Professor especializado em Inteligência Artificial integra quadro do DI

Foto: Arquivo pessoal

Jônatas Wehrmann, que tem forte experiência em redes neurais e deep learning, vai lecionar na graduação e pós-graduação

O Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio é amplamente reconhecido pela sua excelência em pesquisa e ensino, com um corpo docente de altíssima qualidade. A partir deste mês, o quadro terá um reforço de peso: o professor Jônatas Wehrmann. Sua contratação foi financiada pela Fundação Behring, que atuou como parceira do departamento. Wehrmann ocupará o inédito cargo “Professor Fundação Behring de Inteligência Artificial”. A função também lhe dá direito a receber verbas para equipamentos e a oferecer três bolsas para alunos de graduação e mestrado. 

O pesquisador tem forte experiência em redes neurais e deep learning, que são subáreas de Inteligência Artificial. “Existem muitas pesquisas sobre redes neurais no exterior, mas exploramos pouco esse tipo de tecnologia no Brasil. Como esse é um assunto que venho trabalhando há muito tempo, acredito que meu trabalho irá contribuir para a disseminação desse conhecimento”, explicou. 

No DI, ele atuará na graduação e na pós-graduação stricto sensu com o objetivo de aproximar o uso dessas tecnologias para a realidade dos alunos, e não escondeu a sua animação para essa nova etapa. A proposta de Wehrmann traz um pensamento inovador e alinhado aos propósitos do departamento, ainda mais em um momento no qual o mercado de trabalho para Inteligência Artificial está bastante aquecido, tanto no Brasil quanto no exterior. 

“Tenho muitas ideias, vários projetos diferentes tanto para pesquisa de base quanto aplicada. Vários destes, tentam resolver problemas importantes no mundo real e da IA como um todo. Também gostaria de começar movimentos para aumentar a quantidade de conteúdos direcionados para Inteligência Artificial nos currículos e ‘plantar a semente’ para trazer mais pesquisa à área”, disse o professor. 

E antes mesmo de ingressar oficialmente no departamento, Wehrmann já começou a sua atuação na PUC-Rio. Ele está pré-orientando três alunos de graduação, cujas monografias são voltadas ao uso de redes neurais para solucionar problemas no mundo real. “Uma das pesquisas tenta usar essa tecnologia para diagnosticar casos de Covid-19 em exames de Raio-X. Então o modelo faz isso de forma automática, para ajudar no diagnóstico”, contou. 

Saiba mais sobre a carreira do professor

Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela PUC-RS, a pesquisa de Wehrmann teve foco em Aprendizagem Multimodal com Redes Neurais, incluindo tópicos como Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural. Seu trabalho foi aceito em diversas conferências de prestígio, como a Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) e a International Conference on Computer Vision (ICCV), ambas consideradas as principais na área de visão computacional. 

Durante o mestrado, ele desenvolveu alguns projetos para a Motorola, na área de desenvolvimento de soluções de processamento de texto. Com base nesses resultados, submeteu um projeto em doutorado para o Prêmio de Pesquisa da América Latina do Google (LARA). Ganhou a bolsa e fez a progressão do mestrado para o doutorado, trabalhando fortemente em arquiteturas e modelos de aprendizado multimodal.

As imagens do exemplo acima não fotos de objetos reais. Elas foram geradas a partir de um modelo de aprendizado multimodal, proposta por um trabalho de Wehrmann juntamente com colegas do grupo de pesquisa.

“São modelos que aprendem automaticamente a entender conteúdos de imagens e textos ao mesmo tempo. Assim, estes podem ser usados na resolução de várias tarefas, como busca de imagens a partir de texto, ou até mesmo geração de novas imagens a partir de uma descrição textual. Por exemplo: se você escreve que quer uma foto de um pássaro voando, alguns desses modelos são capazes de imaginar possíveis cenas e desenhar elas para você”, explicou.

Wehrmann também trabalhou em projetos com outras empresas, como Shell, Samsung, Kunumi e OSF Global Services, e é vencedor de três Prêmios de Pesquisa da América Latina do Google. Agora, ele ingressa no quadro de professores do DI para replicar a sua expertise em Inteligência Artificial aos nossos alunos. 

