The Industry Standard - Edição 10 - Setembro/2001

A inteligência artificial virou moda e tem cheiro de novidade, mas completou 35 anos em 2001.

Em 1966, o professor do MIT (Massachussets Institute of Technology), Joseph Weizenbaum, criava o software Eliza. A ferramenta, que simula no computador uma conversa com uma psicóloga, foi considerada a mãe de todos os bots (abreviação de chatter robot, robô de conversação). Exatamente trinta e cinco anos depois, a garota-propaganda do site da marca de creme dental Close-Up é virtual. Sete Zoom, como foi batizada, usa inteligência artificial para conversar com seus interlocutores. Para fortalecer o retorno da inteligência artificial como artigo da moda, está em cartaz nos cinemas a superprodução "AI", de Steven Spielberg.

Mas a inteligência artificial (IA) retratada em ficções tem pouco a ver com a realidade - principalmente no Brasil. O próprio nome causa algumas expectativas fora de propósito. "Todo sistema é inteligente. Isso é carne de vaca", explica Josef Manasterski, presidente da Spectrum. Quando se fala em inteligência artificial as pessoas pensam em sistemas que raciocinam e tomam decisões iguais aos seres humanos, verdadeiros protótipos de gente capazes inclusive de sentir, o que é um erro.

A conseqüência é que o termo acaba sendo mal aplicado pois as pessoas não entendem que trata-se de algoritmos e não de inteligência no sentido humano. Basicamente, o que diferencia um sistema que usa inteligência artificial de um programa caseiro que cria rotinas baseado em milhares de regras é a qualidade de desempenho ou velocidade de processamento. É como calcular um determinado número ao cubo. Com uma máquina comum, o usuário faria duas operações de multiplicação. Com uma calculadora científica, uma única.

Outra constatação que pode frustrar os entusiastas de Spielberg é a idade da tecnologia. Rodrigo Siqueira, sócio e diretor de Tecnologia da Insite, conta que, no final da década de 50, o físico Mário Schenberg convenceu o reitor da USP a comprar o primeiro computador da Universidade, com muita resistência dos outros físicos e matemáticos. Isso possibilitou a criação dos primeiros cursos de computação. Em 1963, o professor brasileiro Newton da Costa criou a Lógica Paraconsistente, um novo tipo de lógica capaz de trabalhar com contradições e incertezas. O conceito é atualmente usado internacionalmente em algumas áreas da Inteligência Artificial. Mas a maioria dos trabalhos tem início na década de 80 com a popularização dos computadores pessoais nas casas e universidades.

Uma das pioneiras de inteligência artificial no Brasil foi justamente a Spectrum. A empresa era uma subsidiária da Scopus, mas quando seus fundadores, entre eles Manasterski, venderam a operação para o Bradesco (em 1989) resolveram dar vida nova à Spectrum. "Mantivemos o foco em tecnologia e não nos envolvemos mais com manufatura, pois sabíamos que era um mercado de alto volume e baixas margens", lembra. Na década de 80, acrescenta, a IA estava na moda e existiam cerca de 30 companhias oferecendo ferramentas no mundo. A impressão era que esse era um mercado em franca expansão que, na verdade, nunca decolou comercialmente.

A Spectrum, atualmente, foca suas atividades em sistemas distribuídos baseados em componentes. "A área de inteligência artificial acabou nos levando a desenvolver experiências em orientação a objeto e acabamos aplicando isso nas atividades atuais", explica. Já as técnicas de IA acabaram sendo incorporadas a algumas soluções elaboradas sob medida para clientes, como é o caso de um protótipo que foi desenvolvido para a Editora Abril.

A solução era um sistema de alocação de anúncios para a revista Veja que levava em consideração os diversos critérios adotados na distribuição da propaganda no decorrer das páginas, desde a tabela de preços para as áreas mais "nobres" até regras básicas como não colocar o anunciante de um determinado produto dentro de uma matéria relacionada ao mesmo tema.

Também na década de 80, o atual dono da EasyCred, Alexandre Marinho, começava seu mestrado na Espanha, sobre Inteligência Artificial. De volta ao Brasil, em 1987, o empresário começou a aplicar seus conhecimentos na PriceWaterhouse e hoje os utiliza intensamente em sua empresa, que trabalha com análise de crédito. O fato é que a tecnologia, que nasceu com uma aura acadêmica hoje é privilégio de quem tem dinheiro para investir. "O desenvolvimento é impulsionado pelas empresas, pois falta investimento para pesquisas universitárias", explica Marinho. "Como quem tem dinheiro nesse país são bancos e seguradoras, foi exatamente nessas duas áreas que a inteligência artificial mais evoluiu."

Existem duas linhas de pesquisas mais difundidas. A primeira são os chamados sistemas especialistas, onde o programador cria regras de negócios e o sistema toma algumas decisões. Essa solução reproduz o conhecimento humano para algumas aplicações, como ajudar em diagnósticos médicos, ensina Marinho. Em Cuba, o governo usa a tecnologia para apoiar enfermeiros no interior do país a pré-diagnosticar, sem a ajuda de médicos, algumas doenças, baseados em sintomas, como nariz escorrendo, olho vermelho e febre.

