na economia como destruição criativa, se manteve em outros períodos de mudanças tecnológicas maciças. De fato, existem algumas estimativas que sugerem que a IA será uma criadora líquida de empregos. Um relatório do Fórum Econômico Mundial de 2018 descobriu que a tecnologia de IA criaria 133 milhões de empregosaté 2022 e deslocar apenas 75 milhões de trabalhadores existentes. Supondo que essas projeções estejam corretas, o efeito líquido da automação da IA ​​seria um ganho de cerca de 58 milhões de empregos. Se o treinamento profissional for disponibilizado para ajudar os trabalhadores deslocados a encontrar novos papéis na economia moderna, a inteligência artificial poderá desbloquear novos empregos com melhores salários para milhões de pessoas em todo o mundo.

O futuro da IA

Como você pode ver, as oportunidades associadas à inteligência artificial nos próximos anos são enormes. Essa tecnologia tem o poder de transformar indústrias, criar novas formas de trabalhar e até resolver alguns dos maiores problemas enfrentados pela nossa sociedade. Embora ninguém possa prever com precisão todos os usos que a IA terá daqui a meses ou anos, é extremamente claro que a IA será uma das forças motrizes da economia global no futuro próximo.