Simone Barbosa aborda reconhecimento facial ao Guia do Estudante 

Professora Simone Barbosa. Foto: Divulgação

Documentário disponível na Netflix que denuncia racismo em algoritmos foi tema de reportagem

O documentário “Coded Bias”, de 2020, está disponível na Netflix desde o início de abril. O filme mostra o mecanismo racista de algoritmos de reconhecimento facial, um desdobramento indesejável da inteligência artificial (IA). Para falar sobre o assunto, o site Guia do Estudante entrevistou a professora do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio Simone Barbosa, especialista na área de Interação Humano-Computador (IHC). 

Na reportagem, Simone explicou de que forma a tecnologia de reconhecimento facial foi desenvolvida, e apresentou um caminho para se tentar minimizar este caráter discriminatório e nada ético da IA. 

“A tecnologia de reconhecimento foi construída utilizando uma amostragem menor de rostos negros e de mulheres. Esse fato impede uma taxa de acertos maior. Foi uma escolha enviesada. No entanto, é possível realimentar o algoritmo para reduzir o viés e melhorar a classificação”, disse a professora, que também mostrou usos do reconhecimento facial em diferentes contextos. 

O texto do Guia do Estudante cita o grupo de Ética e Mediação Algorítmica de Processos Sociais (EMAPS), coordenado pela professora emérita do DI, Clarisse Sieckenius de Souza. Outro ponto abordado foi a utilização de dados pessoais por empresas ou governos de maneira controversa. 

Para ler a matéria na íntegra, clique aqui.  

Saiba mais sobre o documentário

“Coded Bias” é dirigido por Shalini Kantayya, e trata da experiência da pesquisadora do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachussets) Joy Buolamwini, que é negra e não teve o rosto reconhecido por uma tela com dispositivo de IA. 

Joy só conseguiu ser identificada pelo programa ao colocar uma máscara branca. Sendo assim, fica claro que os sistemas de inteligência artificial são instruídos a reconhecer o mesmo padrão de conjunto de dados, notadamente, homens brancos, o que dificulta o reconhecimento de rostos negros e/ou femininos. 

O filme também aborda o fortalecimento de sistemas de vigilância a partir do desenvolvimento das tecnologias de reconhecimento facial.

Alberto Raposo apresenta live sobre computação visual inteligente

Transmissão será na sexta (19), às 15h, no YouTube do DI, e professor apresentará resultados de pesquisas do Tecgraf

Nesta sexta-feira (19), às 15h, o professor do Departamento de Informática (DI) Alberto Raposo apresentará a live “Desafios e oportunidades em computação visual inteligente”. Raposo falará das pesquisas realizadas pelo Grupo de Realidade Virtual e Aumentada do Instituto Tecgraf sobre a chamada computação visual inteligente. Os trabalhos fazem uso de inteligência artificial para aumentar o potencial de aplicações da computação visual. A palestra será transmitida ao vivo pelo canal do DI no YouTube e na página do Facebook

Segundo o professor do DI, essa é uma área que tem sido cada vez mais usada na engenharia, saúde, indústria, educação e por governos, inclusive no setor militar. “A pesquisa em computação visual apresenta inúmeras oportunidades e desafios decorrentes do seu uso cada vez mais amplo”, afirma. 

Ainda de acordo com Raposo, o cenário se assemelha ao da área de inteligência artificial em termos de possibilidades e dificuldades. “Por exemplo, técnicas de aprendizado de máquina têm revolucionado a área de visão computacional, pela sua capacidade de reconhecer e classificar características ou objetos da imagem, assim como acontece com o processamento avançado de geometrias 3D”, explica.

A live faz parte da série de seminários on-line da pós-graduação do DI, que tem como objetivo aproximar a sociedade dos resultados de pesquisas e desenvolvimento do Departamento. Você pode acompanhar a apresentação no canal do DI no YouTube, com transmissão simultânea no Facebook. Inscreva-se e ative o lembrete para não perdê-la!

DI participa de evento inaugural do novo curso de graduação da PUC-Rio

O professor Augusto Baffa é um dos palestrantes convidados do evento de abertura do curso de graduação em Neurociências 

Reconhecida pela sua excelência de ensino, a PUC-Rio começa 2021 com uma novidade: um curso de graduação em Neurociências. Para dar início às atividades, o departamento preparou, entre os dias 1º e 5 de março, uma semana de diversos eventos relacionados à proposta e à ementa do curso – e o Departamento de Informática (DI) marcará presença com uma live do professor Augusto Baffa sobre Inteligência Artificial, nesta quinta-feira (4).

Muita gente pode não se dar conta, mas os dois assuntos estão profundamente relacionados. “Um dos aspectos da Inteligência Artificial vem da psicologia e da neurociência. Na realidade, a área de IA é muito grande. Essa é uma grande ciência que estuda qualquer coisa que seja inteligente”, disse Baffa. 

No evento online, o professor do DI vai explicar a relação entre a Inteligência Artificial e a Neurociência, e mostrará notícias e vídeos para desmistificar o assunto. “Muitas pessoas encaram a Inteligência Artificial como se fosse mágica, como se a máquina estivesse pensando por conta própria. Mas não é nada disso. A máquina ainda está muito longe de pensar sozinha”, explicou Baffa. 

O coordenador do curso de Neurociências, Daniel Mograbi, crê na importância de falar sobre o tema, já que uma das tendências e perspectivas da área é a articulação de neurociências com a tecnologia. “Isso vai crescer muito nas próximas décadas, então é muito importante trazer essa perspectiva desde o início e sinalizar aos alunos que esse é o caminho.”

Mograbi, que já conhecia o trabalho de Baffa e do Departamento de Informática, também frisou a importância de convidar um especialista no tema para conversar com os alunos e interessados. “Fizemos questão de trazer uma pessoa para trocar com a gente, trazer ideias e estabelecer essa conversa”, disse Mograbi, reforçando a parceria e as relações com o DI. 

Novo curso tem ementa interdisciplinar

Lançado no Vestibular da PUC-Rio do ano passado, o curso de graduação em Neurociências começa em 2021.1. “Tivemos uma grande procura e a nossa taxa de candidato/vaga foi altíssima. Formamos a nossa primeira turma, estamos muito animados e temos muitas expectativas de crescimento”, ressaltou Mograbi. 

A ementa procura introduzir o aluno no campo das neurociências através de uma abordagem interdisciplinar, focando em áreas como Psicologia, Biologia, Química, Filosofia e Informática. No 3º período, por exemplo, os alunos poderão estudar a disciplina “Introdução à Programação”, que ajudará os estudantes a compreender uma perspectiva computacional dentro desse campo.

“Queremos formar pessoas que sejam capazes de aplicar esses conhecimentos nas mais diversas áreas. O campo de neurociências está em franca expansão e o mundo será cada vez mais impactado por esse conhecimento”, disse Mograbi.

Como assistir à palestra?

A palestra “Desmistificando a Inteligência Artificial”, do professor Augusto Baffa, faz parte do Evento de Abertura do Curso de Graduação em Neurociências da PUC-Rio e acontecerá no dia 4 de março (quinta-feira), das 10h às 11h. 

O evento será online, aberto ao público e pode ser assistido via Zoom

Cientistas israelenses criam software de IA voltado à matemática

Foto: Freepik

Chamado “Máquina Ramanujan”, o sistema revela padrões ocultos em números e pode mudar a forma como nos relacionamos com as conjecturas matemáticas

Você sabia que é possível automatizar a descoberta de conjecturas matemáticas? Essa é a premissa da Máquina Ramanujan, uma nova invenção algorítmica desenvolvida em Israel, que é capaz de revelar relações ocultas entre números e de gerar novas conjecturas que envolvem constantes matemáticas. 

De acordo com a publicação LiveScience, esse sistema computadorizado consiste em algoritmos que buscam conclusões ou conjecturas matemáticas que são provavelmente verdadeiras, mas que até então não foram provadas.

