Summit: Inteligência artificial, conteúdo e construção de marca

Como parte do Summit Rio2C, aconteceu o painel “Inteligência Artificial: Conteúdo e Construção de Marca”, na Sala 2 – Teatro de Câmara Oi. O debate começou com Michel Sciama falando sobre Machine Learning (ML), um assunto super importante pra otimização do trabalho humano. Trata-se de um sub campo da ciência da computação que faz os computadores aprenderem sem ser explicitamente programados,  ou seja, as máquinas aprendem sem a gente precisar falar pra elas exatamente o que elas tem que fazer.

Em 1959, a IBM fez o primeiro jogo de damas em que o jogador jogava com a máquina, ou seja, contra ela. Mas não evoluiu nesta época, pois na década de 60 e 70 a tecnologia era desacreditada.

Michel conta um caso que em 2015 uma empresa do Google - Londres criou algoritmo de machine learning (ML) onde os programadores tinham que fazer o maior número de pontos possível baseado no jogo de Atari® chamado Breakout™, que é basicamente uma barra embaixo da tela que se move na mesma direção de um lado pro outro, uma bolinha que surge aleatoriamente de cima pra baixo e um teto formado por retângulos coloridos um pouco pra baixo do topo da tela. O objetivo é a bolinha incidir na barra e refletir para bater no teto colorido. 

Os engenheiros do Google aplicaram ML neste e deixaram o “jogo” treinando. No inicio este errava a bolinha na barra, mas depois de 400 episódios o computador não errava mais. Seguiram com a experiência e depois de 600 jogos constataram que além de acertar o teto, ele aprendeu uma  estratégia de entrar no intervalo entre o teto e o topo da tela e conseguiu eliminar cada retângulo incidindo e refletindo sem precisar incidir na barra pra refletir “A maquininha achou uma gambiarra no jogo”.

Em 2016 veio a divisor de águas da inteligência artificial: um jogo oriental de estratégia, semelhante ao xadrez, chamado Goe. Este é um jogo de tabuleiro criado há mais de 1500 anos que envolve intuição. O objetivo do Goe é acabar com o maior número de território de peças de uma mesma cor pra no final quem tiver mais área é o vencedor. 

Os programadores o implementaram e o aplicaram técnicas de ML o chamando de AlfaGoe. A previsão era que o computador demorasse 10 anos pra aprender as quase infinitas possibilidades de jogadas que esse jogo possui “essa quantidade de jogadas podem ser comparadas a quantidade de átomos visíveis que temos no universo”. Mas, o aprendizado foi muito mais rápido que a previsão.

O campeão mundial de Goe foi chamado para um teste e jogar contra a máquina. O algoritmo AlfaGoe fez uma jogada inédita, que campeão desistiu de jogar. Esta foi tão revolucionária que , o número deste movimento de jogada foi catalogado como movimento 37 , a jogada de Deus. “Uma jogada que ninguém tinha pensado”. Logo conclui-se que “esta inovação pode ser atribuída em todas das áreas do conhecimento”.

Outro case internacional, foi na agricultura com o uso de inteligência artificial pra uma máquina, chamada Lettuice machine que fazia colheita e cultivo de alface. Seu procedimento é visualizar em segundos a forma de um alface e calcular as probabilidades deste crescer saudável ou não devido as pragas da terra ou se tem um alface muito perto do outro. Se detectar uma das duas situações, ela joga um líquido pra matá-lo.

Assim se consegue melhorar a eficiência da produção de alface, pois joga remédio somente nos que estão perto de pragas e não em todos “É muito ineficiente a forma de plantio atualmente. Por causa de uma ou duas infectadas, jogava-se agrotóxicos numa plantação inteira”. Atualmente “o uso de IA é uma forma de melhorar como lidar com a natureza e é responsável por alimentos mais saudáveis”.

Falou-se também da criação do Poupa Tempo. Este aplicativo é um assistente virtual que agiliza agendamentos de serviços burocráticos relacionados ao Estado através de um chat. Em poucos meses receberam mais 320 milhões de mensagens e fizeram quase um milhão de agendamentos. “Essa experiência de ser super bem atendido com eficiência foi tão mágica, que 25% das pessoas escreveram ao final: “Deus te abençoe”.

