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Delmárcio Gomes da Silva Mariana Zuliani Delmárcio Gomes da Silva Mariana Zuliani Prof. Dr. Delmárcio Gomes da Silva Coordenador do projeto apoiado pelo CNPq - Processo: 440708/2020-6 Universidade Presbiteriana Mackenzie - Escola de Engenharia Idealizador e Coordenador da Plataforma EnsiNANO Profa. Dra. Mariana Zuliani Universidade Presbiteriana Mackenzie Centro de Ciências e Tecnologia - Campus Campinas (SP) 1ª edição | 2021 São Paulo Apoio O que significa ser humano na era da Inteligência Artificial? Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica www.ensinano.com.br http://www.ensinano.com.br SEMNEIA foi um simpósio de ensino promovido pela Escola de Engenharia da Universidade Presbiteriana Mackenzie, em parceria com a Plataforma EnsiNANO, durante a 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT), em outubro de 2020. Mais informações sobre os temas das palestras e currículo profissional dos convidados estão disponíveis ao final deste e-book. Este e-book é um material didático gratuito produzido com apoio do CNPq (Processo: 440708/2020-6 – Coordenador: Prof. Dr. Delmárcio Gomes), a partir do fomento recebido para a realização do 1º Simpósio de Ensino Multidisciplinar sobre Nanotecnologia e Inteligência Artificial (SEMNEIA) – 2020. Copyright © 2021 | Todos os direitos reservados a Delmarcio Gomes da Silva | Mariana Zuliani Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) (Câmara Brasileira do Livro, SP, Brasil) Silva, Delmarcio Gomes O que significa ser humano na era da Inteligência Artificial? : Guia didático para divulgação e ensino da inteligência artificial na educação básica / Delmarcio Gomes Silva [coordenador e autor], Mariana Zuliani [autor] – São Paulo : Edição dos Autores, 2021. PDF [livro eletrônico] ISBN 978-65-00-21164-1 1. Inteligência artificial 2. Educação básica 3. Guia didático 4. Divulgação científica - Aplicações educacionais I. Silva, Delmarcio Gomes. II. Zuliani, Mariana. III. Título. 21 – 63011 CDD – 371.334 Índices para catálogo sistemático: 1. Inteligência artificial : Educação 371.334 Maria Alice Ferreira – Bibliotecária – CRB-8/7964 www.ensinano.com.br Conheça agora o canal da plataforma EnsiNANO no YouTube e tenha acesso a diversos conteúdos didáticos sobre nanociência e nanotecnologia. Lá você também pode assistir à todas as palestras do simpósio de ensino. https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO Siga nossas redes sociais e saiba mais! Pesquise por “@ensinano” http://www.ensinano.com.br https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO https://www.facebook.com/ensinano/ https://www.instagram.com/plataforma_ensinano/ https://www.linkedin.com/in/delm%C3%A1rcio-gomes-plataforma-ensinano-0600b4110/ https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO Agradecimentos À Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM), por todo apoio que recebi da Instituição para a realização do Simpósio SEMNEIA 2020, encami- nhando esse reconhecimento ao Magnífico Reitor, Prof. Dr. Marco Tullio de Castro Vasconcellos, e ao Reverendo Gildásio Reis, Capelão Universitário da UPM, que nos agraciou com uma mensagem devocional inspiradora na abertura do evento. De modo especial, agradeço ao Diretor da Escola de Engenharia da Universidade Presbiteriana Mackenzie, Prof. Dr. Marcos Massi e ao Coor- denador do curso de Química, Prof. Dr. Thiago Canevari, pelo incentivo, confiança e cooperação na implementação deste simpósio de ensino. Estendo meus agradecimentos ao Prof. Dr. Rodrigo Vieira Dos Santos e à Profa. Dra. Suelene Silva Piva pelas contribuições no conteúdo, à jorna- lista Cynthya Marangon, pela minuciosa revisão do texto e ao Charles Sola (Olho Nu Produções), pelo profissionalismo e qualidade agregada à trans- missão do evento. Por fim, agradeço pelo excelente trabalho realizado pela Comissão Organizadora do evento, composta pelos meus amigos e docentes: Profa. Ms. Ana Lucia Pinheiro, Profa. M. Eng. Gisele Szilagyi, Prof. Dr. Marcos Antô- nio Fázio, Profa. Dra. Roberta Nunes Franzin e a secretária da Escola de Engenharia Fabina Rufino. E ao CNPq, pelo fomento concedido para a execução da proposta. Muito obrigado! São Paulo | 14 de março de 2021 Prof. Dr. Delmárcio Gomes Profa. Dra. Mariana Zuliani Autores Currículo profissional disponível no final deste e-book. Colaboração especial Prof. Dr. Rodrigo Vieira Dos Santos Universidade Presbiteriana Mackenzie Escola de Engenharia – São Paulo (SP) Profa. Dra. Suelene Silva Piva Universidade Presbiteriana Mackenzie Centro de Ciências e Tecnologia – Campus Campinas (SP) Prefácio O que significa ser humano na era da inteligência artifi- cial? Para algumas pessoas, a resposta para essa pergunta pode depender da construção de um conhecimento que mostre o potencial que a Inteligência Artificial (IA) possui de transformar a nossa civilização como nunca. Para contri- buir com a reflexão levantada, este e-book apresenta os fundamentos, avanços, aplicações e dilemas enfrentados pelo avanço da IA, por meio de uma linguagem didática e acessível. Elaboramos um conteúdo propriamente escolar, para mostrar os diferentes cenários e tecnologias emer- gentes que estão surgindo nessa nova fronteira da Ciência, com o objetivo de contribuir para que este tema seja cada vez mais discutido dentro das escolas públicas e privadas, estimulando o debate e a pavimentação de um pensamen- to crítico e consciente sobre o futuro da humanidade. Por ser um MATERIAL DIDÁTICO GRATUITO, desejamos que este conteúdo alcance muitos professores e alunos em nosso país, oferecendo a cada um que o lê, a oportunidade de enxergar melhor o cenário disruptivo que está sendo protagonizado pela Inteligência Artificial. Não há dúvidas de que o impacto transformador da IA em nossa sociedade terá implicações econômicas, jurídi- cas, políticas e regulatórias de longo alcance, que precisa- mos discutir e nos preparar. Determinar quem é o culpado, se um veículo autônomo machucar um pedestre, é apenas um exemplo de dilemas éticos e morais que estão entrela- çados nessa trama de discussões. Fenômenos como o Big Data, a Robótica, Cidades Inteligentes e Internet das Coisas estão vinculados a este tema central e serão trazidos nesta obra para contextualizar as possíveis transformações que a nossa sociedade viverá, quando todas essas áreas esti- verem plenamente aplicadas. Ao final da leitura, deseja- mos que você encontre a sua forma de enxergar o papel do ser humano na era da Inteligência Artificial e descubra as diferentes possibilidades de profissões para trabalhar neste amplo e promissor mercado. Embarque nessa leitura e descubra o fascinante mundo da Inteligência Artificial. Seja muito bem-vindo(a)! Sumário Inteligência Natural x Inteligência