“Esse software tem uma arquitetura específica, um modelo matemático específico que ele segue. Com isso, ele consegue fazer as conjecturas e provar esses padrões”, explicou o professor do DI, Augusto Baffa. “Podemos considerar a Máquina Ramanujan como uma evolução do machine learning, que é muito pautado em padrões”, completou. O estudo foi publicado no início de fevereiro na revista científica Nature.

Por que ‘Máquina Ramanujan’?

O nome do software é batizado em homenagem ao matemático indiano Srinivasa Ramanujan, que nasceu em 1887 e morreu em 1920, com apenas 32 anos. 

Durante a infância, Ramanujan já se interessava pelo universo da matemática, desenvolvendo soluções para equações que, até então, nunca tinham sido resolvidas. 

Ao longo da vida, o seu trabalho era focado em formular, conceber e desenvolver as conjecturas matemáticas, ou seja, as proposições e fórmulas que ainda não tinham sido comprovadas como verdadeiras. Vale ressaltar que as conjecturas são o ponto de partida do que chamamos de teoremas matemáticos, isto é, as provas de determinados padrões a partir de uma série de equações.

A genialidade e a sensibilidade de Ramanujan para números o renderam grandes frutos ainda em vida. Em 1918, o matemático foi o mais jovem membro da Royal Society e o segundo homem indiano a ser empossado – o primeiro foi o engenheiro naval Ardaseer Cursetjee, em 1841.

A história de Ramanujan também virou filme: “O Homem que Viu o Infinito”, de 2016, é dirigido pelo britânico Matt Brown. A obra foca na vida pessoal de Ramanujan (interpretado por Dev Patel) que, apesar da infância humilde, conseguiu contribuir em diversas áreas da matemática. 

Por conta do trabalho de Ramanujan, a equipe de pesquisa do Instituto de Tecnologia Technion-Israel, responsável pelo desenvolvimento do software que gera conjecturas usando artifícios de Inteligência Artificial, optou por batizá-lo com o nome do matemático. 

Qual é a importância desse sistema? 

Segundo o físico Yaron Hadad, vice-presidente de Inteligência Artificial e ciência de dados da empresa Medtronic e um dos criadores do software, em entrevista ao LiveScience, o intuito da Máquina Ramanujan é identificar e extrair padrões matemáticos promissores de grandes conjuntos de equações potenciais. 

Para dirigir a Máquina Ramanujan, os pesquisadores se concentraram nas constantes fundamentais, ou seja, nos números fixos e fundamentalmente verdadeiros nas equações. Um exemplo de constante famosa é a pi, que é a razão entre a circunferência de um círculo e seu diâmetro – independentemente do tamanho do círculo, essa proporção sempre será de 3,14159265 e assim por diante. 

Com base nisso, o objetivo da Máquina Ramanujan é identificar conjecturas que sejam promissoras. Até agora, essa máquina algorítmica gerou conjecturas consideradas facilmente prováveis, descobriu novas maneiras fracionárias de calcular constantes e chegou a mais de 100 conjecturas consideradas intrigantes.

“Na prática, a inteligência desse software vem dessa junção, dessa percepção por padrões”, endossou Baffa. “Ela está na direção de detectar os padrões de forma mais sutil, tal como o cérebro. O cérebro é uma máquina muito poderosa de detecção de padrões.” 

Os pesquisadores responsáveis pela Máquina Ramanujan esperam que esse software revolucione a forma de se fazer a matemática. Para aproximar esse experimento do público, eles criaram um site, RamanujanMachine.com, para compartilhar as conjecturas que esses algoritmos geram. Os usuários também podem executar as suas próprias pesquisas de conjecturas e tentar descobrir novos teoremas.

“Ainda estamos nos estágios iniciais deste projeto. (…) Acredito que generalizar esse conceito para outras áreas da matemática e da física (ou mesmo para outros campos da ciência) permitirá que os pesquisadores obtenham pistas para novas pesquisas de computadores. Assim, os cientistas humanos serão capazes de escolher os melhores objetivos para trabalhar a partir de um contexto mais amplo (…) e assim melhorar sua produtividade e impacto potencial no conhecimento humano e nas gerações futuras”, explicou Hadad ao LiveScience. 

