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Inteligência artificial: aplicações na vida real, vantagens e ameaças

Fala-se cada vez mais de inteligência artificial. O potencial desta tecnologia é enorme, mas tem um longo caminho a fazer antes de estar omnipresente na nossa vida.

03 novembro 2022
inteligência artificial

iStock

A inteligência artificial já entrou na vida quotidiana. Assistentes de voz, como Siri ou Alexa, são quase um membro da família em muitas casas. Os algoritmos também já tomam algumas decisões por nós, embora a partir de diretrizes humanas, em casa, no telemóvel, no automóvel, nos eletrodomésticos e na medicina. Mas será necessária supervisão humana por muito tempo. É demasiado arriscado deixar a máquina tomar decisões, sem a intermediação de um especialista, que pode ou não concordar com o diagnóstico feito de modo automático pelo sistema. Em alguns casos, esta confirmação é crítica, como no setor da saúde ou da segurança. Embora a inteligência artificial esteja cada vez mais presente, é ainda uma nebulosa para muitos.

Padrões, instruções e tecnologias envolvidas

A inteligência artificial é a ciência que simula a inteligência natural humana, dotando as máquinas, através de rotinas informáticas, da capacidade de resolver problemas e tomar decisões de forma autónoma. Não substitui a inteligência humana, até porque são pessoas quem concebe os algoritmos que as máquinas utilizam, e, no jargão da inteligência artificial, que as "treinam" com dados e instruções.

O verdadeiro potencial radica nos sistemas informáticos que processam dados em pouco tempo. Esta velocidade permite que a inteligência artificial descubra, em tempo real e sem intervenção de humanos, padrões nos dados que analisa, impossíveis de detetar pelos nossos olhos.

Subjacentes à inteligência artificial estão várias tecnologias. Destacamos alguns exemplos. Uma é a aprendizagem automatizada (machine learning), utilizada, por exemplo, nas redes sociais. Com base no histórico de compras e pesquisas ou em função de padrões de comportamento, o Facebook ou o Instagram recomendam bens ou serviços. O marketing é automatizado e as campanhas podem ser específicas para cada pessoa.

A aprendizagem profunda (deep learning) vai mais longe. Utilizada de início pelas redes sociais para sugerir a marcação (tags) de pessoas em fotografias, a prática foi abandonada, por preocupações com a privacidade e a proteção dos dados pessoais. Hoje, as aplicações de visão por computador (computer vision) são utilizadas no setor da segurança (deteção facial em contexto aeroportuário) ou da saúde (análise de imagens para diagnóstico de doenças).

Por fim, a aprendizagem reforçada (reinforcement learning) é utilizada pelos aspiradores robô. Com um sistema de tentativa (recompensa) e erro (penalização), o aspirador cria o mapa da casa e fica mais eficiente.

Perigos escondidos

O potencial é enorme, desde a poupança de tempo e dinheiro em tarefas de rotina até à capacidade de fazer cálculos inimagináveis para um humano, abrindo um leque de possibilidades. Mas tem também desafios e riscos que vão para lá dos cenários da ficção científica. A má utilização dos dados é um deles. A inteligência artificial usa algoritmos matemáticos para se alimentar e encontrar padrões nos dados e, com esta aprendizagem, fazer previsões. Os dados são recompilados por pessoas, e nem sempre refletem a diversidade humana (alguns grupos demográficos podem estar sobre ou sub-representados) ou não tratam todos de forma justa. E os enviesamentos podem levar a decisões inadequadas. Por exemplo, o sistema pode fazer com que certos perfis sejam sistematicamente excluídos no acesso a recursos ou oportunidades (bolsas universitárias, empregos, etc.). Podem ainda fornecer resultados favoráveis a certos grupos, contribuindo para fortalecer estereótipos, por exemplo, no recrutamento e na seleção de colaboradores (exclusão automática de pessoas por género, etnia ou idade).

Como qualquer sistema criado por humanos, a inteligência artificial está sujeita a erros. Alguns poderão não ser graves, como classificar uma imagem de um gato como um cão. Mas a falha no diagnóstico de um cancro a partir de uma radiografia pode ter consequências graves. Os custos humano, económico ou de reputação para uma empresa com estes "falsos positivos" ou "falsos negativos" podem ser enormes. Por isso, é necessário introduzir mecanismos de correção ao longo das fases de conceção e desenvolvimento dos sistemas de inteligência artificial. Em certos contextos, são ainda necessárias ferramentas para minimizar os erros. Em situações críticas, como a área da saúde, podem consistir numa dupla verificação por um especialista.

Injetar ética no sistema

Há décadas que se discute a ética por que a inteligência artificial deve reger-se. Se uma máquina toma uma decisão errada, quem é legalmente responsável? Na iminência de um acidente de viação ou de um atropelamento, que decisão deve tomar um automóvel totalmente autónomo? Salvar o jovem ou o idoso? A mulher ou o homem?

