AGI: a inteligência artificial em outro patamar

Por: tegUP, aceleradora de startups.

A Inteligência Artificial é dividida em duas categorias: Inteligência Artificial Estreita (ANI) e Inteligência Artificial Geral (AGI). Enquanto a primeira é definida como aquela que já conhecemos e está sendo usada de forma extensa em alguns setores, a segunda sempre foi vista como algo distante, quase impossível de ser alcançada neste século.

Elon Musk parece não concordar muito com essa definição. O fundador da Tesla, junto a Sam Altman, recentemente mudou o posicionamento da empresa que fundaram juntos, a OpenAI, para reafirmar que, se inicialmente tinham como objetivo saber como a inteligência artificial poderia servir melhor à humanidade, agora querem mostrar como a inteligência artificial pode superá-la.

A nova carta de apresentação da empresa diz que a missão daqui para frente será desenvolver sistemas altamente autônomos, que superem os humanos em tarefas economicamente valiosas. Assim, a empresa está agora 100% focada em inteligência artificial geral (AGI).

As novas tecnologias com uso de AGI são consideradas disruptivas porque permitem o uso de informações cruzadas de várias fontes e algoritmos para busca de informação que podem, sozinhos, escrever este artigo até mesmo dirigir um avião com centenas de passageiros.

John Launchbury, ex-Diretor de Inovação da Defense Advanced Research Projects Agency, descreve uma escala de inteligência artificial hipotética dividida em 4 categorias: aprendizagem pelo ambiente/contexto; raciocínio para planejar e decidir; busca pela informação rica, complexa e sutil; e abstração para criar novos significados.

Ele entende que essa primeira fase da AGI que estamos passando é da definição de estrutura do conhecimento, feita “a mão”, para definir o que a IA pode fazer em ambientes que já temos pleno domínio e que, na sequência, robôs farão esse detalhamento e aplicação na prática. Esses sistemas serão importantes para definir o raciocínio de uso dessa tecnologia.

A segunda onda, já em andamento, será de aprendizado estatístico, com humanos criando modelos estatísticos para resolver problemas específicos e aplicando nesses modelos big data, redes neurais e deep learning (aprendizagem profunda). Nessa segunda onda, o executivo explica que a IA será boa para perceber e aprender mas não ainda para raciocinar. Assim, essa onda será seguida de uma terceira, de adaptação de contextos, para aplicar a AGI com seu potencial de raciocínio para cada caso no mundo real. Por fim, a quarta onda será a da abstração e ampliação da aplicação dessa tecnologia com significados que hoje ainda não prevemos.

Um estudo da Singularity University mostra que até 2021, o uso massivo de AI será na automação do atendimento ao cliente, na gestão de qualidade, em sistemas de recomendação, em sistemas de diagnósticos e tratamentos e na análise e investigação de fraude. Essas frentes serão utilizadas principalmente nos segmentos Financeiro/Bancos, Varejo, Saúde e Manufatura Discreta. Mas não limitadas a esses segmentos.

Esses segmentos listados acima estão mais abertos para receberem a IA e investirem com mais força nela por uma série de razões, mas uma das principais delas é: evitar o montante de perdas que se têm hoje com as tecnologias convencionais – em bancos com golpes e hackers cada vez mais elaborados e que as tecnologias atuais ainda não são suficientes para detectar; e as empresas de manufatura com a baixa produtividade e falta de personalização das linhas de produção atuais. Para outras áreas como Varejo e Saúde, a AGI é o caminho para oferecer uma experiência totalmente nova ao cliente: seja a experiência virtual de compra individual e sensorial para cada consumidor online no mundo, seja para salvar vidas, com equipamentos e robôs que cada vez mais irão substituir o homem.

No segmento de transportes e logística, a AGI já está sendo aplicada para permitir a visão computacional em carros autônomos e semi– autônomos e para automatizar a programação de tarefas de veículos e a previsão de manutenção, para que ela seja alertada por robôs antes que uma parada do veículo (ou de máquinas em uma indústria, por exemplo) seja necessária. Também na aviação está sendo usada na venda de voos e na experiência personalizada do consumidor dentro deles.

Outras aplicações futuras já identificadas são: o aprimoramento dessa tecnologia de visão computacional para aumentar a segurança de dispositivos de direção tanto em veículos quanto em aeronaves; a fusão de tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial com robôs e drones; e a total substituição de pilotos de aeronaves por robôs – como hoje já vemos acontecendo em trens e metros pelo mundo.

Do ponto de vista de mercado e de ganho potencial, parece muito inteligente que Elon Musk e Sam Altman direcionem sua empresa para um momento próximo em que a inteligência artificial – especialmente a AGI – supere a inteligência deles e a de todos nós.

Sobre o Autor

A tegUP é uma aceleradora de startups e braço de inovação aberta da Tegma Gestão Logística. A aceleradora apoia startups e empresas de tecnologia transformadoras que ofereçam produtos, serviços e tecnologia relacionados ao universo da Logística, apresentem alto potencial de evolução e necessitem de algum tipo de suporte para acelerar seu crescimento.