DI promove debate interdisciplinar sobre inteligência artificial e emoções

Markus Endler, Daniel Mograbi e Augusto Baffa vão discutir o tema em live nesta quinta (26)

É possível que no futuro a inteligência artificial (IA) desenvolva curiosidade, criatividade e emoção? Questões como esta, sobre epistemologia, emoções e IA, são o ponto de partida da live que acontecerá nesta quinta-feira (26), às 14h, ao vivo pelo canal do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio no YouTube. Em formato de debate, o evento interdisciplinar reúne o Diretor do DI, Markus Endler; o neurocientista e professor do Departamento de Psicologia da PUC-Rio, Daniel Mograbi; e o professor do DI, Augusto Baffa, para trocar informações e buscar respostas compartilhando a perspectiva da área de pesquisa de cada um.

Pesquisador na área Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, e mais especificamente em Internet das Coisas Móveis, Endler desenvolveu o interesse pela visão da psicologia e neurociência relacionada à computação. Essa curiosidade se tornou a ponte para estabelecer o diálogo com Daniel Mograbi, que em uma de suas linhas de pesquisa investiga processos emocionais, incluindo a identificação, reatividade e regulação emocional. “Li que a emoção é um ‘ingrediente’ muito importante para os processos artísticos e, de certa forma, os científicos também, que abarcam criação e improvisação. Então vem a questão: ‘Será que máquinas vão poder replicar de alguma forma isso, poderão ter uma postura de curiosidade, apresentar emoções, e usá-las para se motivar a criar e descobrir novas coisas?’”, questiona o diretor do DI.

Segundo Mograbi, é uma questão em aberto pensar em que medida esses dispositivos artificiais e máquinas podem ter alguma forma de funcionamento que seja a mesma, parecida ou diferente da humana. “A partir do modo como o cérebro funciona, de como o pensamento e as emoções se desenvolveram ao longo das espécies, pensarei a inteligência  numa perspectiva que eu chamaria de neurobiológica. Acredito que podemos fazer aproximações pois sabemos que há vários dispositivos que funcionam de maneira parecida com nossa. ‘Será que é a mesma forma? Será que podemos inverter essa lógica, e criarmos máquinas que funcionam segundo os princípios de entidades biológicas?’, pondera o neurocientista. 

Além de ser docente na PUC-Rio, Mograbi é pesquisador visitante há nove anos no Instituto de Psiquiatria da King’s College London, onde cursou o doutorado. Cientista premiado, ele criou um curso de Bacharelado em Neurociência que é um dos primeiros do país e vai começar já no primeiro semestre de 2021. “Eu já vinha trabalhando nessa proposta de graduação desde o ano passado junto com alguns colegas. Tivemos uma procura excelente no vestibular, o que só mostra que de fato sugerimos algo que tinha um apelo, uma demanda na sociedade”, afirma o psicólogo. 

A live contará também com a participação de Augusto Baffa, que ministra uma disciplina sobre Inteligência Artificial no DI e é coordenador de desenvolvimento de jogos eletrônicos (Games) no laboratório ICAD/Visionlab.  Para Endler a perspectiva de Baffa é crucial para debater a possibilidade de computadores se tornarem capazes de fazer associação de contextos completamente diferentes. “Acho que vamos ter um debate bem rico em termos de pessoas com know-how e experiências diferentes, vai ser muito legal”, finaliza Endler.

 

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Algoritmo criado por aluno do DI em uso no Globoplay é destaque na RecSys

Pesquisa de doutorando Felipe Ferreira foi recebida na conferência e aplicada na indústria em poucos meses

Ainda há quem pense que pesquisa acadêmica e carreira no mercado de trabalho são inconciliáveis. Muito conectado com a indústria e a aplicação, o Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio mostra que essa parceria é benéfica para os dois lados. O trabalho do doutorando Felipe Ferreira, orientado pelo professor Hélio Lopes, demonstra que as duas frentes devem atuar juntas em busca de soluções para problemas da vida real.

