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Inteligência artificial (IA), na ciência da computação, consiste em qualquer inteligência semelhante à humana exibida por um computador, robô ou outra máquina. Popularmente, inteligência artificial é a habilidade de um computador ou máquina de imitar as capacidades humanas, aprendendo com exemplos e experiências, reconhecendo objetos, compreendendo e respondendo à linguagem, tomando decisões e resolvendo problemas.
Após décadas sendo relegada à ficção científica, a inteligência artificial finalmente já faz parte da vida cotidiana. O aumento repentino no desenvolvimento de IA foi possível graças à disponibilidade de grandes quantidades de dados e sistemas de computação capazes de processar todos esses dados de maneira muito mais rápida e precisa do que os seres humanos.
Quando desempenhamos tarefas comuns do cotidiano, a inteligência artificial nos acompanha: ela completa nossas palavras à medida que as digitamos (análise preditiva), fornece instruções de direção quando solicitamos, recomenda os produtos que devemos consumir e até se responsabiliza pela limpeza doméstica em nosso lugar. Além disso, o auxílio da IA tem facilitado o trabalho e ampliado a produtividade de profissionais de diversas áreas, em todos os campos.
A maneira mais fácil de entender a relação entre inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizagem profunda (deep learning) é começar pensando na inteligência artificial como todo o universo da tecnologia de computação que exibe qualquer coisa remotamente parecida com a inteligência humana.
Já o aprendizado de máquina é um subconjunto de aplicativos de IA capazes de aprender por conta própria. Na verdade, ele se reprograma, conforme consegue analisar dados, para realizar a tarefa específica para a qual foi projetado com precisão cada vez maior.
A aprendizagem profunda, por sua vez, é o subconjunto do aplicativo de aprendizado de máquina que ensina a si mesmo a realizar uma tarefa específica com cada vez mais precisão, sem intervenção humana.
Também chamado de fala em texto (STT), o reconhecimento de fala é uma tecnologia IA que reconhece palavras faladas e as converte em texto digitalizado. O reconhecimento de fala é o recurso que comanda o software de ditado do computador, controles remotos de voz de TV, mensagens de texto e GPS habilitados para voz, além de atendimento telefônico por voz.
A PNL permite que um aplicativo de software, computador ou máquina entenda, interprete e gere texto humano. A PNL é a IA por trás dos assistentes digitais (como Siri, Alexa, Google Assistente e Cortana), chatbots e outras assistências virtuais baseadas em texto. Alguns PNL usam análise de sentimento para detectar o humor, atitude ou outras qualidades subjetivas na linguagem.
A inteligência artificial também está sendo utilizada para prever como alguém está se sentindo, mesmo na ausência de quaisquer outras pistas visuais, como expressões faciais.
Esta tecnologia de IA é capaz de identificar e classificar objetos, pessoas, escrita e até mesmo ações em imagens estáticas ou em movimento. Conduzido por redes neurais profundas, o reconhecimento de imagem é usado para sistemas de identificação de impressão digital, aplicativos móveis de depósito de cheques, análise de vídeo e imagens médicas, carros autônomos e muito mais.
Sites de varejo e entretenimento usam redes neurais de IA para recomendar produtos e mídias que possam atrair um cliente com base em determinados dados, como atividades anteriores do consumidor, hora do dia e até o clima da região.
Uber, Lyft e outros serviços do gênero usam inteligência artificial para combinar passageiros com motoristas para minimizar tempos de espera e desvios, fornecer trajetos confiáveis e até mesmo eliminar a necessidade de preços de pico durante períodos de tráfego intenso.
O aspirador Roomba da iRobot usa inteligência artificial para determinar o tamanho de uma sala, identificar e evitar obstáculos e aprender a rota mais eficiente para aspirar o chão. Tecnologia semelhante impulsiona cortadores de grama robóticos e limpadores de piscina.
A Inteligência Artificial traz um mundo de novas possibilidades. Espera-se, assim, que a aplicação seja cada vez mais utilizada tornando-a uma grande aliada de diversas áreas, incluindo a saúde.
Para isso, ela tem sido utilizada, por exemplo, para melhorar diagnósticos de câncer identificando padrões sutis e detectar com mais rapidez e precisão a degeneração macular relacionada à idade, uma das principais causas de perda de visão.
Ao mesmo tempo, uma equipe de pesquisadores do Data61 desenvolveu um método sistemático de encontrar e explorar vulnerabilidades nas maneiras como as pessoas fazem escolhas.
Eles testaram o modelo realizando três experimentos. Em cada um deles, a máquina aprendeu com as respostas dos participantes e identificou e direcionou as vulnerabilidades na tomada de decisões das pessoas, orientando os participantes para ações específicas. A pesquisa tem diversas aplicações possíveis, como aprimoramento das ciências comportamentais e das políticas públicas para melhorar o bem-estar social.
A IA pode representar uma oportunidade única para a humanidade enfrentar problemas socioambientais por meio de agentes estatais, intergovernamentais, profissionais, civis e humanitários. Ela pode ser aproveitada em uma ampla gama de setores e situações econômicas para contribuir para o gerenciamento de impactos ambientais e mudanças climáticas.
Alguns exemplos de aplicação incluem redes de energia distribuída limpa infundida com IA, agricultura de precisão, cadeias de suprimentos sustentáveis, monitoramento ou fiscalização ambiental e melhor previsão de desastres, bem como melhores maneiras de responder a eles.
Uma pesquisa da PwC UK, encomendada pela Microsoft, modela o impacto econômico da aplicação da IA para gerenciar o meio ambiente em quatro setores: agricultura, água, energia e transporte. A organização estima que o uso de IA para aplicações ambientais pode contribuir com até 5,2 trilhões de dólares para a economia global em 2030.