As empresas da área de produtos e formatos comerciais que adotaram ML dentro de seu departamento de marketig tiveram um aumento de 30% de vendas, pois estão usando algoritmos que conseguem processar, interpretar e combinar uma quantidade imensa de sinais de forma que nenhum humano poderia fazer.

O segundo palestrante foi o Márcio Aguiar que falou sobre Deeep learning, que é um subset de machine learning uonde há aplicação de redes neurais onde muitos dados conseguem entender o comportamento do algoritmo que o humano colocou. Ele trabalha na Nvidea, da Google, a qual investe pra capacitar novos pesquisadores desenvolvendo novas indústrias através de novos softwares e hardware. Toda a plataforma de jogos desde o G-force até a linha Tesla que são da linha profissional.

A NVidea é uma empresa de computação gráfica que desde 2015 foca em IA ajudando empresas como a Google, GM, IBM, automotivas, indústria médicas a inovarem e evoluírem “Usar o GPU da Nvídea é para empresas que possuem uma grande quantidade de dados e que precisa de processamento rápido para obter resultados”. Ela trabalha com as marcas que estão demandando bastante trabalho e bastante desenvolvimento de novas aplicações nas áreas de internet, medicina, mídia e entretenimento, segurança e defesa e veículos autônomos.

O representante da Nvidea veio mostrar a eficiência da rapidez do processador gráfico em renderizar imagens pra ser aplicada na área de comunicação e marketing. “Uma máquina pequena que faz o trabalho de 20 máquinas do seu ambiente de trabalho”. Existem grandes algoritmos de Deep Learning prontos pra quem é da área de marketing, propaganda, jornalismo, jogos e etc. Um exemplo é a empresa SAP, que desenvolve softwares que rastreiam os dados analíticos e identificam quantas vezes uma marca apareceu num determinado evento e mostram em tempo real esta quantidade e o percentual.

No portal da Nvidia e no Youtube podem ser encontrados vários vídeos sobre a capacidade de desenvolvimento de uma GPU e dicas pra quem quer aprender a programar em novas técnicas de computação de forma gratuita. Ele exibiu um desses vídeos mostrando a técnica de inteligência artificial pra rendering. “Enquanto a imagem do lado esquerdo está sendo renderizada, a do lado direito ainda está pixelada, logo o computador já deu pro designer uma ideia de como vai ser a cena final. Isso é muito inovador”. Ele ainda falou rapidamente sobre os aplicativos SIRI, Shazam e Netflix os quais usam GPU e algoritmo de deep learning.

O terceiro e último palestrante foi o Cláudio Lima. Como os outros palestrantes, ele também trouxe cases destes assuntos como peças de comunicação. O primeiro é uma plataforma da IBM chamada Watson. Esta auxilia profissionais, desenvolvedores, startups e empresas a construírem sistemas cognitivos que possam melhorar processos avançados para recuperação de informação, representação de conhecimento, raciocínio automatizado e tecnologias de aprendizado de máquinas. 

A ideia de desenvolvê-la foi através da encomenda de “um Breathing store que continha inteligência artificial que conseguisse falar com todo o mundo e qualquer língua. E pra provar isso foram procurar problemas para a IA conseguisse resolver”. 

Seu banco de dados foi alimentado pelos especialistas da IBM por interação de educadores que coletaram história da arte brasileira a partir de jornais antigos, artigos, textos , livros, biografias, críticas e noticias atuais. Depois ficaram testando o software com várias perguntas pra saber as respostas raciocinadas. “O Museu do Amanhã possui essa plataforma, e a pessoa consegue interagir com a obra de arte, sabendo muitas informações sobre ela. E a IA consegue conversar com crianças, idosos, produtos de uma loja, manual do carro e etc”.

Outro case comentado foi sobre a Cognitive Studios, que é uma empresa onde os programadores ficam fomentando gente com ideias. Dada a situação moral do nosso país, foi feita uma simulação sobre o dinheiro envolvido na corrupção no Brasil. Esta recebeu a proposta de criar um personagem, resultante da soma de todo o valor envolvido no desvio de cada corrupto indo pra uma pessoa só. 

O objetivo era saber em qual posição este ficaria na lista dos maiores bilionários do mundo, segundo a revista FORBES. Para isso, um algoritmo de IA começou a coletar e somar a fortuna de cada um desses e depois de processados os dados, o personagem ficou na oitava posição dos mais bilionários do mundo.

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De 3 a 8 de abril de 2018 na Cidade das Artes, Rio de Janeiro

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