Formado em Ciência da Computação, Felipe trabalha como pesquisador em machine learning no time de recomendação do Grupo Globo, atualmente  dedicado ao Globoplay (plataforma de streaming). “O foco é otimizar a distribuição desse acervo para os usuários, principalmente visando maximizar suas experiências e expectativas em relação ao conteúdo”, disse. 

Nesse sentido, ele buscou soluções na literatura da pesquisa de doutorado, unindo forças com colegas de trabalho, para explorar as múltiplas características do conteúdo e chegar a um algoritmo de recomendação que impressionou a comunidade – e já está em uso no Globoplay.  “Temos uma escassez de metadados de vídeo e identificamos também que nossos algoritmos de recomendação baseados em conteúdo, especificamente de vídeo, não tinham um bom desempenho. Então, isso nos motivou a buscar alternativas, relacionadas à pesquisa, para que pudéssemos atacar esse problema”, afirmou. 

Segundo Felipe, o objetivo da pesquisa é trazer luz para um problema clássico na literatura de recomendação, chamado “cold start” ou “partida fria”. Diz respeito tanto ao usuário que acaba de assinar o produto – e por isso não se tem informação sobre ele – quanto ao ítem, ou seja, o vídeo publicado recentemente, cujo conteúdo ainda é desconhecido. Explorando as múltiplas modalidades do conteúdo, fica mais fácil recomendar, captar informações e descobrir a preferência do usuário e as nuances de suas mudanças de preferência. 

“Ali dentro tem atores, o mood; tem uma característica visual e um padrão sonoro que se trouxermos para nossos algoritmos teremos uma nova oportunidade de visualização”, ressaltou o pesquisador. Sob a orientação de Hélio e com os coautores do artigo, em alguns meses gerou a primeira interação. Trata-se ainda de uma versão inicial das recomendações, mas já validada por um teste AB e estudo qualitativo com um grupo de usuários. 

O resultado foi além das expectativas. “Elevamos nossas métricas de negócio com esse primeiro resultado preliminar, foi muito impressionante. Comprovamos com o teste AB que o algoritmo trouxe um lift positivo na taxa de clique, no engajamento do usuário e no clique seguido de play”, afirmou Ferreira.

O destaque na RecSys2020

A partir dos excelentes resultados alcançados, Felipe e os coautores do projeto — Daniele Souza, Igor Moura e Matheus Barbieri — o inscreveram na ACM (Association for Computing Machinery) Recommender Systems Conference, a “RecSys”. Uma vitrine das últimas tendências de pesquisa na área, o evento é muito conceituado e teria o Rio de Janeiro como sede pela primeira vez, não fosse a pandemia.

A RecSys aconteceu em formato remoto de 22 a 26 de setembro. A pesquisa de Felipe foi aceita e apresentada duas vezes. “Levamos este trabalho, ainda em fase inicial, e nossa técnica foi considerada uma abordagem nova para ser referência nas novas frentes de pesquisa em recomendação”, disse Felipe. 

Ele se surpreendeu com a curiosidade gerada pelo trabalho na comunidade. “Houve muitas perguntas após nossas apresentações. Perguntaram até quão melhor esse nosso algoritmo é em relação ao do YouTube, por exemplo. Nem chegamos ainda a comparar com esses outros. Foram vários questionamentos e elogios, fiquei muito motivado”, completou. 

Já está disponível no Globoplay

A pesquisa qualitativa foi feita por uma parceria da equipe de AI (inteligência artificial) e de recomendação — em que o Felipe trabalha —, com o time de usabilidade da empresa, na área de pesquisa em UX (experiência do usuário) da Globoplay. Assim que teve acesso aos resultados, a empresa colocou a aplicação em uso.

“Existe uma aba de similares, de onde extraímos e trazemos essa recomendação, baseada nessas múltiplas modalidades. Já está funcionando no Globoplay desde julho. Agora queremos evoluir para cada vez mais causar impacto maior e expandir para outras áreas do produto”, afirmou o doutorando. 

