A caminhada da inteligência artificial e até onde essa trajetória chegará

Os mais novos talvez não se lembrem, mas em 1997 uma máquina desafiou – e derrotou – no xadrez o russo Garry Kasparov, considerado o melhor enxadrista da história. Com 256 coprocessadores, o Deep Blue (como ficou conhecido o supercomputador) possuía uma base de dados de mais de 700 mil partidas entre grandes mestres e conseguia analisar cerca de 200 milhões de posições por segundo.

Além das polêmicas em torno do confronto, o duelo entrou para a história e para a imaginação das pessoas. Foi o primeiro evento em que pudemos testemunhar o que a inteligência artificial é capaz de fazer. De lá para cá, esse conceito não só ganhou espaço em diferentes setores da sociedade, como evoluiu de forma rápida para realizar atividades bem mais complexas do que uma partida de xadrez.

Diversas pesquisas reforçam a importância e a consolidação dessa tecnologia em nossas vidas. Um levantamento da IDC, por exemplo, mostra que o investimento em soluções de IA e machine learning deve crescer 28% em 2022 apenas no Brasil, chegando a US$ 504 milhões. Na esfera global, esse aumento vai ser de 19,6%, com movimentação de incríveis US$ 432,8 bilhões no ano. Hoje, é inimaginável não ter algum recurso em casa ou no trabalho que não seja baseado, pelo menos em parte, nessa proposta.

Ao conseguir processar um volume gigantesco de dados e desenvolver padrões que facilitam a rotina, a inteligência artificial promove uma revolução silenciosa. Do streaming, que sugere novos filmes de acordo com nosso consumo, aos pesados softwares, que automatizam processos inteiros no setor industrial, nunca mais seremos os mesmos. Houve transformações profundas em nossos comportamentos, nas relações de trabalho e na vida em sociedade. Assim, compreender esse movimento desde seus primórdios é essencial para saber até onde as mudanças podem chegar.

Da ficção científica para o mundo real 

O fascínio com máquinas inteligentes acompanha o ser humano há muito tempo. Em 1927, o cineasta alemão Fritz Lang já imaginou uma realidade que envolvia máquinas e homens lado a lado. O filme Metrópolis virou um clássico do expressionismo alemão. Mas o que parecia ser uma obra de pura criatividade e imaginação, revelou-se rapidamente como uma proposta factível.

Como grande parte da tecnologia, os estudos em inteligência artificial cresceram com os desdobramentos da Segunda Guerra Mundial. Em 1943, por exemplo, Warren McCulloch e Walter Pitts desenvolveram um artigo científico que abordava a possibilidade de estruturas de raciocínio artificiais por meio de modelos matemáticos. Sete anos depois, Alan Turing, considerado um dos precursores da IA, criou o teste conhecido como Jogo da Imitação para avaliar se uma máquina conseguiria se passar como ser humano numa conversa escrita.

Foi em 1956 que ocorreu o marco zero da inteligência artificial com a Conferência de Darthmout – onde foi utilizada pela primeira vez essa expressão, inclusive. A partir daí, diversas empresas e países se mobilizaram para transformar o desejo em realidade. Na sequência, surge o Mark 1, uma máquina de rede neural com o algoritmo perceptron, a linguagem Lisp, que inspirou outras linguagens de programação posteriormente e o conceito de machine learning com a utilização de dados.

O boom da inteligência artificial ocorreu a partir da década de 1980, com a quinta geração de computadores impulsionada pelo Japão e, claro, nos anos 1990, com a explosão da internet comercial. Com necessidade de sistemas de navegação e de indexação, criou-se o ambiente propício para que essa tecnologia não parasse mais de florescer, entrando em praticamente todos os setores da sociedade.

Dados “pequenos” e metaverso no horizonte

Toda essa evolução trouxe a inteligência artificial ao que ela representa hoje: uma parceira das pessoas e empresas para resolução de problemas e automatização de processos. Passada a resistência inicial de imaginar máquinas fazendo atividades humanas, o que se vê é uma adesão cada vez maior. Pesquisa da Ipsos para o Fórum Econômico Mundial mostra que 57% dos brasileiros acreditam que essa tecnologia é benéfica para as pessoas.

As possibilidades da IA são debatidas intensamente entre empresas, poder público e pesquisadores acadêmicos. Um exemplo é a criação de carros autônomos. A questão não é mais se é possível, mas quando veremos esses veículos nas ruas. Afinal, como toda tecnologia, o conceito se mantém em franca evolução. Conforme sua utilização cresce no dia a dia, novos estudos surgem e, com eles, novas ideias e fórmulas, que levam a descobertas e assim por diante, num ciclo sem fim.

Dessa forma, qual é o futuro da IA? Difícil cravar as possibilidades existentes, mas há dois desafios que se impõem a essas soluções tecnológicas. O primeiro deles está relacionado à proposta de “dados pequenos”. Diante do alto volume de informações disponíveis na web atualmente, é preciso trabalhar com um número limitado de dados, mas justamente aqueles mais importantes para a tomada de decisão. Isso exige, evidentemente, um aprimoramento na linguagem, permitindo a criação de modelos preditivos que façam sentido para todos.

O segundo ponto é a expansão do ambiente digital no metaverso. A proposta, que ainda é mais teoria do que prática, depende da escalabilidade da inteligência artificial em todo o mundo. Afinal, a criação de ambientes imersivos, onde a pessoa pode executar todas as tarefas do mundo real, depende da automação de processos que essa tecnologia oferece, garantindo sempre a melhor experiência.

O mais importante, contudo, é reconhecer que a inteligência artificial não se trata de uma tendência passageira e tampouco algo supérfluo que podemos viver sem. Hoje, é inimaginável um mundo alheio a essas ferramentas. Toda a trajetória ao longo do último século permitiu que pessoas e empresas pudessem melhorar suas vidas, tendo acesso a novos produtos e serviços. Portanto, é um caminho sem volta que vai nos levar sempre adiante de novas possibilidades para todos.

* Rafael Mendonça, é CTO da 4intelligence, startup especializada em soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados.