Qual será o impacto da Inteligência Artificial (IA) sobre a Inovação?
Representantes de grandes empresas de TI no Brasil, tais como Microsoft e Facebook, e também investidores, afirmam que a IA esta chegando com força total ao mercado e que as empresas precisam se organizar para tirar proveito desta tecnologia [1]. Não são previsões da boca para fora, já que estas e outras grandes empresas fizeram reestruturações internas e já começam a colher frutos de suas estratégias de inovação.
Não é à toa que cada vez mais notícias sobre IA aparecem nos jornais e revistas, junto com propagandas de empresas dos mais diversos ramos dizendo que estão usando IA para tornar seus produtos e serviços melhores para seus clientes. Mas os resultados promissores de hoje são fruto de uma história de mais de 50 anos de pesquisa, bem descrita (de forma resumida) no artigo “History, Waves and Winters in AI” [2]. Começa com a definição de alguns termos (e abreviaturas) mais comuns e de como surgiu o ramo da IA no meio acadêmico, lá pelos idos de 1950. Depois vieram ondas de desenvolvimento tecnológico acompanhadas de grandes expectativas, seguidas por “invernos” de desilusão. Segundo o artigo, estamos no momento na 3a. grande onda da IA, com avanços consistentes e resultados excepcionais, mas com indícios reais de que um 3o. inverno da IA pode estar chegando.
O Michael Jordan, um dos pioneiros da IA, esteve recentemente no Rio e concedeu entrevista afirmando que a IA não é realmente inteligente [3]. Ele defende inclusive que se deixe de usar o termo IA e adote-se o aprendizado de máquina, ou Machine Learning (ML) em Inglês. Na visão dele, estamos ainda longe de um sistema realmente inteligente, capaz de entender as abstrações do mundo ao seu redor, aprendendo e adquirindo novos conhecimentos como uma criança qualquer.
Será que é por isto que a Microsoft e Amazon estão abandonando seus smart bots ? [4]. Quem ler o artigo verá que que na verdade os bots de primeira geração estão sendo substituídos, adotando-se agora uma nova tecnologia com resultados mais promissores.
Se você não sabe o que são bots, a explicação mais imediata (e inútil) é que bot é uma abreviação de robot, ou robô em Inglês. A tradução de robô é mais fácil do que a tradução de smart para inteligente, e a imagem que vem a mente ao juntarmos smart com bot é a de um robô inteligente, como o R2D2 de Guerra nas Estrelas ou o Optimus Prime de Transformers. Curiosamente, apesar de existirem inúmeras iniciativas para construir robôs inteligentes como os acima mencionados, ao falar de um bot para os já iniciados em IA, a associação mais comum é com os assistentes inteligentes e chat bots, utilizados para interagir com humanos através de diálogos realizados por voz ou texto. Esta se tornando cada vez mais comum entrar no site de grandes empresas e aparecer uma janela onde um destes bots se apresenta (eles em geral tem um nome), perguntando como podem ajudar.
Esta inclusive tem sido a rota para adoção de IA por diversas empresas que já querem tirar proveito da tecnologia. É um investimento relativamente baixo para já ter automação robótica no processo de atendimento de clientes. Se você ainda não ligou o nome à sigla, estou falando de RPA, ou robotic process automation. Ainda que um chat bot seja um robô implementado por software ele não deixa de ser um robô, cabendo na definição de RPA apesar dela ser muito mais ampla e abarcar também processos que façam uso de robôs industriais que tenham braços mecânicos, visores, sensores e diversos outros componentes implementados em hardware.
Voltando aos assistentes inteligentes, vale a pena conferir uma análise do momento atual desta tecnologia e das próximas gerações que são esperadas [5]. Um outro nome para a mesma tecnologia é IA Conversacional (já que permitem conversar com humanos), cuja demanda será crescente nos próximos anos conforme esta outra análise [6].
Aqui no Brasil já temos várias empresas usando bots ou em processo de adoção. Segundo o Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots [7], já são pelo menos 66 empresas oferecendo a tecnologia no país, e que juntas já desenvolveram até o momento 17 mil robôs de conversação em português. Parabéns para todas as empresas ofertantes e usuárias destas tecnologias pois é preciso sim acompanhar o avanço tecnológico para se manter competitivo nos dias atuais.
Por outro lado, mesmo nos EUA, a adoção da IA esta ainda apenas começando. Na verdade a tecnologia é apenas uma parte da Transformação Digital que as empresas precisam enfrentar, e que não é um processo fácil!. O artigo Why Digital Transformation Is So Dang Hard? [8] descreve bem este desafio, citando outros estudos e dando dicas de como remover os obstáculos mais comumente encontrados nas empresas.
Olhando para o passado recente, criar um site estático pode ter sido a primeira iniciativa de uma empresa, mas quem ficou só nisso foi atropelado por aqueles que abraçaram a internet em todo o seu potencial. Agora não é diferente. Desenvolver um primeiro chat bot é sim importante para ir se familiarizando com a tecnologia. E ainda que a Transformação Digital envolva também novos modelos de negócio e processos, será preciso entender o potencial das tecnologias que estão surgindo no mercado. Mas onde estamos exatamente ?
O site www.stateof.ai [9] traz um retrato aproximado da IA em 2018, fazendo um grande resumo com base em outras fontes. Um dos destaques é o avanço esperado para a IA em hardware, com novos chips especializados sendo lançados e um enorme investimento previsto para hardware especializado a ser disponibilizado através da nuvem. Por outro lado, no artigo Algorithms Outpace Moore’s Law for AI [10], apesar de reconhecer os avanços em hardware, ou autor demonstra que os maiores ganhos de performance aconteceram com a evolução dos algorítimos.