Paralelamente, a aplicação de ferramentas de IA poderia reduzir as emissões mundiais de gases do efeito estufa (GEE) em 4% em 2030, uma quantidade equivalente a 2,4 Gt CO2e, o equivalente às emissões anuais de 2030 da Austrália, Canadá e Japão combinados.
Ao mesmo tempo em que aumenta a produtividade, a IA poderia criar 38,2 milhões de novos empregos líquidos em toda a economia global, oferecendo ocupações mais qualificadas como parte dessa transição.
As mudanças profundas em nossos setores, mercados e sociedade que tomam forma na era da inteligência artificial ocorrerão contra o pano de fundo das transformações necessárias para resolver desafios sociais urgentes. Esses desafios incluem mudanças climáticas, rápida perda de biodiversidade, esgotamento de recursos e segurança alimentar e hídrica.
Esses desafios aumentam a necessidade de monitorar, modelar e gerenciar melhor os sistemas naturais da Terra. A pergunta-chave que os líderes empresariais estão fazendo é: até que ponto a IA transformará e perturbará minha organização e mercados, e com que rapidez isso acontecerá?
As empresas estão enfrentando simultaneamente uma pressão crescente (regulatória, de reputação e orientada para o mercado) para transformar modelos de negócios e abraçar a mudança para um futuro sustentável de baixo carbono. Por exemplo, alcançar uma economia de emissões líquidas zero até 2050, conforme assinado por 197 governos, exigirá uma transformação radical em todos os setores da economia.
Segundo o relatório How AI can enable a Sustainable Future, da PwC UK, as perspectivas para a adoção de IA são otimistas, com benefícios econômicos e ambientais substanciais. Acredita-se que a implantação de recursos de IA pode permitir que nossos sistemas futuros sejam mais produtivos para a economia e a natureza, ajudando a combater a degradação ambiental, contribuindo para uma transição de baixo carbono e protegendo o planeta.
Empresas e países que abraçam o advento da inteligência artificial e economias sustentáveis devem lucrar mais com as mudanças e oportunidades que se aproximam. Do ponto de vista macroeconômico e de desenvolvimento, há oportunidades para os mercados emergentes, obtendo ganhos consideráveis de produtividade e sustentabilidade.
Embora a IA tenha muito potencial a oferecer ao ambiente, seus aplicativos e usos também podem exacerbar as ameaças existentes ou criar novos riscos. Por exemplo, os riscos de IA mais amplos relacionados ao desempenho (erros e falhas de sistema), segurança (cibernética e privacidade) e controle (IA não autorizado) são todos riscos potenciais para o meio ambiente.
Além disso, a IA com foco na eficiência por meio da automação pode potencialmente levar à “superexploração” dos recursos naturais (por exemplo, agricultura de precisão, pecuária leiteira de precisão, mineração de precisão). Para evitar isso, ela deve ser cuidadosamente orientada e gerenciada. Outra preocupação é que ela possa elevar a demanda por energia não renovável, o que pode ser contraproducente para os objetivos de sustentabilidade.
A inteligência artificial é uma ferramenta para que as empresas reduzam seus impactos socioambientais, melhorando a eficiência e desenvolvendo novos produtos.
Um exemplo é a IBM, que utiliza sua experiência em inteligência artificial para melhorar a previsão do tempo e as previsões de energia renovável. O sistema, conhecido como SMT, “usa aprendizado de máquina, big data e análises para analisar, aprender e melhorar as previsões solares derivadas de um grande número de modelos climáticos continuamente.”.
Por meio da aplicação de inteligência artificial e “computação cognitiva”, a IBM pode gerar previsões de demanda 30% mais precisas. Esse tipo de previsão pode ajudar as concessionárias com grandes instalações renováveis a gerenciar melhor sua carga de energia, maximizar a produção de energia renovável e reduzir as emissões de gases de efeito estufa.
Veículos autônomos também são um dos exemplos mais conhecidos de inteligência artificial em ação. Os carros que dirigem sozinhos podem oferecer um futuro promissor de sustentabilidade: atualmente, um quarto das emissões de gases de efeito estufa nos Estados Unidos vêm do transporte.
As máquinas serão mais eficientes na direção do que os humanos. Os motores dos carros movidos a máquinas podem ser menores, usando menos gasolina e ocupando menos espaço. Google, Uber, Tesla, Ford, Nissan e outras empresas estão trabalhando duro para desenvolver carros autônomos.
No entanto, as aplicações de IA para sustentabilidade estão em sua infância. Apenas uma pequena porcentagem das milhares de empresas que analisamos menciona inteligência artificial em suas divulgações de RSC. E, à medida que a IA aumenta para criar mais oportunidades de sustentabilidade, as empresas também terão que enfrentar os riscos.
Um desses riscos é que os benefícios de sustentabilidade que as empresas promovem, como grandes avanços em eficiência e carros limpos e autônomos, podem não se materializar ou podem ser compensados por outras consequências da IA.
Por exemplo, alguns estudos sugerem que os benefícios ambientais de carros autônomos podem ser, na melhor das hipóteses, mistos. As máquinas que dirigem nossos carros podem levar as pessoas a fazer mais viagens, o que pode acabar elevando emissões em vez de reduzi-las.
Outro grande risco para o planeta é que a implementação em larga escala da inteligência artificial pode consumir o mundo do trabalho, levando ao desemprego generalizado. Um mundo sem empregos apresenta uma série de desafios novos e desconhecidos para a sustentabilidade.
Por isso, as legislações e políticas devem evoluir e acompanhar continuamente a tecnologia, para que possamos aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial para a nossa economia, meio ambiente e sociedade.
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