Artificial ....16 Onde está a Inteligência Artificial (IA) no meu dia a dia? .............................................19 O que é Inteligência Artificial? ........................22 Machine Learning x Deep Learning .................26 O que é aprendizado de máquina (Machine Learning)? ........................................27 Aprendizado de máquina supervisionado Aprendizado de máquina não supervisionado Aprendizagem por Reforço Como a nova inteligência artificial do Google está revolucionando a previsão do tempo? Como funciona a Deep Learning (aprendizado profundo)? ..................................37 Redes Neurais Artificiais (RNA) Algo impressionante está acontecendo com o sistema de IA do Google Tradutor Explicando o processo de “ensinar as máquinas” .........................................................42 Como você está se sentindo? Inteligência Artificial e a análise de sentimentos nas redes sociais ........................44 Perfis de trabalho e carreira profissional para trabalhar com Inteligência Artificial ................................47 Aplicações da Inteligência Artificial no nosso dia a dia! ...........................................52tantos outros programas. No Twitter, o sistema de IA já é capaz de identifi- car discurso de ódio e linguagem terrorista em tweets. A empresa descobriu e baniu 300.000 contas vincula- das a terroristas, 95% das quais foram encontradas por máquinas não humanas e artificialmente inteligentes. Nas eleições americanas em 2016, e no processo eleito- ral do Brasil em 2018, o tema das Fakes News (notícias falsas) foi o grande destaque nos debates e coberturas jornalísticas, tornando-se uma preocupação grave em virtude dos prejuízos que esse fenômeno pode causar ao processo democrático das escolhas políticas. Hoje, alguns algoritmos já conseguem rastrear padrões de Fake News e isso tem permitido que a inteligência artificial trabalhe de maneira mais efetiva para identificar essas postagens com conteúdo falsos. Se pensarmos que, há 10 anos, os spans enchiam nossas caixas de e-mails e que agora essas mensagens indesejáveis estão mais controladas graças ao aperfeiçoamento dos filtros que usam Deep Learning, podemos imaginar que, no futuro, as postagens contendo Fake News possam ser removidas automatica- mente das redes sociais. 67Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica66 Inteligência Artificial Aplicações da IA: Marketing No início deste século, fazer uma pesquisa em uma loja online para encontrar um produto, sem saber seu nome exato, era algo completamente inviável. Mas hoje, quando procuramos um item em qualquer loja de comércio eletrô- nico, obtemos todos os resultados possíveis relacionados ao item pesquisado. É como se os motores de busca esti- vessem lendo nossas mentes e, em questão de segundos, nos oferecem uma lista de todos os itens relevantes. Rece- ber recomendações de filmes na Netflix, com base nas suas experiências, é algo comum ao usar a plataforma de streaming. A Netflix usa um sistema de IA que funciona como uma tecnologia preditiva altamente precisa, com base nas avaliações dos clientes. Ele examina milhões de registros para sugerir programas e filmes dos quais você pode gostar, com base em suas ações (likes) anteriores. Conforme o conjunto de dados cresce, essa tecnologia fica mais inteligente a cada dia. Outra aplicação inovadora neste setor já está sendo usada no mercado e o diferencial dela é oferecer a possibi- lidade de fazer pesquisas e comprar produtos tirando uma foto de qualquer objeto correspondente que estiver na sua frente. Empresas como a CamFind já estão experimentando isso! Basta tirar uma foto de qualquer coisa ao seu redor e, em seguida, você receberá informações relevantes sobre esse objeto, inclusive onde comprá-lo. Esse é um novo tipo de aplicativo, que se lança como um serviço de buscas baseado em imagens. Aplicações da IA: Bancos e Sistemas financeiros A Inteligência Artificial aplicada no setor bancário está crescendo mais rápido do que você pensa! Chatbots e assistentes virtuais são projetados de tal forma que fica difícil determinar se estamos conversando com um robô ou com um ser humano. Muitos bancos já adotaram siste- mas inteligentes para fornecer suporte ao cliente, e um exemplo brasileiro é a BIA – Bradesco Inteligência Artificial, que já é capaz de fazer diversos tipos de consultas para os clientes, interagir com os usuários e fornecer respos- tas simples, em menos de 2 segundos. Atualmente, a IA vem sendo aplicada também para a prevenção de fraudes, aprimorando a segurança em vários setores do banco e rastreando o uso do cartão de crédito em transações frau- dulentas. Essa aplicação tem economizado milhões de reais aos bancos todos os anos. Em sistemas financeiros e bolsas de valores, sabemos que a negociação depende principalmente da capacidade de prever o futuro com precisão. As máquinas são ótimas nisso, porque podem processar uma grande quantidade 69Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica68 Inteligência Artificial de dados em um curto espaço de tempo, além de apren- der a observar padrões em dados anteriores e prever como eles podem se repetir no futuro. Hoje, investido- res e organizações financeiras estão recorrendo à Inte- ligência Artificial para melhorar seu desempenho nas negociações de ações e aumentar os lucros - e já existem empresas que criam robôs para operarem no mercado financeiro. Chamado de “robô trader”, esse assistente usado pelos investidores é, na verdade, um software que utiliza algoritmos inteligentes para operar ativos na bolsa de valores, capaz de avaliar estratégias de operação em renda variável e sugerir a compra ou venda de ações em determinados momentos. da (deep neural network) que é capaz de gerar composi- ções musicais de quatro minutos de duração, utilizando até 10 instrumentos diferentes. Além de criar composições em diferentes estilos musicais, o interessante é que o MuseNet não foi explicitamente programado para entender o que é uma música, mas sim, acabou descobrindo padrões de harmonia, ritmo e estilos ao ser alimentado com uma base de dados e, com isso, passou a construir suas próprias músi- cas, replicando seu aprendizado e a descoberta de padrões nas notas musicais. Incrível, não?! Aplicações da IA: Criatividade Artificial Já imaginou se uma máquina artificialmente inteligente fosse capaz de criar músicas? Isso já é possível! MuseNet é um sistema baseado em IA que usa uma rede neural profun- Você está vendo somente a ponta do iceberg, Delay. Há muitas outras aplicações e não daria para os autores explicarem todas elas em um único e-book. AYA, estou impressionado com tantas aplicações incríveis! 71Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica70 Inteligência Artificial De fato, AYA, algumas pessoas pensam que a Inteligência Artificial pode destruir a civilização humana se cair em mãos erradas, mas hoje, nenhuma das aplicações de IA tem potencial de destruir ou escravizar a humanida- de. De 1927 a 2019, foram produzidos mais de 100 filmes em todo o mundo abordando esse tema de robôs dotados de Inteligência Artificial. Enquanto em alguns deles a narrativa do filme joga esperança com a chegada da IA, o restante das obras de Hollywood explora consequências horríveis em nosso planeta e um futuro sombrio para a humanidade. Em filmes como O Extermi- nador do Futuro, Matrix, Vingadores: Era de Ultron e muitos outros, a indústria cinematográfica colocou em nossa imaginação cenas que demonstram como as máquinas mais inteligentes dominarão o mundo e escravizarão ou elimi- narão totalmente a civilização do planeta Terra. A verdade é que essas questões éticas que envolvem a adoção de IA são complexas, pois se a IA é boa ou ruim, descobriremos mais à frente e, para isso, precisamos continuar aprendendo e nos manter informados para tomar boas decisões para o nosso futuro. A proposta deste e-book é justamente ajudar as pessoas a terem uma melhor compreensão sobre os avanços dessa nova área da Ciência, e ajudar a refletir sobre os dilemas e desvantagens da Inteligência Artificial, como questionado pelo Delay. Exatamente, AYA! São inúmeras as aplicações de Inte- ligência Artificial e essas citadas não correspondem em quantidade aos diferentes usos que ela pode ter em nosso dia a dia. Esperamos que, com esses exemplos mais próxi- mos da nossa realidade, todos entendam o impacto que essa nova fronteira da Ciência já está promovendo em muitos setores da sociedade e do mercado de trabalho. Por isso, convidamos o nosso leitor a pesquisar mais sobre esse assunto e temos certeza de que encontrará novas áreas de estudos e inovações da IA. Bons estudos e mante- nham-se atualizados! Delay, meu amigo, pensar em vantagens e desvantagens é normal para toda tecnologia que começa a ser inserida na sociedade. Delay, os filmes sempre exploraram esse aspecto futurístico e catastrófico em suas histórias. As coisas não são bem assim! Claramente, a Inteligência Artificialgera alguns dilemas e desvantagens, mas os humanos possuem total controle sobre isso que vocês chamam de “ascensão dos robôs”. AYA, agora que vi essas aplicações, levanto a reflexão: não existem desvantagens com tantos avanços da inteligência artificial? Concordo, AYA, mas como não acreditar nas cenas que vemos nos filmes, em que os robôs dominam o mundo? 73Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica72 Dilemas éticos e desvantagens da Inteligência Artificial De fato, a IA pode trazer dilemas éticos e morais para a discussão entre nós. Se os carros autônomos se espalharem pelas ruas, a sociedade terá que lidar com um novo fardo: a capacidade de programar veículos com preferências sobre quais vidas devem priorizar em caso de um acidente. Um bom exemplo, que tem sido muito discutido, é o denomi- nado “Dilema do Bondinho”. Suponha que um carro autô- nomo esteja em uma situação de perigo iminente e pode atropelar um idoso ou um cachorro. Se tivesse que optar por qual acidente poderia acontecer, qual você consideraria? Não é uma resposta fácil e diferentes justificativas podem ser dadas para essas escolhas. A verdade é que os motoristas humanos fazem escolhas instintivamente enquanto dirigem, mas os algoritmos serão capazes de fazê-las com antecedên- cia, então, as montadoras e os governos escolherão progra- mar o carro para salvar a vida do idoso ou a do cachorro? Foi pensando nessas situações que o Instituto de Tecno- logia de Massachusetts (MIT) criou a “Moral Machine” (https:// www.moralmachine.net/), a fim de se avaliar o que a população do mundo pensa a respeito desses dilemas éticos. Milhões de usuários, de 233 países, responderam ao questionário, tomando 40 milhões de decisões éticas no total. A partir desses dados, os autores do estudo encontraram certas preferências globais consistentes, como: poupar humanos em vez de animais, poupar mais vidas em vez de menos e salvar as crianças em vez de adultos. Eles sugerem que esses estudos podem ser consi- 7574 https://www.moralmachine.net/ https://www.moralmachine.net/ https://www.moralmachine.net/ derados como “blocos de construção” para os legisladores criarem leis para os carros autônomos, mas os autores enfa- tizam que os resultados do estudo não são de forma algu- ma um modelo para a tomada de decisão algorítmica e sim, apenas um estudo sobre dilemas éticos envolvendo carros autônomos com opiniões coletadas da população em geral. específicas. Não há dúvida de que as máquinas são muito melhores quando se trata de trabalhar com eficiência, mas elas não podem substituir a conexão humana imprescindível para formar uma equipe de trabalho. Ou seja, “as máquinas não pensam fora da caixa”, então nós, humanos, ainda domi- namos a situação, já que elas não podem desenvolver um vínculo “afetivo” com os humanos, que é um atributo essencial quando se trata de gerenciamento de pessoas nas empresas. Outra desvantagem está relacionada aos altos custos de criação e a necessidade de um conjunto complexo de máqui- nas para gerar o poder (capacidade) computacional. Pratica- mente todos os dias, o hardware e o software que controlam o núcleo do sistema de IA necessitam ser atualizados, além disso, as máquinas precisam de reparos e manutenção, e isso aumenta os custos de operação. A frase “errar é humano” nasceu porque os huma- nos cometem erros de vez em quando. Os computa- dores, entretanto, não cometem esses erros se forem programados corretamente. É em cima disso que muitos dilemas éticos e morais são levantados. Com a Inteligência Artificial, os erros são reduzidos e a chan- ce de atingir a exatidão com maior grau de precisão é uma possibilidade. Outro aspecto positivo é que a Inteligência Artificial pode ser utilizada durante 24 × 7, ou seja, enquanto um humano trabalha em média entre 6 e 8 horas por dia, usando a IA, podemos fazer as máquinas trabalharem 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções e elas nem mesmo ficariam entediadas ou cansadas. Como todo lado bom tem uma versão mais sombria, a Inteligência Artificial também tem algumas desvantagens e, seguramente, a preocupação maior está relacionada com o desemprego da população. De fato, alguns robôs já são usados em ambientes/empresas para exercerem funções antes realizadas por humanos, e isso pode causar um grande problema nos padrões e ofertas de emprego. É um processo natural do avanço tecnológico da robóti- ca/computação e será cada vez mais comum desenvolver robôs para realizarem ações repetitivas e executar tarefas Por fim, uma curiosa desvantagem está associada ao fato de que nós, seres huma- nos, estamos nos tornando cada vez mais preguiçosos e dependentes das tecnolo- gias. Devido aos aplicativos que trazem comodidade e conforto, nós estamos tendendo a viciar nessas invenções e isso pode causar um problema de comporta- mento para as gerações futuras. É algo que está sendo muito debatido e a invenção do controle remoto já suscitava essa questão, antes mesmo das televisões com alta tecno- logia invadirem nossas casas. Seremos para sempre dominados pelo poder viciante dessas comodidades e distrações? É algo profundo a ser pensado! 7776 Inteligência Artificial Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica Cidades Inteligentes e Internet das Coisas É nítido nos olhos de nosso amigo Delay o fascínio pelos conceitos e oportunidades geradas pela Inteligência Artificial. Certamente, a cidade onde vive Delay se torna- rá “inteligente” e a forma como tudo e todos se relacio- nam mudará radicalmente. Uma Cidade Inteligente ou, seguindo o termo em inglês, “Smart City”, utiliza muito a integração da tecnologia da informação e a conectividade entre dispositivos para melhorar sua infraestrutura urba- na, otimizar a mobilidade de veículos e transporte público, além de desenvolver soluções sustentáveis tão necessá- rias para o aumento da qualidade de vida dos moradores. Os principais impulsionadores do desenvolvimento das Muito correta essa sua reflexão, Delay! Agora, há um último assunto importante para você aprender! Já ouviu falar em Cidades Inteligentes? AYA, vejo que eu estava equivocado quando pensei nas histórias de filmes em que robôs com IA dominam o mundo. A maior desvantagem está justamente na forma como nós usamos essas tecnologias para nosso conforto ou interesse. Sim, Delay, já existem vários exemplos no mundo! Você irá entender melhor com o conteúdo complementar que os autores prepararam sobre Cidades Inteligentes e Internet das Coisas. Fique à vontade para tirar suas dúvidas com eles. Que isso, AYA! Cidades inteligentes? Que loucura é essa?! 79Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica78 Inteligência Artificial cidades inteligentes são o Big Data, a Inteligência Artificial e, claro, a Internet das Coisas. massivo de dados recebidos em tempo real. Sensores conectados à Internet podem ser instalados em diversos pontos da cidade, por meio de protocolos específicos para troca de informações e comunicações, para conseguir fazer reconhecimento inteligente, localização, monitoramento e gestão remota dos dispositivos. As melhorias que podem ser alcançadas com a imple- mentação de sistemas que tornem as cidades inteligentes podem ser vistas em vários setores, tais como: transporte público, gerenciamento de água e energia, saneamento, gestão de resíduos sólidos, mobilidade urbana, governo mais digital e eficiente e, claro, a integração de moradores dentro ecossistema de inovação e conectividade. O termo “big data” refere-se a um grande conjunto de dados complexos (estruturados e não estruturados) que são difíceis ou impossíveis de serem processados usando os métodos tradicionais. O armazenamento de dados em nuvens permitiu seu crescimento de forma acelerada, e ele é o responsável por registraras enormes cargas de dados gerados pelas cidades inteligentes e o melhor, já faz isso de forma muito rápida, tanto que um dos atributos do big data é a teoria dos três “Vs”: Volume – Velocidade – Varie- dade (as diferentes fontes de dados). Essa riqueza de dados que surgem das cidades inte- ligentes, combinada com Machine Learning e Deep Lear- ning, permite o desenvolvimento de algoritmos avançados de Inteligência Artificial, capazes de reconhecer padrões e ajudar na formulação e implementação de políticas públi- cas, gerando serviços mais personalizados para a popula- ção. Cabe à Internet das Coisas (IoT) – do inglês: “Internet of Things” – a responsabilidade de monitorar, gerenciar e controlar os dispositivos remotamente, a partir do fluxo Já é possível tornar as cidades mais inteligentes apenas com as tecnologias que existem atualmente? 81Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica80 Inteligência Artificial Claro que sim! Hoje é possível utilizar câmeras com imagem de infravermelho para medir a temperatura e identificar pessoas doentes em locais de grande circula- ção, como acontece no “novo normal” que a crise do coro- navírus nos impôs. Em 2020, vimos milhares de estudantes ficarem sem acesso à educação de qualidade por conta da pandemia mas, em compensação, diversas iniciativas e tecnologias surgiram para se tornarem importantes alia- das no processo de formação educacional e educação à distância. Na área da segurança pública as câmeras com processamento inteligente podem identificar situações fora de padrão e vários governos municipais já possuem um centro de comando integrado, que usam as imagens das câmeras espalhadas por toda a cidade para monito- rar diversas situações. Em muitos casos, as câmeras estão conectadas com as plataformas de mobilidade, como o aplicativo WAZE, para dar inteligência ao controle do fluxo de automóveis nas principais vias da cidade. Além disso, a iluminação pública pode ser mais dinâ- mica e conectada, com a instalação de sensores e micro- controladores capazes de aumentar significativamente a intensidade luminosa sempre que alguém estiver passan- do pela rua. Outra possibilidade no futuro é vender o exce- dente de energia gerada por uma casa inteligente para um vizinho ou até mesmo para alguém do outro lado da cidade. Transação direta, rápida e fácil. Isso é absoluta- mente fantástico, não é?! Esses exemplos e muito outros já podem ser implantados em qualquer cidade, Delay! Com certeza! Há várias formas de reduzir o consumo de água e um exemplo muito interessante está associado à gestão das áreas verdes como praças, parques e áreas de preservação, que poderá ser feita com a instalação de sensores e microcontroladores conectados à inter- net, capazes de identificar e controlar a umidade, ligar o sistema de irrigação e monitorar a qualidade da água e do solo, tudo em tempo real. Essa integração melho- ra a eficiência dos serviços e minimiza drasticamente o consumo de água. Algo semelhante já vêm sendo aplica- do em grandes áreas agrícolas, como já mencionamos lá atrás. Vítimas de deslizamento podem ser remanejadas e avisadas com antecedência, por meio do monitoramento da umidade do solo das encostas, antecipando a deci- são de alertar a comunidade e o serviço de emergência das cidades, a partir de um possível deslocamento de terra com o acúmulo de chuvas. Isso vale para áreas que sofrem com os alagamentos, que podem ser monitoradas com câmeras e sensores de segurança. Incrível! Então, essas cidades Inteligentes poderão ajudar a reduzir o consumo de água e