Modelos de IA evoluirão para lidar com eventos imprevisíveis, como uma pandemia?

Em algum momento, todos nós já tivemos a sensação de que aplicativos online, como YouTube, Amazon e Spotify, entre outros, parecem nos conhecer melhor do que nós mesmos, fazendo recomendações que caem como uma luva. A “magia” por trás delas são os algoritmos de inteligência artificial. Ou, mais precisamente, modelos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões em grandes conjuntos de dados.

Empresas de diferentes setores usam big data, aprendizado de máquina e recursos de computação para aprimorar tarefas como a recomendação de conteúdo, gerenciamento de estoques, projeções de vendas e detecção de fraudes. No entanto, apesar de seu comportamento aparentemente mágico, os algoritmos de IA trabalham com estatísticas para obter estes resultados e, em geral, são muito eficientes desde que exista um padrão. Ou seja, que não tenham muito pontos fora da curva.

Mas a pandemia do novo coronavírus, para citar um fenômeno recente e ainda presente em nosso cotidiano, provocou mudanças em muitos hábitos e atividades. E isso fez com que muitos algoritmos passassem a ter dificuldades para manter ou identificar os padrões no que se chamou de “novo normal”.

O aprendizado de máquina partiu de modelos muito simples, com duas ou três variáveis e, com o passar do tempo e das demandas de cada negócio ou objetivo, foi evoluindo. Conforme o contexto e o surgimento de previsões não tão precisas, novas variáveis foram sendo acrescentadas, aumentando a precisão dos modelos. Além de data e local, temperatura, previsão do tempo, dias úteis, feriados, movimentos sazonais etc. os algoritmos se tornaram mais flexíveis e resilientes.

A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais profundas, basicamente compartilham o mesmo conceito central: um mapeamento de recursos para resultados. Mas os algoritmos de inteligência artificial que impulsionam as plataformas dos gigantes da tecnologia usam muito mais recursos e são treinados em enormes quantidades de dados.

Por exemplo, o algoritmo de IA que alimenta a plataforma de anúncios do Google leva seu histórico de navegação, consultas de pesquisa, movimentos do mouse, pausas em anúncios, cliques e dezenas (ou talvez centenas) de outros recursos para veicular anúncios nos quais você tem mais probabilidade de clicar. A IA do Facebook usa toneladas de informações pessoais sobre você, seus amigos, seus hábitos de navegação, seu histórico de interações para manter sua atenção no Feed de notícias, no qual inclui anúncios que são fonte de receitas. A Amazon usa toneladas de dados sobre hábitos de compra para prever o que mais você se interessaria em comprar quando você está pesquisando um par de tênis.

Capacidade de lidar com o imprevisível

Por mais que os algoritmos de inteligência artificial de hoje sejam fascinantes, eles certamente não veem ou entendem o mundo como nós. Mais importante, embora possam descobrir correlações entre variáveis, os modelos de aprendizado de máquina não entendem a causalidade.

Nós, humanos, podemos encontrar uma explicação causal para o motivo pelo qual a venda de água é maior nos dias quentes e ensolarados. A IA, no entanto, não compreende a relação sobre o clima e as atividades ao ar livre. Os algoritmos só trabalham com as variáveis ​​nas quais foram treinados. E funcionam bem, desde que as coisas se mantenham como estão.

Se um vírus desconhecido se disseminar contaminando as pessoas e determinando medidas de isolamento social, ocorre uma quebra nas previsões do modelo de aprendizado de máquina. Nós também ficamos surpresos e confusos quando enfrentamos imprevistos e eventos que contrariam a ordem. Mas nossa inteligência vai além do reconhecimento de padrões e regras. Temos habilidades cognitivas que permitem nos adaptar ao nosso mundo em constante mudança.

Os sistemas de IA que temos não conseguem lidar com o imprevisível (ainda?). Mas, possivelmente, evoluiremos até alcançar a chamada inteligência geral artificial (Artificial General Intelligence- AGI). Um software que possua capacidades de resolução de problemas similares à mente humana. Esse é o tipo de IA que pode inovar e encontrar soluções para pandemias e outros eventos fora da curva.