Para Hélio Lopes, orientador do trabalho, a troca de experiências entre a Academia e a Indústria é fundamental para levar o valor da pesquisa para o negócio. “Felipe é um excelente exemplo de motivação de aluno que vem para a academia aprimorar seus conhecimentos e trazer o retorno imediato para o trabalho na empresa. É uma história que vem se repetindo, passa por gerações. Sempre chegam novas pessoas motivadas por problemas reais”, disse.

Inteligência Artificial na redação de artigos: Baffa explica o robô GPT-3

Professor do DI explica que as máquinas não são capazes de criar nada, mas aprendem estudando e podem substituir os humanos em algumas atividades

 

Parece um filme de inteligência artificial ou até um episódio da série Black Mirror, mas não é ficção e sim realidade: o robô gerador de linguagem IA GPT-3 é capaz de escrever longos artigos de opinião a partir de um briefing sobre o tema a ser desenvolvido e, claro, em muito menos tempo que um humano faria. Fascinante ou assustador? A partir de um experimento do site inglês The Guardian, que publicou um texto inteiramente escrito pelo GPT-3, o professor Augusto Baffa, do Departamento de Informática da PUC-Rio comenta os avanços da IA em redação de textos e faz um alerta:

“Atividades criativas não serão feitas por máquinas mas, num futuro próximo, funções como motoristas, atendentes de telemarketing, recepcionistas, balconistas e atendimento público em geral poderão ser substituídos. Isto já está no horizonte”.

Mas, se o GPT-3 foi capaz de escrever um texto de 500 palavras com linguagem simples e concisa, como é que ele não pode assumir atividades criativas como a de escritores, roteiristas, jornalistas, entre outras? É que, conforme explica Baffa: “A IA em geral só faz aquilo que é especificada para fazer. Mesmo o GPT-3, que é impressionante, só vai fazer o que foi ensinado. A IA não inventa algo sozinha”. 

Assim como o próprio robô afirma em seu texto, é possível entender o funcionamento da IA como uma rede neural que passa por um processo de treinamento, como se fosse uma pessoa estudando. “Um dos segredos do GPT-3 é que ele já tem um treinamento prévio. Isso significa que ele já passou horas estudando a linguagem e agora só precisa de poucos minutos para aprender o que é específico para o seu problema. Ele já sabe quais são as relações entre as frases e estruturas como sujeito predicado, o que pode ser sujeito, ou verbo ou adjetivo… então ele agora só precisa aprender o específico do assunto e não a linguagem”, explica o professor. 

No caso do GPT-3, os requisitos para o texto foram inseridos pelo estudante de ciência da computação Liam Porr. Com as instruções, a IA produziu oito artigos diferentes, cada um com um argumento único e interessantes, e a decisão do The Guardian foi de usar as melhores partes de cada um e publicar apenas um texto. “Cortamos linhas e parágrafos, e reorganizamos a ordem deles em alguns lugares. Em um geral, levou menos tempo para editar que muitos artigos de opinião feitos por humanos”, afirmou a direção do jornal.

A nova revolução: educação é o caminho

Para Baffa, a sociedade está se tornando cada vez menos rural ou manual. Ele acredita que, como vivemos a era da informação, os governos precisam investir fortemente em educação para preparar as gerações vindouras. “Assim como na era industrial, haverá uma nova revolução a ponto de substituir parte das profissões que temos hoje. Atividades profissionais que requerem menor escolaridade tendem a ser substituídas nos próximos 10-15 anos por máquinas. Os governos deveriam estar incentivando o reposicionamento e escolarização para que essas pessoas possam se preparar e se recolocar”, opina.

Essa transformação social pela tecnologia é algo sem retorno. Porque as empresas vão continuar investindo em soluções mais lucrativas, segundo o professor, que antevê uma possível crise humanitária sem precedentes, conforme a população for perdendo seus empregos e oportunidades de trabalho. “Infelizmente o perigo não está nas máquinas mas na má gestão e mal planejamento. (…) Temos que nos transformar em uma sociedade mais intelectual e com menos ‘humanos mecânicos’, finaliza.