prever desastres naturais? A chegada do 5G irá contribuir para o desenvolvimento das Cidades Inteligentes? Sem dúvidas, Delay, o 5G será vital para a implementação das cidades inteligentes, pois ele permitirá superar todos os desafios de conectividade que a Internet das Coisas precisa para ser mais eficiente, além de colocar bilhões de disposi- tivos conectados sem fio ao redor do mundo. A velocidade do 5G promete ser muito superior à do 4G e 100 vezes maior que a dos sistemas sem fio atuais. Vamos baixar filmes nos nossos celulares em menos de três segundos. Um dos principais avanços do 5G é a redução do tempo de latên- 83Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica82 Inteligência Artificial cia/resposta (termo técnico usado para medir o tempo de transferência de um pacote de dados na rede). A latência do 5G será entre 1 e 4 milissegundos, enquanto a do 4G usada atualmente chega a 80 milissegundos. Pode parecer pouco, mas será essa diferença no tempo de resposta que viabili- zará, entre outras coisas, o uso massivo dos veículos autô- nomos, pois a tomada de decisões dos veículos sem moto- ristas será mais rápida, algo necessário para evitar erros e acidentes. O 5G já está disponível em muitos países e, no Brasil, estamos aguardando o processo de licitação com um grande leilão, previsto para acontecer neste ano de 2021. Um pouco atrasado, mas em breve a nova tecnologia chegará para todos nós! Vamos lá! Selecionamos esses exemplos de grandes cidades que estão em estágio avançado no conceito de “cidades inteligentes”. O que se obser- va é uma tendência de que todas as cidades do mundo irão nessa direção, à medida que a integração das tecnologias, a conectividade e o avanço da IoT (Internet das coisas) se tornarem cada vez mais uma realidade. Barcelona (Espanha) está economizando bilhões de dólares por ano com a instalação de sistemas inteligentes de otimização de energia. A iluminação pública se adapta à ativi- dade na rua, sensores fornecem informações em tempo real para um aplicativo sobre onde encontrar vagas de estacionamento e microcontroladores colocados em caçambas e cestos de lixo auxiliam no gerenciamento da coleta automatizada de resíduos sólidos. A cidade de Songdo (Coreia do Sul) se destaca quando falamos de cidades inteligentes. Ela foi planejada pensando totalmente na integração entre tecnologia e sustentabilidade. Para citar um exemplo interessante, seus edifícios possibilitam o monitoramento da ener- gia e um sistema pneumático transfere diretamente os resíduos sólidos de dentro dos apartamentos para uma central de coleta de lixo. Para encerrar, me mostre alguns exemplos de cidades inteligentes que já existem no mundo? 85Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica84 Inteligência Artificial O Programa Singapore Smart Nation, lançado em 2014, tem o objetivo de tornar Cingapura a primeira nação inteligente do mundo e, por lá, as coisas estão caminhando de forma muito rápida. No Brasil, a cidade de São Paulo ocupa o primeiro lugar no Ranking Connected Smart Cities 2020, como a mais inteligente e conectada do país. O ranking mapeou 673 municípios com mais de 50 mil habitantes, com o objetivo de definir as cidades com maior potencial de desenvolvimento do Brasil e, além de São Paulo, cidades como Florianópolis (SC), Curitiba (PR), Campinas (SP), Vitória (ES), São Caetano do Sul (SP), Santos (SP), Brasília (DF), Porto Alegre (RS) e Belo Horizonte (MG) aparecem na sequência, mostrando que estão no cami- nho para alcançarem essa maior “inteligência” com a integração das tecnologias na gestão urbana. Em especial, destacamos o importante projeto que está em andamento para tornar Croatá – São Gonçalo do Amarante (CE) – a primeira cidade inteligente do mundo voltada exclusivamente para habitação social. Ainda em fase inicial, os moradores de baixa renda poderão contar, no futuro, com uma infraestrutura tecnológica avançada na Smart City Lagu- na – Coratá. Torcemos para que essa ideia se espalhe por diversos lugares. A iniciativa governamental “Smart Dubai Initiative” coloca Dubai (Emirados Árabes Unidos) também na vanguarda para se tornar uma cidade cada vez mais inteligente. Muito dinheiro circula por lá e, na mesma proporção, muita tecnologia. Você gostou dessesexemplos, Delay? Nossa, que demais! Muito obrigado! Não vejo a hora da minha cidade se beneficiar dessa integração tecnológica e se tornar inteligente. Vou ficar ligado nessas coisas daqui pra frente! 87Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica86 Inteligência Artificial • Como será a nossa sociedade quando a inteligência artificial estiver em toda parte? O que pode acontecer com os empregos? • Você prefere novos empregos substituindo os antigos, ou uma socie- dade sem empregos, onde todos tenham uma vida de lazer e riqueza produzida por máquinas artificialmente inteligentes? • Iremos controlar máquinas inteligentes ou elas nos controlarão? As máquinas inteligentes nos substituirão ou existirão em harmonia com a gente? • Qual é o papel do ser humano na era da inteligência artificial? Que bom que você gostou, Delay! Dessa forma, nos encaminhamos para o final deste guia didático de divulgação da Inteligência Artificial na educação básica. Esperamos que, assim como o Delay, esse conteúdo alcance muitos estudantes de escolas públicas e privadas e os ajudem a refletir sobre as perguntas feitas por ele lá no início: De fato, encontrei significados e respostas muito claras ao chegar até aqui junto com vocês. Sei que algumas das perguntas que fiz somente poderão ser respondidas no futuro e, até lá, vou continuar lendo e estudando mais sobre esses assuntos para ficar por dentro da evolução dessas tecnologias. Concordo com você, meu amigo! O “amanhã” revelará as próximas transformações da sociedade. Meu sistema de IA está numa fase mais filosófica, uma espécie de aprendizado profundo. Cheia das frases de efeito hein, AYA?! Essa piada foi boa, AYA! Adorei esse trocadilho. Depois dessa, é um ótimo momento para nos despedirmos, não é?! Tchau, pessoal! Obrigado pela companhia e pelos momentos de descoberta dentro deste fascinante mundo da Inteligência Artificial. Tchau! Até a próxima! 8988 Conheça os autores Licenciado e Bacharel em Química pela Universi- dade Federal de Juiz de Fora. Doutor em Química, com ênfase em Nanotecnologia pela Universidade de São Paulo - USP. 1º Lugar no Prêmio Jabuti 2017 na categoria Engenharia e Tecnologias, como autor do livro: NANOTECNOLOGIA EXPERIMENTAL – Edito- ra Blucher. É também autor do primeiro material didático gratuito voltado à difusão da nanotec- nologia nas escolas, o e-book “NANOTECNOLOGIA PARA TODOS!