O início da jornada
Quando pensamos em IA, é normal pensar em tecnologia, supercomputadores e sistemas que interagem com o usuário naturalmente, automatizando processos ou tarefas, sejam monótonas ou complexas.
Apesar de fazer sentido, essa impressão não é o suficiente para definir a IA, que na década de 1950 dava os primeiros passos rumo a ciência computacional como conhecemos hoje. O início do desejo humano pela construção de sistemas capazes de pensar por si próprios e automatizar tarefas, é notado desde os tempos do filósofo Aristóteles.
Podemos compreender a Inteligência Artificial como um conjunto de teorias, métodos, técnicas e sistemas de aplicação para simular e estender a capacidade humana. O conceito foi proposto pela primeira vez em 1956, pelo professor de matemática do Dartmouth College, John McCarthy.
A inovadora IA esteve em alta, atraindo investimentos consistentes de agências governamentais como a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada dos EUA¹, durante boa parte da década de 1960.
A chegada do inverno para a IA
Depois de um período em destaque, recebendo altos investimentos, prognósticos pessimistas sobre seu potencial foram apresentados nos Relatórios ALPAC² e Lighthill³. colocando em xeque as expectativas e o progresso tangível da pesquisa, o que resultou em cortes no financiamento entre os anos 70 e 80.
Sem os investimentos fundamentais, e com a frustração relacionada às altas expectativas, a Inteligência Artificial acabou entrando em hibernação, por um período de 7 anos, conhecido como “Winter AI”.
A curta retomada
Com a década de 80, começava também o desenvolvimento dos “sistemas dedicados”, que emulavam a tomada de decisão de especialistas humanos, através de conhecimento de domínio armazenado em máquinas. A tecnologia, desenvolvida pela universidade Carnegie Mellon para a Digital Equipment Corporation, foi implementada rapidamente pelas empresas, mas demandava hardware especializado a custos elevados.
Mais tarde, as estações de trabalho Sun Microsystems e PCs IBM e Apple, abalariam o mercado de computadores dedicados. O colapso ocorreria em 1987, com a saída dos principais fornecedores de máquinas.
A Inteligência Artificial se distanciava dos holofotes mais uma vez, tornando-se quase um tabu na comunidade de pesquisa. Pesquisadores passaram a usar nomes diferentes como “análise”, “Informática” e “aprendizado de máquina” para proteger suas imagens em projetos. Após a curta retomada, a Inteligência Artificial foi novamente deixada de lado de 1987 até o final da década seguinte.
Entre jogos de tabuleiro e gatinhos
No final do segundo inverno, em 1997, a Inteligência Artificial ressurgiu com prestígio quando o computador Deep Blue derrotou o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov. O computador aplicou poder de processamento para avaliar 200 milhões de movimentos por segundo, contra a capacidade humana de “apenas” 50 movimentos.
Apesar do efeito semelhante à IA, o Deep Blue ainda não estava pensando na estratégia e aprendizado enquanto jogava, como fariam os sistemas que o sucederam.
Um ano após a chegada da Era do Big Data, cientistas desenvolviam em 2011, uma rede neural com 16 mil processadores, que analisou 10 milhões de capturas de tela do Youtube por três dias. Ao final da análise, a rede foi capaz de representar em três imagens borradas, um rosto humano, um corpo humano e um gato, através de padrões visuais presentes nas imagens de teste. A pesquisa representou um grande avanço e marcou o início do projeto Google Brain.
A última década
Durante os últimos dez anos, vimos o hardware de alto desempenho se tornar mais acessível, assim como se popularizaram as conexões de alta velocidade. Essa evolução contribuiu para a transformação do computador pessoal em um dos diversos meios de se estabelecer uma conexão via Internet.
Depois de invernos sombrios, a IA encontra ambiente favorável em aspectos que favorecem seu desenvolvimento e aplicações variadas, em uma poderosa combinação com o Big Data e a Ciência de Dados.
A Inteligência Artificial nos acompanha em diversos momentos nos quais nem sequer pensamos no assunto. Ela está presente quando buscamos uma rota no Waze, um termo no Google, compramos em uma loja virtual e até quando assistimos TV.
Boa para a saúde e para os negócios
Não há como citar os últimos avanços da IA sem considerar o impacto da pandemia que assolou o planeta de forma trágica e repentina. Em pouco mais de um ano, centenas de milhares de mortes se acumularam, e inúmeros negócios fecharam as portas para sempre.
Nos últimos 15 meses, tivemos de lidar com a notícia de um vírus se espalhando rapidamente, enquanto lutamos pela adaptação necessária para seguir, ainda que em um ritmo diferente. Termos como ‘lockdown’ passaram a dominar os noticiários, aterrorizando donos de negócios que dependiam da presença física de seus colaboradores e clientes.
O planeta já não poderia mais adiar o inevitável processo de digitalização, e a tecnologia provou seu valor como poderosa aliada no combate direto ao vírus, e na luta pela longevidade de empresas.
Enquanto esperávamos uma cura para o vírus que colocava a humanidade de joelhos, a IA seguia ajudando laboratórios no desenvolvimento de vacinas de diferentes maneiras, como:
- Tornando possível a análise e resumo de milhares de textos sobre Covid-19 produzidos em todo o mundo por universidades, hospitais, centros de pesquisa e organizações mundiais.
- Atuando na detecção de sinais precoces de disseminação da doença em determinados locais, para orientação de processos de isolamento social.
- Analisando grandes volumes de amostras de DNA do vírus de pessoas infectadas e compreensão das estruturas das proteínas virais.
Se a contribuição para a saúde foi algo positivo, empresas também seguem colhendo bons frutos pela utilização da IA. Mudanças significativas na forma de consumir foram aceleradas pela crise, e a entrada de muitos negócios no comércio eletrônico, ainda que em diferentes graus, se tornou uma questão de sobrevivência.
Diante do crescimento repentino das transações através dos meios digitais, era imprescindível não apenas lidar com problemas novos, como encarar velhos problemas desprezados antes da crise.
Operações de comércio eletrônico já surgem com uma série de desafios, por exemplo: Logística de entrega, controle de estoque, precificação em um ambiente competitivo, atendimento em tempo real, marketing através de mídias digitais e relacionamento com o cliente.
Naturalmente, enquanto grande parte dos negócios passaram a atuar online, encontrar as soluções para os desafios do comércio eletrônico deixou de ser opcional.
Mais de 6 décadas depois de iniciar uma jornada com altos e baixos, a Inteligência Artificial é, enfim, uma inquestionável força geradora de vantagem competitiva para negócios. Em um dos momentos mais tenebrosos para a humanidade, a IA viabiliza entregas alinhadas à demanda por qualidade, agilidade e disponibilidade imposta pelo perfil do novo consumidor.
Aplicada de diversas maneiras e em diferentes segmentos de mercado, a Inteligência Artificial está pronta para ajudar empresas a ouvir e compreender o consumidor. É possível analisar gigantescos volumes de dados para atender clientes de forma eficiente e customizada, aprendendo com as mudanças no ambiente, o que torna a IA uma importante aliada estratégica.
A jornada da IA e as mudanças globais apresentam às empresas dois caminhos: elas podem negar a importância da IA e pagar o preço, ou nela buscar apoio para proteger a sua competitividade e longevidade. Felizmente, sabemos que a saúde e a medicina já seguiram a escolha certa.
¹ DARPA
² ALPAC – Comitê Consultivo para o Processamento Automático de Idiomas – 1966
³ Artificial Intelligence: A General Survey (The Lighthill Report) – 1973