Who’s Ahead in AI Research? Insights from NIPS, Most Prestigious AI Conference [11] toma como base os artigos submetidos e aceitos para a Conferencia NIPS, uma das mais relevantes na área de IA, para tentar identificar quais países e empresas estão na frente desta corrida. Os EUA lideram com uma larga margem em relação à China, 2a. colocada. Outra informação interessante é que as pesquisas estão concentradas na academia, mas 18% dos trabalhos apresentados vieram de empresas.
Este tipo de análise (também utilizada em [9]) tem suas limitações mas demonstra a relevância do investimento em P&D sendo feito por grandes empresas, algumas inclusive que não são de TI. Uma limitação óbvia é o grau de transparência que as empresas adotam ao compartilhar seus resultados internos de P&D. Na área de TI em particular é senso comum que as empresas estariam compartilhando suas tecnologias como software aberto. Inclusive empresas chinesas, como pode ser visto em [12]. O artigo Despite Pledging Openness, Companies Rush to Patent AI Tech [13] alerta que pode não ser bem assim.
Num outro estudo [14], a estimativa para o tamanho do mercado de sistemas de software para IA em 2017 foi de US$ 2,65 bilhões. A expectativa para o tamanho deste mesmo mercado em 2025 é nada menos do que US$ 78 bilhões, um crescimento de quase 30 vezes em menos de 10 anos!
O tal 3o. inverno da IA só deve chegar então lá para 2030, certo ? Depende do que voce entende por IA, já que nem todo mundo pensa como o Michael Jordan. Pode até ser que uma Inteligencia Artificial Genérica não se viabilize nos próximos 50 anos, mas as expectativas em torno da ML (que é considerada uma parte da IA) são enormes. Tanto assim que não faltam startups e grupos de pesquisa tentando aplicar ML com as mais variadas finalidades.
Dois artigos mais técnicos, Where next? After SVMs, CNNs and Word Embeddings [15] e Everything you need to know about AutoML and Neural Architecture Search [16] oferecem uma visão sobre quais os possíveis desdobramentos da pesquisa em torno de ML. Se você é ainda um curioso sobre o assunto, nem tente ler os mesmos, a não ser que você queira confirmar que sabe que não sabe. De qualquer modo, os artigos são exemplos de que existe ainda muito espaço para pesquisas e novas aplicações.
Mas se você quiser ficar realmente impressionado, sugiro dar uma olhada em The Impact of Artificial Intelligence on Innovation [17]. É um relato das discussões que aconteceram durante a primeira conferência sobre a economia da IA, promovida pelo NBRE – National Bureau of Economic Research dos EUA. Segundo os autores, a IA pode aumentar significativamente a eficiência da economia como ela existe hoje. Mas ela pode ter um impacto ainda maior funcionando como um novo método genérico de inovação, capaz de redefinir a natureza do processo de inovação a e organização de esforços de P&D. Eles levantam algumas hipóteses que não estão ainda no centro das discussões e sugerem que devem ser concebidos instrumentos para encorajar a transparência e o compartilhamento de bases de dados entre o setor público e privado, estimulando novas frentes de competição com base na inovação e na produtividade das pesquisas.
O departamento de defesa dos EUA, através do seu braço de pesquisa, comprou esta ideia. O artigo The Pentagon Wants AI to Take Over the Scientific Process [18] descreve uma chamada (RFI) publicada recentemente buscando equipes de pesquisa interessadas em desenvolver uma plataforma para automação da extração de conhecimento científico, com o nome de ASKE – Automating Scientific Knowledge Extraction. Esta é a primeira chamada dentro do novo programa para exploração da IA lançado pela DARPA, a agencia de projetos de pesquisa avançada da Defesa norte-americana. Para quem não se lembra, a DARPA esteve também envolvida com as pesquisas que deram origem a Internet.
E como fica o Brasil neste cenário? Nem o Brasil, nem a América Latina, aparecem de forma significativa na maioria dos relatórios/pesquisas sobre o desenvolvimento da IA. Estamos comparativamente melhor do que nossos vizinhos na disponibilidade de pesquisadores trabalhando com estas tecnologias, mas sem grandes expectativas em relação a contribuições que possamos oferecer para o avanço do estado da arte. A Academia Brasileira de Ciências esta atenta e um de seus membros recentemente publicou um artigo cobrando uma estratégia nacional para IA [19].
Não estamos parados e o Rio é uma referência que deve começar a ser percebida internacionalmente, tendo sido recentemente palco para dois grandes eventos internacionais relacionados com IA: O Congresso Internacional de Matemáticos (ICM 2018) e a A Conferencia Internacional sobre Bancos de Dados muito Grandes (VLDB 2018), respectivamente organizados localmente pelo IMPA e LNCC. Nossos desafios são enormes, especialmente em face da atual conjuntura econômica, mas temos sim resultados para mostrar.
A rede de Ciência de Dados e Inteligência Artificial do Rio de Janeiro – CDIA.Rio, vem promovendo a interação entre empresas e grupos de pesquisa nos mais variados setores. No próximo dia 25 de setembro, na parte da tarde, vários de seus integrantes vão mostrar um panorama geral do que o Rio tem de melhor nestas áreas. Será o próximo encontro da rede e o link para a programação completa aparece mais abaixo. Vale conferir!
Concluindo, a organização dos links para artigos selecionados desta edição mudou um pouco. Primeiro listamos os links que foram referenciados neste texto, para depois apresentar mais sugestões em diferentes seções. Em “Ética e Legislação” temos várias indicações de artigos sobre a recém aprovada LPDP – Lei de Proteção de Dados Pessoais. Para quem já é do ramo, “Modelos, técnicas e ferramentas” trás 15 links interessantes, enquanto os iniciantes vão encontrar boas dicas para começar a jornada em CDIA na seção “Primeiros Passos”.