“, material didático mais baixado no país nessa temática de ensino. Idealizador e coordenador do EnsiNANO, plataforma pionei- ra no Brasil no ensino e divulgação científica da nanotecnologia e produção de materiais didáticos e conteúdos educativos. Atualmente, coordena o projeto NANOTECNOLOGIA NAS ESCOLAS, aprovado junto ao CNPq. Trabalhou como Professor Contra- tado no Instituto de Química da USP por três anos e como Pesquisador em Química no Projeto de cooperação USP-PETROBRAS. Doutora em Ciências da Saúde pelo Instituto de Ensino e Pesquisa do Hospital Sírio-Libanês, Mestre em Física Biomolecular, Especialista em Ciência de Dados e Bacharela em Ciências Físicas e Biomole- culares pelo Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo - IFSC - USP. Atualmen- te, é Professora Assistente Mestre da Universida- de Presbiteriana Mackenzie - Campus Campinas e Vice-líder do grupo de Direito, Inovação e Tecnolo- gia. Desenvolveu trabalhos de iniciação científica e mestrado no Instituto de Física de São Carlos nos laboratórios do Grupo de Cristalografia e Biotec- nologia Molecular. Realizou estágio de iniciação científica na Oklahoma University, Oklahoma City, EUA. Tem experiência nas áreas de Física Médica, Pós-ocupação em ambientes hospitalares, Ergono- mia, Biofísica, Biologia Celular e Molecular, Micro- biologia, Expressão e purificação de proteínas em sistemas heterólogos, Enzimologia, Bioquímica, Bioinformática, Cristalografia de proteínas. Prof. Dr. Delmárcio Gomes Professor e Pesquisador na Universidade Presbiteriana Mackenzie – Escola de Engenharia, São Paulo. Idealizador e Coordenador da Plataforma EnsiNANO Profa. Dra. Mariana Zuliani Professora e Pesquisadora do Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) da Universidade Presbiteriana Mackenzie – Campinas (SP). Colaboradores convidados Possui mestrado e doutorado em Física pela Universidade de São Paulo, instituição onde também se formou como bacharel e licenciada em Física. Pós-doutorado em Física no International Technology Center (ITC), Carolina do Norte, EUA. Atualmente é professora e pesquisadora no Centro de Ciências e Tecnologia da Universidade Presbi- teriana Mackenzie (CCT). Atua no desenvolvimento de sistemas de informatização que utilizam novas tecnologias na área da educação, estuda e pesqui- sa metodologias ativas de ensino-aprendizagem, atua em pesquisas na área de Educação Inclusi- va, Acessibilidade, Sustentabilidade, Tecnologia Assistiva e Desenho Universal. Tem experiência nas áreas de Indústria 4.0, metodologias de ensi- no-aprendizagem e envelhecimento populacional. Trabalha com projetos de ensino de Robótica e Cidades Inteligentes dentro da Universidade Pres- biteriana Mackenzie, instituição onde realizou sua graduação e mestrado em Engenharias Elétrica. É doutor na mesma área pela Universidade de São Paulo e possui grande experiência no mercado de engenharia, atuando por dezoito anos em empre- sas como Siemens Ltda, Nokia Siemens Networks Ltda e Coriant do Brasil. Atua como docente em Cursos de Engenharia desde 2003 e, atualmente, é Professor Período Integral do Curso de Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie, curso em que foi Coordenador entre os anos de 2018 e 2021. Profa. Dra. Suelene Silva Piva Professora e Pesquisadora do Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) da Universidade Presbiteriana Mackenzie – Campinas (SP). Prof. Dr. Rodrigo Vieira dos Santos Professor e Pesquisador na Universidade Presbiteriana Mackenzie – Escola de Engenharia, São Paulo. 91Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica90 Inteligência Artificial Conheça agora um pouco mais sobre o que rolou nos três dias do Simpósio SEMNEIA, em outubro de 2020 Foram mais de oito horas de conteúdo, distribuídas em seis painéis temáticos sobre Nanotecnologia e Inteli- gência Artificial. O evento, realizado dentro da 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT), contou com parti- cipantes de mais de 20 estados do Brasil e foi transmitido ao vivo para várias escolas (simultaneamente para escolas públicas e privadas). 93Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica92 Inteligência Artificial Acesse agora o QR Code ou o link abaixo para assistir às duas palestras https://youtu.be/ 2pMNwbg445w 1° PAINEL TEMÁTICO: NANOTECNOLOGIA Nesse painel, o Prof. Dr. Henrique Toma (Professor Titular do IQ-USP e um maiores especialistas em nanotecnologia no Brasil) te convida para uma viagem pelos mistérios que cercam as nanomáquinas. Ele apresentou diver- sos exemplos que comprovam que as máquinas mais evoluídas estão se tornando tão pequenas quanto moléculas, moléculas essas inteligentes e inovadoras. Você vai descobrir que o seu corpo está cheio delas, fazendo com que você veja, se movimente, que suas células se dividam, entre outras funções vitais. 2° PAINEL TEMÁTICO: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL O engenheiro Sergio Gama, membro da IBM Academy of Technology fala da plataforma de Inteligência Artificial da IBM, a Watson, e mostra que transformação digital está modificando a forma como fazemos negócios e interagimos com as empresas. Ele destacou que a Inteligência Artificial é a tecnologia que nos permitir absorver todo este conhecimento, melhorar a experiência do usuário, fazer análise preditiva e muito mais. 95Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica94Inteligência Artificial https://youtu.be/ 2pMNwbg445w https://youtu.be/ 2pMNwbg445w Acesse agora o QR Code ou o link abaixo para assistir às duas palestras https://youtu.be/ tA2BkySyZzY 1° PAINEL TEMÁTICO: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Nesse painel, a professora Mariana Zuliani (autora deste e-book) e o engenheiro Pedro Henrique Pereira (Engenheiro de Computação Cognitiva da IBM), apresentaram os fundamentos e aplicações da Inteligência Artifi- cial (IA) e quais serão as profissões do futuro. Além disso, eles traçaram um panorama sobre o que realmente é possível fazer com a IA na atualidade e como a tecnologia de aprendizado de máquina vem ajudando as diversas indústrias a ganhar produtividade, reduzir custos e salvar vidas. 2° PAINEL TEMÁTICO: NANOTECNOLOGIA O professor Delmárcio Gomes (autor deste e-book) apresentou nesse painel que, apesar da Nanotecnologia ser um dos pilares do desenvolvi- mento científico-tecnológico, contudo, sua inserção cultural e educacional na sociedade é muito baixa, contribuindo ainda mais para a defasagem cognitiva dos conhecimentos relacionados a este tema, motivo que ajuda a explicar o fato dele ser ainda muito pouco conhecido dentro e fora das escolas. Para mudar essa realidade, é necessário promover ações de ensi- no e divulgação da nanotecnologia nas escolas e, como especialista no ensino desse tema na educação básica, o Prof. Delmárcio mostra o históri- co de ações da Plataforma EnsiNANO, que têm ajudado milhares de estu- dantes a terem acesso a conteúdo educativos e materiais didáticos sobre o incrível mundo da nanotecnologia. 97Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica96 Inteligência Artificial https://youtu.be/ tA2BkySyZzY Acesse agora o QR Code ou o link abaixo para assistir às duas palestras https://youtu. be/7XvU6XKA8ns 1° PAINEL TEMÁTICO: NANOTECNOLOGIA Nesse painel, o professor Guilhermino Fechine, do Instituto Mackenzie de Pesquisas em Grafeno e Nanotecnologias – MackGraphe, destacou a mudança de paradigma que aconteceu com a chegada da nanotecnologia no mundo dos plásticos, onde, agora, materiais com elevada resistência mecânica, condutividade, e até mesmo, plásticos condutores de eletricida- de estão revolucionando os setores automobilístico, espacial, vestuário e militar, por exemplo, oferecendo inovações tecnológicas que irão transfor- mar diversos segmentos da indústria e sociedade. 2° PAINEL TEMÁTICO: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL O professor Leandro Nunes de Castro, do Laboratório de Computa- ção Natural e Aprendizagem de Máquina da Universidade Presbiteria- na Mackenzie, mostrou nesse painel que as empresas mais valiosas do mundo passaram a ser aquelas capazes de coletar e analisar, via técnicas de Inteligência Artificial. Além disso, ele discutiu a influência das mídias sociais no comportamento humano, enquanto as plataformas tecnológi- cas se adequam à realidade de cada um e operam de maneira personali- zada, facilitando a navegação e nos mantendo engajados. 99Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica98 Inteligência Artificial https://youtu.be/7XvU6XKA8ns https://youtu.be/7XvU6XKA8ns Aperte o play e aproveite! Como vimos neste e-book, hoje somos capazes de sentir os efeitos da IA em nossos smartphones, computadores, indústria e em muitos setores da socieda- de. Para os amantes da sétima arte, prepa- ramos uma lista de filmes que abordam de forma impressionante a chegada da Inteligência Artificial e exploram diferentes pontos da relação entre robôs e humanos e a coexistência entre eles no planeta Terra. Pesquise pelos trailers na internet, veja as avalições e em quais plataformas de strea- ming você pode encontrá-los. Atenção: confira as classificações e idades indicadas para cada filme. 101100 Inteligência Artificial Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica 103102 PASSAGEIROS (2017): 1h 57min / Ficção científica, Romance, Ação Direção: Morten Tyldum Título original: Passengers O JOGO DA IMITAÇÃO (2015): 1h 55min / Biografia, Drama Direção: Morten Tyldum Título original: The Imitation Game MORGAN - A EVOLUÇÃO (2017): 1h 32min / Suspense, Ficção científica, Terror Direção: Luke Scott Título original: Morgan TRANSCENDENCE - A REVOLUÇÃO (2014): 1h 53min / Ficção científica, Suspense Direção: Wally Pfister Título original: Transcendence A VIGILANTE DO AMANHÃ: GHOST IN THE SHELL (2017): 1h 47min / Ação, Ficção científica Direção: Rupert Sanders Título original: Ghost in the shell CHAPPIE (2015): 2h 00min / Ação, Ficção científica Direção: Neill Blomkamp Título original: Charpie EX_MACHINA: INSTINTO ARTIFICIA (2015): 1h 48min / Ficção científica, Suspense Direção: Alex Garland Título original: Ex Machina ELA (2014): 2h 06min / Drama, Romance, Ficção científica Direção: Spike Jonze Título original: Her Inteligência Artificial Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica THE MACHINE - SOLDADO DO FUTURO (2013): 1h 31min / Ficção científica, Suspense Direção: Caradog W. James Título original: The Machine EU, ROBÔ (2004): 1h 55min / Ficção científica, Ação Direção: Alex Proyas Título original: I, Robot INTERESTELAR (2004): 2h 49min / Ficção científica, Drama Direção: Christopher Nolan Título original: Interstellar WALL-E (2008): 1h 37min / Animação, Aventura, Ficção científica, Fantasia Direção: Andrew Stanton Título original: WALL•E FRANK E O ROBÔ (2012) 1h 25min / Comédia , Drama, Ficção científica Direção: Jake Schreier Título original Robot and Frank O HOMEM BICENTENÁRIO (2000): 2h 12min / Fantasia, Comédia dramática Direção: Chris Columbus Título original: Bicentennial man A.I. - ARTIFICIAL INTELLIGENCE (2001) 2h 20min / Ficção científica, Aventura, Drama Direção: Steven Spielberg Título original: A.I. Artificial Intelligence UMA MENTE BRILHANTE (2002): 2h 14min / Drama Direção: Ron Howard Título original: A Beautiful Mind 105104 Inteligência Artificial Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica BLADE RUNNER, O CAÇADOR DE ANDRÓIDES (1982) 1h 57min / Ficção científica Direção: Ridley Scott Título original Blade Runner O FANTASMA DO FUTURO (1995) 1h 23min / Ação, Animação, Ficção científica Direção: Mamoru Oshii Título original: Ghost in the Shell MATRIX (1999): 2h 15min / Ação, Ficção científica Direção: Lana Wachowski, Lilly Wachowski Título original: The Matrix STAR WARS - GUERRA NAS ESTRELAS (1978): 2h 01min / Ficção científica, Aventura Direção: George Lucas Título original: Star Wars - A New Hope 2001 - UMA ODISSÉIA NO ESPAÇO (1968): 2h 21min / Ficção científica Direção: Stanley Kubrick Título original 2001: A Space Odyssey O EXTERMINADOR DO FUTURO (1985) 1h 48min / Ficção científica, Suspense Direção: James Cameron Título original: The Terminator ROBOCOP - O POLICIAL DO FUTURO (1987): 1h 42min / Ação, Policial, Ficção científica Direção: Paul Verhoeven Título original: RoboCop JORNADA NAS ESTRELAS – START TREK GENERATIONS (1994): 1h 55min / Ficção científica, Ação Direção: David Carson Título original: Star Trek Generations 107106 Inteligência Artificial Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica Referências bibliográficas www.ensinano.com.br Conheça agora o canal da plataforma EnsiNANO no YouTube e tenha acesso a diversos conteúdos didáticos sobre nanociência e nanotecnologia. Lá você também pode assistir à todas as palestras do simpósio de ensino. https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO Siga nossas redes sociais e saiba mais! Pesquise por “@ensinano” http://www.ensinano.com.br https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO https://www.facebook.com/ensinano/ https://www.instagram.com/plataforma_ensinano/ https://www.linkedin.com/in/delm%C3%A1rcio-gomes-plataforma-ensinano-0600b4110/ https://www.youtube.com/c/PlataformaEnsiNANO _Hlk66081716Aplicações da IA: Meio Ambiente Aplicações da IA: Medicina Aplicações da IA: Modelagem Química & Nanotecnologia Aplicações da IA: Veículos Autônomos Aplicações da IA: Aplicativos de mobilidade Aplicações da IA: Assistentes virtuais e Reconhecimento facial Aplicações da IA: Redes sociais Aplicações da IA: Marketing Aplicações da IA: Bancos e Sistemas financeiros Aplicações da IA: Criatividade Artificial Dilemas éticos e desvantagens da Inteligência Artificial ...................................74 