A inteligência artificial é a tecnologia que permite automatizar ações e reações de caráter intelectual que antes só humanos conseguiam fazer.
Hoje já se pode ter máquinas realizando trabalhos que se supunha somente pessoas poderiam fazer, isso graças a uma confluência de avanços na velocidade computacional, aprendizagem mecânica e interface de comunicação natural (como a fala, por exemplo).
Atualmente máquinas já podem antecipar necessidades dos usuários, fazer recomendações e até ajustar seu comportamento para agradar ou desagradar as pessoas com quem interagir.
Dado ao seu enorme impacto, principalmente no mercado de trabalho, não é surpresa ver a inteligência artificial como uma das grandes tecnologias com potencial de gerar disrupção na nossa sociedade até 2025, segundo o estudo da McKinsey&Company.
A seguir algumas citações contidas no relatório Tecnologias disruptivas: Os avanços que vão transformar a vida, os negócios e a economia global (Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy) da McKinsey&Company.
O relatório explora 12 tecnologias disruptivas que tem maior potencial de impactar a economia e a vida humana até o ano de 2025 e foi organizado por James Manyika, Michael Chui, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Peter Bisson e Alex Marrs.
Citações selecionadas sobre o trabalho intelectual automatizado / Inteligência artificial
“Automação do trabalho intelectual” (MANYIKA et al., 2013, p. 40).
“Uma confluência de avanços em velocidade computacional, aprendizagem mecânica e interfaces de usuários naturais trouxe a computação para um marco importante: os computadores agora estão se tornando capazes de fazer trabalhos que se supunha que apenas os humanos poderiam realizar” (MANYIKA et al., 2013, p. 40).
“A automatização do trabalho intelectual poderia trazer grandes benefícios sociais – como a melhoria da qualidade dos cuidados da saúde e a descoberta mais rápida de medicamentos -, mas também pode desencadear desafios sociais complexos, particularmente no emprego, na educação e no treinamento de trabalhadores. Esta tecnologia pode mudar a natureza do trabalho para muitas pessoas, exigindo inovação para realizar plenamente o seu potencial enquanto gerencia seus riscos” (MANYIKA et al., 2013, p. 40).
“Nós definimos a automatização do trabalho intelectual como o uso de computadores para executar tarefas que dependem de análises complexas, julgamentos sutis e resolução criativa de problemas. A automação do trabalho intelectual é possível graças a avanços em três áreas: tecnologia da computação (incluindo velocidades de processador e capacidade de memória), aprendizado de máquinas e interfaces naturais, como a tecnologia de reconhecimento de voz” (MANYIKA et al., 2013, p. 41).
“Os avanços em software, especialmente técnicas de aprendizado de máquinas (machine learning), como aprendizagem profunda (deep learning) e redes neurais, são os principais propiciadores da automatização do trabalho intelectual” (MANYIKA et al., 2013, p. 42).
“Importante, os computadores com capacidades de aprendizado de máquina (machine learning) não dependem apenas dos algoritmos fixos e das regras fornecidas pelos programadores. Eles também podem modificar e ajustar seus próprios algoritmos com base em análises dos dados, permitindo que eles “vejam” relacionamentos ou links que um ser humano pode ignorar. Além disso, essas máquinas podem “aprender” mais e ficar mais inteligentes a medida que avançam; quanto mais eles processam grandes dados, mais refinados se tornam seus algoritmos” (MANYIKA et al., 2013, p. 42).
“O poder de computação continua a crescer de forma exponencial (aproximadamente dobrando a cada dois anos em uma base de preço/desempenho) e hoje um iPhone 4 de US $ 400 oferece desempenho aproximadamente igual (em milhões de operações por segundo ou MFLOPS) a do supercomputador CDC 7600, que foi o supercomputador mais rápido em 1975 e custou US $ 5 milhões na época” (MANYIKA et al., 2013, p. 43).
“O serviço do Google Now já antecipa as necessidades dos usuários, faz recomendações ou fornece informações com base no histórico do navegador, nas entradas do calendário e na localização atual. Por exemplo, se o trafego está ruim, o Google Now pode sugerir que o usuário saia mais cedo, tendo informações combinadas de roteamento e do trânsito com dados sobre a hora e a localização do próximo compromisso do usuário” (MANYIKA et al., 2013, p. 45).
“Nos cuidados de saúde, os oncologistas do Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, em Nova York, estão usando o supercomputador Watson da IBM para fornecer diagnósticos de cuidados crônicos e de tratamento do câncer acessando o conhecimento de 600 mil relatórios de evidências médicas, duas milhões de páginas de texto de 42 revistas médicas e 1,5 milhão de registros de pacientes e ensaios clínicos no campo da oncologia. Podendo então comparar os sintomas individuais de cada paciente, sinais vitais, histórico familiar, medicamentos, genética, dieta e rotina de exercícios para diagnosticar e recomendar um plano de tratamento com maior probabilidade de sucesso. Esta poderia ser a primeira das muitas aplicações da automatização do trabalho intelectual em diagnósticos médicos, reduzindo os custos de diagnósticos errados” (MANYIKA et al., 2013, p. 45).
“O trabalho da automatização intelectual poderia gerar a criação de muitos novos tipos de empregos se as empresas e os governos puderem inovar efetivamente e ajustar a educação e treinamento para se concentrar em novas habilidades” (MANYIKA et al., 2013, p. 49).
Desafio proposto para trabalhar com o tema
Como usar inteligência artificial para viabilizar meios das pessoas com baixa escolaridade conseguirem criar e/ou manter suas rendas?
Material adicional sobre o assunto
Referências
Tecnologias Disruptivas. Disponível em: <https://faberhaus.com.br/tecnologias-disruptivas/>. Acesso no dia da postagem.
MANYIKA, James; et al. Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy. 2013. Disponível em: <http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/disruptive-technologies>. Acesso em 03 de jun. de 2017.
