Inteligência Artificial

     

      A Inteligência Artificial (IA) é um ramo de pesquisa da ciência da computação que se propõe a elaborar mecanismos e dispositivos que simulam o processo de raciocínio humano- análise, compreensão e obtenção de respostas.

      Iniciadas nos anos 40, as pesquisas em torno da IA eram desenvolvidas de modo a encontrar novas funcionalidades para o computador, na altura e, com o advento da Segunda Guerra Mundial, para impulsionar a indústria bélica.

   Já nos anos 60, com o nascimento da vertente biológica do estudo da IA- desenvolvimento de conceitos que pretendem imitar as redes neurológicas humanas- esta recebe a alcunha pela qual é hoje conhecida e, com ela, nasce a crença na possibilidade da humanidade ver tarefas complexas realizadas por máquinas.

      A Inteligência Artificial está, muitas vezes de forma oculta, presente no quotidiano das pessoas. Alguns exemplos vão desde a tecnologia que proporciona o reconhecimento facial no iPhone X e Facebook até ao processamento de voz para executar tarefas, como a Siri. Em seguida estudaremos de que forma a IA se encontra, também, no nosso local de trabalho.

Finanças

       Os serviços e mercados financeiros são uma área na qual a IA se está a desenvolver e a progredir muito rapidamente. Isto porque poupar tempo, reduzir custos e acrescentar valor é fundamental para se conseguirem melhores resultados.

     Na próxima década, a IA irá desenvolver-se com o foco em ajudar as empresas de serviços financeiros a maximizar os seus recursos, diminuir o risco dos investimentos e gerar mais receitas no que diz respeito ao trading, banca, empréstimos e outros investimentos. Deste modo apresentam-se as principais aplicações da inteligência artificial neste ramo:

            1. Portfolio Managament

       É cada vez mais comum ouvir-se o termo robot-advisor na área de serviços financeiros. Um termo que caracteriza empresas como a Wealthfront, que vieram substituir os gestores de portfólios por algoritmos de IA, dando conselhos de investimento através da análise do comportamento dos titulares das contas, cobrando, assim, menos taxas.

         É tão simples quanto indicar os objetivos, a idade, o rendimento mensal e os ativos correntes que o advisor investe em vários instrumentos de diferentes classes de forma a ir ao encontro do objetivo do cliente. Sendo que o sistema vai alterando o portfólio com informações do mercado em tempo real.

            2. Trading algorítmico

      O trading algorítmico ou “Automated Trading Systems”, passa por utilizar sistemas de IA complexos com o objetivo de tomar decisões de trading extremamente rápidas. No entanto, a maior parte das instituições financeiras não divulgam as suas abordagens, de forma a manterem uma vantagem competitiva, mas sabe-se que a aprendizagem automática (machine learning) está a desempenhar um papel muito importante nas decisões de trading em tempo real.

             3. Combate à fraude

          A verdade é que a evolução dos computadores, a utilização da Internet em grande escala e a recolha e armazenamento de dados online fez com que estes últimos ficassem em alto risco de segurança. Desta forma, e de modo a combater a fraude, foram desenvolvidos sistemas de aprendizagem automática que permitem detetar atividades únicas ou anómalas, sinalizando-as para que as equipas de segurança os possam inspecionar.

            4 . Avaliação de risco

         A subscrição a seguros ou a empréstimos por parte de máquinas de aprendizagem automática é uma realidade cada vez mais comum, especialmente em grandes empresas. Os algoritmos podes ser treinados com milhares de dados de consumidores (idade, emprego, rendimento, entre outros parâmetros), resultados de empréstimos financeiros e seguros (i.e. se entrou em incumprimento, se fez o pagamento do empréstimo a tempo ou se já teve algum acidente de caro).

           A IA é facilmente aplicada neste ramo pois encontra facilmente tendências de subscrição a estes serviços, que podem ser avaliadas com algoritmos e analisadas continuamente.

               5. Serviços de apoio ao cliente

            Chat bots e interfaces de comunicação são áreas que estão a ser desenvolvidas com bastante rapidez. Estão a construir-se chat bots específicos para finance com o objetivo de ajudarem os clientes a fazer perguntas via online como: “Quanto é que pago mensalmente em x ou y”.

           Estes assistentes são uma versão atualizada das aplicações já  hoje em dia dos bancos, sendo certo que as instituições financeiras que investirem neste ramo, permitirem consultas e interações rápidas por parte dos seus clientes podem atrair até clientes de outras instituições mais tradicionais, onde exigem que se faça um log-in num portal bancário e que sejam eles a procurar informação.

                6 . Outras utilizações e preocupações

           Para além das utilizações referidas anteriormente, a IA, no setor financeiro, está a desenvolver-se e a progredir no sentido de aumentar a segurança (a principal preocupação), maximizar os recursos disponíveis, aumentar a análise contínua e ajudar na filtração de informação.

Educação

        Desde o desenvolvimento dos primeiros computadores surgem ideias acerca da utilização da IA como ferramenta de aprendizagem. Uma das formas tem sido na educação e a partir das plataformas adaptativas.