Professor de bioquímica e consagrado escritor de ficção científica, Isaac Asimov definia em meados da década de 1950 as três leis da robótica que, na sua opinião, mitigariam a hipótese de um robô matar um ser humano. Esta ficção, que surge, por exemplo, no livro Eu, Robô, entretanto adaptado ao cinema, contribuiu para a discussão da ética na inteligência artificial. Mas as conclusões estão longe de serem encontradas, existindo fóruns de organizações, e até legisladores, como os europeus, à procura da resposta. A possibilidade de uma máquina tomar decisões antecipadamente já suscita hesitações em termos éticos. Depois, existem diferenças culturais entre países, que podem resultar num quadro regulamentar ou em recomendações de difícil aplicação.

Criatividade na inteligência artificial?

Sim, mas não. Os algoritmos, por si mesmos, não são criativos. Espera-se que esta característica se mantenha exclusivamente humana. Ainda assim, a inteligência artificial executa instruções e, com os programas certos, é possível criar uma variante de arte que começa a ser conhecida como neural art.

Os resultados da inteligência artificial aplicada à arte podem dar arrepios: qualquer pessoa pode criar uma imagem no estilo de Vincent van Gogh ou de Pablo Picasso. Pode transformar uma fotografia ou um retrato numa pintura. Ou até criar uma imagem alternativa, combinando elementos exteriores numa foto original. O mesmo se aplica à escrita. É possível, por exemplo, escrever no estilo de William Shakespeare. Também na música, na dança e na transposição artística, há opções. Por exemplo, existem meios para converter uma canção num quadro ou uma fotografia num desenho animado, ou ainda criar uma imagem a partir de uma frase descritiva como "um astronauta, num cavalo, a galopar pela Lua".

A inteligência artificial tem também inspirado filmes ao longo dos anos. Mas, na maioria, o tema ainda é sombrio.

Consumidores exigem

Os consumidores querem uma lei ética, transparente e imparcial. Ainda não existem normas específicas para a regulamentação da inteligência artificial, aplicando-se no entretanto os regulamentos contidos nas legislações de proteção de dados pessoais, concorrência e proteção de consumidores ou utilizadores. A proposta de regulamento do Parlamento Europeu e do Conselho sobre regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial foi apresentada a 21 de abril de 2021. O objetivo é assegurar que a aplicação destas tecnologias seja ética, transparente e imparcial, e que não constitua um risco para os direitos fundamentais dos cidadãos.

Exemplos de aplicação da inteligência artificial

Os algoritmos não são coisa do futuro ou exclusiva das grandes empresas: estão muito mais presentes do que imaginamos. Destacamos áreas de aplicação.

Casa

Num eletrodoméstico, num assistente de voz ou num sistema de deteção de entrada em casa, a inteligência artificial está integrada em tarefas diversas.

IOT

Eletrodomésticos ou outros equipamentos conectados à Internet utilizam dados recompilados para tomarem decisões inteligentes.

Assistentes virtuais

Alexa, Siri, entre outros, aprendem os comandos humanos e armazenam dados para melhorarem o desempenho na conversação.

Segurança

Os sistemas de reconhecimento facial e/ou de impressões digitais permitem entrar em casa sem chave ou enviar alertas de intrusão.

Internet

As ferramentas de inteligência artificial podem detetar hábitos de consumo, filtrar o correio eletrónico ou fornecer apoio técnico numa loja online.

Sistemas de recomendação

A web sugere conteúdos baseados no histórico de compras ou de consumo.

Pesquisas na Internet

Os motores de busca, como o Google, detetam a intenção do utilizador ao digitar uma frase, e podem completá-la.

Filtros de spam

As mensagens de e-mail marcadas como "spam" pelo utilizador permitem ao algoritmo "aprender", para melhor filtrar o que interessa.

Atenção ao cliente

Os chatbots mantêm conversas com o cliente, sem intervenção humana.

Mobilidade

O automóvel 100% autónomo ainda está longe, mas já é possível planear uma rota calculando todas as variáveis ou antecipar problemas na estrada.

Veículos autónomos

Algoritmos de deteção de objetos permitem reconhecer sinais de trânsito, outros veículos ou peões.

Gestão de rotas

A inteligência artificial permite planear rotas, faz estimativas de tempo, apresenta a previsão do tráfego e adapta os percursos em tempo real.

Saúde

A inteligência artificial pode vir a tornar-se muito útil na medicina, para detetar doenças ou definir tratamentos. No entanto, o médico deve ter a última palavra.

Análise de radiografias

A análise das bases de dados de radiografias deteta anomalias muito mais rapidamente do que um especialista humano.

Assistente de diagnóstico

As ferramentas de inteligência artificial fazem um diagnóstico a partir de dados de milhões de registos de pacientes, que o médico irá rever.

Investigação médica

O cruzamento dos dados dos pacientes permite chegar a novos conhecimentos sobre doenças e tratamentos.

Finanças

Detetar fraudes ou fazer aconselhamento financeiro já é possível, graças à recolha e ao tratamento de dados por alguns programas.

Deteção de fraudes

A inteligência artificial deteta anomalias ou potenciais fraudes, tendo por base os dados históricos gerais e do cliente.

Aconselhamento financeiro

A partir da idade, do rendimento ou do perfil de investimento de um cliente, o banco pode oferecer um plano financeiro personalizado.

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