I.A. na Apple e Google. O que os gigantes estão desenvolvendo agora?


Essa semana, o site de notícia TechCrunch reportou uma mudança grande no mundo de inteligência artificial: John Giannandrea irá consolidar os diversos setores de I.A. dentro da Apple. Ele irá supervisionar as equipes da Siri e Machine Learning Core Development. Previamente, Giannandrea era chefe de I.A. no Google por mais de 8 anos, além de ter fundado as companhias Metaweb Technologies e Tellme. As estruturas das atuais equipes de inteligência artificial continuarão as mesmas e permeiam diversas áreas dentro da Apple.

Além da Siri, um dos principais projetos de I.A. é o Core ML, uma API para desenvolvedores implementarem soluções de machine learning de uma maneira mais rápida nos dispositivos móveis. A API dará suporte a diversas ferramentas , incluindo algoritmos de redes neurais (profundas e convolucionais), assim como árvores e modelos lineares. A empresa ainda possui lacunas em áreas como Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional, elementos essenciais para um avanço sólido na Siri. Um grande desafio para Giannandrea é a forte política de privacidade de informação dos usuários, o que acaba limitando a disponibilidade de dados para o treinamento dos algoritmos.

Ao mesmo passo, as iniciativas em inteligência artificial continuam trabalhando a todo vapor na rival Google. A equipe do Deep Mind anunciou no começo desse mês que robôs de I.A. superaram humanos no famoso jogo Quake III. A principal técnica utilizada nesse treinamento foi o aprendizado por reforço, basicamente uma tentativa & erro em grande escala. Os robôs jogaram contra si mesmos cerca de meio milhão (!) de vezes antes de enfrentar os humanos. Eles não receberam nenhuma instrução prévia de como jogar esse jogo. Após essa rodada de treinamento, as equipes com apenas robôs obtiveram uma taxa de sucesso de 74%, contra 52% da equipe de humanos. Interessante notar que a cooperação entre os robôs é um indicativo do potencial da inteligência coletiva no lado artificial também.

Uma outra frente de trabalho no Google causou certo alvoroço esse ano. Duplex, uma assistente de inteligência artificial capaz de atender e fazer ligações telefônicas como se fossem humanos. Os benefícios para setores como telemarketing seriam imensos. A equipe da Duplex apresentou o algoritmo ligando para um restaurante para fazer uma reserva de mesa. Ele foi treinado para tarefas de fala como elaborações, sincronias e interrupções. Isso pode parecer fácil para um ser humano, mas não são tão simples para os robôs de I.A. atuais. Ele até imitou algumas interjeições e barulhos de fala de humanos como “humm”, “uh”, simulando uma pessoa pensando antes de falar. No entanto, alguns analistas levantaram preocupações com o fato do robô não se identificar como não-humano e as implicações éticas dessa conversação.
O tema ética é recorrente nos desbravamentos desse campo, principalmente nos avanços de carros que dirigem sozinhos. No caso de um acidente envolvendo um motorista-robô, quem seria o responsável jurídico e criminalmente pelo evento?

Essas discussões são importantes para um desenvolvimento saudável dos algoritmos de inteligência artificial. A automatização do pensamento trará muitos benefícios nas relações humanas desde que seja feita de uma maneira justa e transparente a todos.