           Essas plataformas são adaptativas por proporem meios de aprendizado individualizados, de acordo com seus conhecimentos prévios a respeito dos utilizadores. Para isso, ela recolhe os dados de cada experiência de uso, analisa-os e propõe um percurso de ensino específico para o indivíduo.

     Na prática, o seu uso oferece uma série de relatórios aos professores, que conseguem acompanhar melhor os seus alunos num determinado tópico. Com os dados fornecidos pela plataforma é possível identificar o quanto esses estudantes estão próximos ou distantes dos objetivos de aprendizagem previstos para aquele período ou semestre e, consequentemente, terão condições de planear as próximas experiências de aprendizagem com maior precisão.

         Um dos modelos mais eficazes e mais utilizados por escolas do ensino secundário, de acordo com o livro “Ensino Híbrido: Personalização e tecnologia na educação”, é concentrar o ambiente virtual naquilo que é informação básica ou teórica e deixar para a sala de aula as atividades mais criativas e práticas- as exigem maior supervisão.

        Deste modo, o docente consegue diagnosticar a facilidade de aprendizagem de cada aluno, dar mais apoio para aqueles que têm dificuldades e fazer com que os que já dominam a matéria a aprofundem.

          Em síntese, com a utilização da inteligência artificial na educação, é possível criar um modelo híbrido de ensino onde a tecnológica otimizará o tempo em sala de aula para que o professor possa desenvolver um percurso mais individual e personalizado. É uma mudança complexa na metodologia utilizada nas escolas e universidades atualmente, daí ser importante que cada instituição escolar defina um plano estratégico para tais mudanças, pois, apesar de não ser um processo simples, pode revolucionar o método de ensino tradicional.

Saúde

                  1. Cirurgia assistida por robôs

              Os robôs conseguem examinar dados e registos médicos antes das operações de forma a conseguirem guiar melhor o cirurgião na utilização dos instrumentos cirúrgicos. Além disso, a IA ajuda os cirurgiões a perceber o que se está a passar durante uma cirurgia complexa fornecendo dados em tempo real acerca dos movimentos e das incisões que estes fazem durante o procedimento. Com esta ajuda foi possível reduzir-se em 21% a permanência dos pacientes em recuperação nos hospitais, visto que a performance de um robô numa operação é minimamente invasiva e com bastante precisão.

              Ainda no campo das cirurgias, a automação de certos procedimentos, através da utilização de robôs de IA, como a sutura- o processo de coser uma ferida- ou incisão, é algo que está em constante progresso. Desta maneira, através da recolha de informação de intervenções cirúrgicas passadas, da utilização de técnicas de machine learning e análise médica avançada, a IA veio auxiliar na descoberta de novas técnicas cirúrgicas e aperfeiçoamento das já praticadas.

                2. Enfermeiras assistentes virtuais

                A assistência virtual no campo da saúde é cada vez mais uma realidade na vida dos pacientes. Com uma enfermeira disponível 24 horas estes podem tanto monitorizar a sua saúde constantemente- facilitando respostas a quaisquer perguntas- como serem acompanhados nos seus tratamentos sem obrigatoriedade de marcações e disponibilidade de deslocação do/a profissional.

           Estes programas usam também a machine learning de forma a poder dar o melhor apoio possível aos pacientes, sendo que um dos maiores benefícios é o facto de se conseguir diminuir as idas aos hospitais desnecessárias, tornando o sistema de saúde mais eficiente.

                Já existem vários assistentes virtuais em todo o mundo, mas nem todos têm a mesma função, muitos deles, para além das funções mais básicas definidas acima, são especializados em alguma área ou têm um objetivo mais específico. É o caso da Molly, um avatar com inteligência artificial desenvolvida por uma start-up, a Sense.ly, em São Francisco, especializada em doenças crónicas; assim como o Pharos, um projeto luso-espanhol com vista a combater a solidão e promover um envelhecimento ativo da população.

               3. Ajuda no diagnóstico

            Neste momento a IA, no setor da saúde, é principalmente aplicada na gestão de dados, visto que os robôs são capazes de colecionar, armazenar, analisar e rastrear dados de forma a fornecerem um acesso mais rápido e consistente ao sistema de saúde. Todavia, o seu primeiro e principal objetivo sempre foi ajudar no diagnóstico de pacientes, uma área já com bastantes progressos.

          A universidade de Stanford criou e testou um algoritmo com inteligência artificial que deteta cancro da pele, capaz de uma performance a nível dos humanos.

      Uma empresa dinamarquesa criou e testou um programa de aprendizagem profunda que analisa o que as pessoas dizem, o tom da voz que utilizam, e o barulho de fundo das chamadas de emergência, de forma a detetar ataques cardíacos, tendo uma percentagem de sucesso de 93% comparada com 73% dos humanos.

             Estudos recentes mostram ainda que estes algoritmos são capazes de identificar doenças e até conseguem superar muitos médicos, no que respeita à identificação doenças graves como é o caso do cancro.