Depois que o sistema foi desenvolvido, o grande desafio é criar a base de conhecimento. Na análise de crédito, por exemplo, é dar todas as ferramentas para que ele entenda que não pode autorizar empréstimos para companhias cujo patrimônio é igual a zero ou quais valores são aceitáveis de acordo com o porte, atividade e idade da empresa. De acordo com Marinho, nos Estados Unidos já existem cursos de graduação para a captação de conhecimento, uma profissão que mistura atributos de psicólogo com informática. Isso porque quando o especialista enumera os motivos pelos quais tomou uma determinada decisão, muitas vezes omite detalhes importantes, que para ele são óbvios. Um médico pode fazer uma série de perguntas e basear seu diagnóstico final em algum aspecto visual, como palidez. Quem está assistindo nunca vai entender que a cor do paciente teve importância fundamental nesse processo e até o próprio médico pode ter tido uma análise tão automática e corriqueira que sequer lembraria de dizer o que para ele é óbvi o.

O outro sistema é o neural, que, a grosso modo, aprende sozinho. Nesse caso, o usuário não precisa criar as regras a serem utilizadas, mas inserir o histórico, o que significa que, em vez de "ser informado" que pessoas com 25 anos não recebem crédito, quando receber uma demanda o sistema vai buscar o histórico passado de empréstimos com esse perfil. Dessa forma, a solução vai analisar o que aconteceu com os empréstimos concedidos a pessoas de 25 anos ao final de 12 meses e a partir desse levantamento tirará algumas conclusões - do tipo um jovem de 25 anos, homem, solteiro e sem filhos tem 83% de chances de não pagar essa dívida.

As aplicações para a inteligência artificial podem ser as mais diversas. Os robôs de conversação são um bom exemplo. Eles podem ser usados para aplicações como atendentes automáticos em sites de comércio eletrônico, auxiliares de ensino ou simplesmente para entretenimento em salas de bate-papo, analisa Siqueira, da Insite. O foco da empresa é justamente o desenvolvimento de aplicações de robôs de conversação deste tipo. Siqueira desenvolveu seu primeiro chatter bot em 1984 e sua última "obra" foi SeteZoom, garota-propaganda da Close-up.

Outra aplicação bem difundida para a IA é na área de entretenimento. Os famosos "games" hipnotizam adolescentes e chegam até a abalar casamentos de jogadores incautos. Para tanto, abusam dos chamados "engines", que é a inteligência do jogo. "O que faz um game é a parte de criação, como os cenários, e os engines. Mas o que determina seu sucesso não é se ele é bonito ou feio, mas sim a inteligência do sistema", explica Geraldo Prado Guimarães Filho, gerente de marketing da Electronic Arts no Brasil. Segundo ele, todos os games usam IA, mas nos jogos de esporte a aplicação é mais intensa.

No Fifa, o usuário controla um jogador dos 22 que estão em campo e graças ao desenvolvimento das técnicas de IA as atualizações vão ficando cada vez mais parecidas com o esporte bretão. O fato é que o comportamento dos outros 21 jogadores depende muito de como o jogador está em campo. Na próxima versão, a ser lançada em outubro, o jogo trará inovações. Hoje, para fazer um cruzamento, o jogador tem que chutar a bola praticamente no pé do colega de equipe. Na nova versão, o sistema vai entender que o atleta que recebe precisará correr para chegar na bola, ou que o usuário se adiantou na área na expectativa de receber um passe.

Nos jogos de tiro, essa evolução também é evidente. Antigamente, as fases eram exatamente iguais, ou seja, de tanto jogar um nível, o usuário aprendia os "macetes" (posição dos atiradores adversários e de seus bônus) até passar de fase. Hoje, tudo mudou e o game aprende com o estilo de jogo do usuário. Dessa forma, se ele sempre foge para a direita, os inimigos aprendem que é desse lado que podem armar uma emboscada.

O fato é que as técnicas de IA nunca saíram do cenário. A Ford norte-americana as usa para aprovar cerca de 80 mil pedidos/dia de garantia e a American Express para manter seu slogan de que seus clientes não têm limite de crédito, analisa Manasterski. A administradora de cartão de créditos aprova os lançamentos dos clientes com base no histórico. E na montadora o sistema evita possíveis fraudes. "Só que não precisa pomposamente chamar de IA, mas de sistema automático de análise de pedido de reembolso", brinca Manasterski. A própria Inference, provedora da ferramenta com a qual a Spectrum sempre trabalhou, se denomina como uma companhia que provê suporte a processos de negócio e não como uma empresa de inteligência artificial.

Além disso, a tecnologia também tem suas restrições. Os mecanismos baseados em regras, de acordo com ele, são de fato limitados pois as pessoas não fazem inferências o tempo todo. Muitas vezes, em vez de usar regras, o ser humano lembra de experiências passadas semelhantes à situação atual. Ou seja, quando o carro não quer ligar de manhã, a pessoa não pára para pensar que já que o farol está funcionando não é a bateria e vai eliminando uma série de possibilidades e tomando uma série de conclusões baseadas em "se... então...".

Outro problema, apontado por Siqueira, é o próprio desconhecimento que temos sobre os mecanismos da inteligência natural humana, seja dos processos cerebrais ou dos processos mentais e da consciência. À medida que descobrimos mais sobre os mecanismos humanos de inteligência, mais conseguimos simular e reproduzir seu funcionamento nos computadores.

Ainda não se sabe quais são os limites dessa capacidade de simulação, pois o cérebro possui estruturas completamente diferentes e de complexidade muito maior do que os computadores atuais. A maior limitação atual da Inteligência Artificial é não conseguir realizar tarefas que não podem ser expressas por modelos matemáticos ou lógicos, como tarefas que requerem intuição ou capacidade de relacionar informações aparentemente sem conexão. Ou seja, o presente ainda está muito distante dos filmes de Hollywood.

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por Melissa Sayon