Com assistentes virtuais, aspiradores de pó inteligentes e até robô regendo orquestra, o uso de IAs (Inteligências Artificiais) está cada vez mais presente no cotidiano e nas casas da população. Sendo um bom reconhecedor de padrões, pesquisador da área prevê que no futuro ela será uma ferramenta para que tenhamos uma otimização de tempo e tarefas.

Fundador e coordenador do LIA (Laboratório de Inteligência Artificial) da UFMS (Universidade Federal de Mato Grosso do Sul), Edson Takashi Matsubara explica que atividades específicas como composição de uma música, reprodução de voz, criação de texto ou imagens podem ser facilmente aprendida pelas IAs. “É natural que tudo o que é meio padrão a IA vai conseguindo aprender e vai podendo fazer”, disse.

“Então, quando a gente fala assim: ‘o que é a IA?’, é mais fácil darmos exemplos do que consideramos uma IA do que falar assim: ‘a definição é essa’, mas de maneira geral são programas de computador que tentam de alguma maneira imitar características de cérebros humanos ou de raciocínio humano”, discorreu.

Mesmo estando presente em vários momentos do nosso cotidiano, a presença da inteligência artificial pode acabar passando despercebido por muita gente. Elas ainda podem estar em lugares mais “escondidos”, como em resultados de pesquisas no Google ou nos filtros da caixa de e-mail. “Você pode resumir assim, onde tem qualquer coisa que detecta padrão, provavelmente tem uma IA lá dentro [...]. No seu celular, tem um monte, às vezes não implementados diretamente, mas nos servidores e nos serviços que tem aí, tem um monte de IA dentro”.

A ferramenta já começou a ser utilizada para auxiliar em tarefas do dia a dia, futuramente o programa poderá contribuir ainda mais para a otimização e o melhor aproveitamento do trabalho humano. Takashi diz que a inteligência artificial pode tanto contribuir para o desafogamento dos setores públicos como para a melhor dinâmica do trânsito, e até mesmo auxiliar nas tarefas repetitivas do dia a dia.

“Tudo o que você consegue gerar um padrão, você consegue ir substituindo e isso já está acontecendo também. Se for olhar, mesmo na UFMS, a gente tem alguns projetos com alguns desses órgãos [públicos] justamente tentando ajudar a reconhecer esses padrões e tentando aliviar a carga do funcionário público para que ele possa ser mais efetivo em trabalhar em coisas que são mais importantes, né? [...] Pensando no trânsito, especificamente, existem várias maneiras, como pôr câmeras em vários locais e utilizar essas informações para melhorar o fluxo e fazer coisas assim. Acredito que isso já exista em vários lugares do mundo”, comenta.

Apesar de acreditar que a IA pode ir aos poucos substituindo algumas funções, o professor acredita também que novas funções devem surgir. Porém, por ser muito boa em detectar padrões, a inteligência artificial acaba não tendo o mesmo êxito quando está em um cenário mais caótico, assim mantendo outras profissões. Para ilustrar um cenário caótico, Takashi usa o clima como exemplo.

“Existe um padrão global que conseguimos prever e dizer que se eu for para Campo Grande em junho e julho vai estar um pouquinho frio, mas se eu for em dezembro e janeiro vai estar calor. Agora, se você for refinar esse nível mais micro da estação, de como vai estar Campo Grande daqui um mês às 7h da manhã, do dia tal, a chance de você errar é muito grande, porque ali é caótico. [...] Ah, vai dar para fazer tudo? Se existe um padrão repetitivo em determinado nível de abstração, sim, a gente vai conseguir fazer. [...] Mas se você pegar em um nível muito pequeno, caótico, não tem muito o que se fazer, não tem muito o que se prever, então é bem limitado, a gente não consegue ir muito além", exemplificou.

Trabalhando há mais de 20 anos com inteligências artificiais, o professor relata que a imagem negativa criada em cima da IA está muito relacionada a sua representação em filmes. Ele chega a fazer um desafio à reportagem, pedindo que seja citado um filme em que a IA seja do bem. Acerca dos cuidados que devem ser tomados, o pesquisador enfatizou a importância do algoritmo ter um bom treinamento. Takashi diz que o modelo acaba refletindo os seus dados, assim, se o banco de dados for de má qualidade, o modelo também será.

"Atualmente, existe muito dessa ideia da IA é do mal, mas igual ao que falei, quais os perigos da IA? Depende de como você treina. Eu vejo que hoje existe muito alarme de que vai ser ruim. Você pode falar: ‘não, vai dominar tudo e acabar com tudo’, na verdade, a gente tem as duas frentes, tanto treinando para as coisas do bem como treinando para as coisas do mal. [...] Então, não acho que nesse cenário de IA, por questões financeiras, as coisas boas serão mais ressaltadas”, conclui.