               4. Automatizar tarefas administrativas 

           Existem já sistemas de inteligência artificial criados com o objetivo de organizar os dados e analisá-los, mas muitos ajudam também a tirar notas e a reportar o histórico dos pacientes.

           Um exemplo do seu uso no setor administrativo é a parceria entre The Cleveland Clinic e a IBM. A primeira utiliza a IBM Watson, uma plataforma de serviços cognitivos para negócios, de forma a trabalhar grandes volumes de dados e ajudar os médicos a fornecer uma experiência de tratamento personalizada e mais eficiente.

              5. Análise de exames e scans

           Atualmente, a análise de imagens é um processo que consome bastante tempo aos humanos, no entanto, e de forma a ultrapassar este problema, uma equipa do MIT desenvolveu um algoritmo de aprendizagem automática que consegue analisar scans em 3D até 1000 vezes mais rápido.

           É esperado que num futuro próximo a IA consiga: elevar os instrumentos de radiologia; dar apoio aos pacientes apenas através de uma fotografia tirada com um smartphone de  erupções cutâneas, cortes ou hematomas definindo os cuidados necessários a ter.

Política

Conforme a Inteligência Artificial avança, as suas utilidades e fins expandir-se-ão naturalmente. É possível que, no futuro, a IA esteja integrada em sistemas políticos ao redor do mundo de maneira crucial e importante.

           O seu papel atualmente baseia-se em algoritmos projetados para identificar e direcionar determinados eleitores com base nas suas atividades na Internet. Porém, num futuro próximo, a sua aplicabilidade pode alargar-se à automação da função e alguns serviços públicos.

           Um dos artigos mais discutidos em 2017 acerca do tema: “A inteligência artificial conquistou a democracia”, que foi publicado pelo jornal britânico The conversation, critica o uso da IA na influência dos votos na última eleição presidencial americana. Segundo os autores, os sistemas de aprendizagem de máquinas basearem-se em técnicas estatísticas para identificar automaticamente padrões em dados e, desta forma, manipular os cidadãos numa campanha eleitoral. O jornal afirma também que durante a eleição de 2016, a empresa de análise de dados Cambridge Analytica lançou uma extensa campanha publicitária- através de anúncios- para atingir eleitores com base na sua psicologia individual.

       Por outro lado, apesar dos riscos pouco éticos no uso da IA na política, alguns países já começaram a fazer o uso de formas além da recolha de dados para votos:

          Na Nova Zelândia foi criado e colocado em prática o primeiro robô de inteligência artificial a participar efetivamente no governo. O SAM, como é apelidado, é contactado através do Messenger e conversa com as pessoas todos os dias e, deste modo, aprende acerca dos mais diversos assuntos. Por não ser humano, não tem influência política, religiosa e interesses financeiros, conseguindo argumentar imparcialmente.

           É possível afirmar que o uso da Inteligência artificial na política pode trazer riscos à privacidade da população, mas também são inegáveis os seus benefícios: se for usada para além de fins da angariação de votos. O uso das novas tecnologias nunca irá substituir completamente o trabalho humano, porém estamos cada vez mais perto de ter uma figura política mais imparcial e mais bem preparada para auxiliar e até supervisionar o trabalho político.

Transportes

           No domínio dos transportes tem-se vindo a sentir cada vez mais a presença da Inteligência Artificial. Tendo por base as perspetivas de evolução da IA, problemas como a capacidade, segurança, poluição ambiental ou energia desperdiçada poderão vir a deixar de existir ou, pelo menos, serem atenuadas.

           Ainda que poucos, já podemos enunciar alguns exemplos da sua aplicação. É o caso do transporte público de passageiros, nomeadamente com autocarros autónomos predestinados a realizar percursos urbanos, funcionando exclusivamente por meio da IA. Esta ideia está a ser implantada com especial destaque na Finlândia, Singapura e China.

       Com o projeto-piloto realizado pela Deutsche Bahn- empresa de transportes alemã- registou-se uma diminuição das avarias com os comboios em 25% com o sistema criado com IA (imagem acima exposta).

           É interessante perceber que o impacto não é só ao nível dos meios de transporte, mas, também, na gestão do tráfico: existindo aplicações que preveem e detetam acidentes e irregularidades no trânsito.

      Vistas as grandes áreas em que a IA atua hoje em dia, percebemos tanto a complexidade, como as inúmeras portas que estão a ser abertas à humanidade para expandir a sua qualidade de vida- encarregando as “máquinas” para elaborar tarefas mais rotineiras. Agora, cabe-nos a nós querer ou não participar nesta revolução tecnologia, pois serão sempre precisos indivíduos que criem e desenvolvam novas aplicabilidades em torno de algoritmos já existentes ou novas adaptações de machine learning em diferentes áreas, como filosofia ou literatura.

Research elaborado por Dora Roxo, Felipe Lemos, João Carrilho, Miguel Duarte e Tiago de Sousa

Edição: Margarida Alves