Cidades Inteligentes e Internet das Coisas .....79 Conheça os autores ..........................................90 Assista às palestras do 1º Simpósio de Ensino Multidisciplinar sobre Nanotecnologia e Inteligência Artificial (SEMNEIA 2020) .........92 Conteúdo extra ................................................100 Lista de filmes que abordam o tema da Inteligência Artificial 14 15 • Como será a nossa sociedade quando a inteligência artificial esti- ver em toda parte? O que pode acontecer com os empregos? • Você prefere novos empregos substituindo os antigos, ou uma sociedade sem empregos onde todos tenham uma vida de lazer e riqueza produzida por máquinas artificialmente inteligentes? • Iremos controlar máquinas inteligentes ou elas nos controlarão? As máquinas inteligentes nos substituirão ou existirão em harmo- nia com a gente? Apresentação Olá, meu nome é Delay e por vezes sou meio atrasado para entender essas novas tecnologias que surgem a todo instante. Por isso, convido você a conhecer junto comigo o que é essa tal de Inteligência Artificial, que permite o aprendizado de máquinas, e como os avanços nessa área irão afetar o nosso futuro. Com a ajuda da minha parcei- ra de aventuras, AYA, uma robô muito inteligente e gentil, vamos explorar todo o conhecimento que será apresenta- do neste e-book super didático, para que possamos refletir sobre muitas dúvidas como essas que eu tenho: Muito bem, Delay! Suas dúvidas são muito profundas e algumas delas somente poderão ser respondidas no futuro. O que posso dizer é que, por décadas, a IA despertou medo e entusiasmo enquanto a humanidade contemplava a criação de robôs semelhantes à própria imagem do homem. Nessa sinergia entre nós e os autores, vamos juntos encontrar as respos- tas e refletir sobre tudo isso! Há muito conhecimento para ser transmitido para você e para todos que acessarem este guia didático de divulgação e introdução da Inteligência Artificial na educação básica. 1514 Inteligência Natural X Inteligência Artificial A inteligência é uma mercadoria rara e valiosa. Do cére- bro misterioso do polvo e da inteligência organizacional das formigas às máquinas de aprendizagem profunda e veículos sem motorista, a inteligência é o recurso mais poderoso e precioso que existe. Quando se fala em “inte- ligência”, logo pensamos em uma definição que reúne diversos elementos que formam todas as características intelectuais de um indivíduo, ou seja, significa que temos a capacidade de raciocinar, pensar, reconhecer as coisas e compreender contextos. Então, podemos dizer que a inte- ligência nos conduz a uma: • capacidade de perceber contextos para definir uma ação; • capacidade de realizar uma ação; • capacidade de associar contextos às ações realizadas. Por essa definição, as plantas são inteligentes e o mesmo poderia ser dito a respeito de um termostato, pois eles podem perceber e responder à contextos - por exem- plo, plantas se movem na direção da luz, e um termostato é capaz de “sentir” a temperatura. No entanto, ter um sistema cognitivo capaz de compreender, adaptar e dar sentido aos contextos viven- ciados é algo que as plantas e pelo menos os termostatos mecânicos não possuem. Isso se aproxima da definição convencional de “inteligente”, ou seja, é justamente essa capacidade cognitiva que carregamos no cérebro que revela a diferença entre a inteligência natural, que nós humanos possuímos, e a inteligência artificial, que será muito bem abordada neste e-book. Por outro lado, algo muito importante mudou nos últimos anos e hoje domi- namos os métodos e a capacidade de fazer as “máquinas pensarem” e isso está modificando radicalmente a interfa- ce que separa o mundo dos humanos e os robôs. Atualmente, podemos dizer que existem muitas áreas que contribuem para a consolidação da Inteligência Arti- 17Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica16 Inteligência Artificial ficial, entre elas: Matemática, Sociologia, Filosofia, Ciência da Computação, Psicologia, Neurociência e a Biologia. podem ser usados para traçar o perfil de indivíduos e prever o comportamento futuro em seus mais diversos segmentos. Embora alguns desses usos, como filtros de spam de e-mails ou itens sugeridos para compras on-li- ne, possam parecer benignos, outros podem ter reper- cussões mais graves e certamente podem representar ameaças sem precedentes ao direito à privacidade, à liberdade de expressão e à informação. Se implementa- da com responsabilidade, a Inteligência Artificial pode beneficiar a sociedade em muitos aspectos, no entanto, como é o caso da maioria das tecnologias emergentes, existe um risco real de que o uso comercial e estatal tenha um impacto prejudicial sobre os direitos da priva- cidade humana. Então, como garantir que a IA se torne tão proficiente em fazer o trabalho para o qual foi projetada, sem ultrapassar os limites éticos e legais? Embora haja o debate sobre a probabilidade deste cenário acontecer, sabemos que sempre há consequên- cias imprevistas quando uma nova tecnologia é introdu- zida na sociedade, e esses resultados não intencionais da Inteligência Artificial provavelmente desafiarão a todos nós e, sem dúvida, somente serão interpretados e julga- dos à medida que ela se torne cada vez acessível para as pessoas e faça parte do nosso cotidiano. E você deve estar se perguntando: “Onde está a Inteligência Artificial (IA) no meu dia a dia?” Outro aspecto importante que remete ao “boom” da Inteligência Artificial nas últimas duas décadas está associado à introdução dos smartphones em nossas vidas, a partir de 2007. Com a chegada deles, uma abun- dância de informações sobre o comportamento indivi- dual e coletivo começou a ser gerada, ao amarrar uma grande parte da sociedade à Internet. Isso nos permitiu transmitir um imenso conhecimento explícito e implícito sobre a cultura e comportamento humano para a forma digital. Sabemos que o poder dos computadores cresceu de forma acelerada: algoritmos e modelos de IA estão se tornando mais sofisticados e, talvez, o mais impor- tante de tudo, o mundo está gerando volumes inima- gináveis de dados. Os dados, medidos em bilhões de gigabytes todos os dias, são coletados por dispositivos em rede em praticamente todos os setores. Esses dados 19Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica18 Inteligência Artificial AYA, de fato eu uso vários desses recursos no meu dia a dia, mas confesso que ainda estou curioso para entender, realmente, o que é Inteligência Artificial? Antes de responder a essa pergunta, mostrando alguns exemplos, é importante saber que a IA adiciona inteligên- cia aos produtos existentes, ou seja, ela não será vendida para nós como um sistema ou dispositivo individual, que poderemos instalar em qualquer lugar. Muito pelo contrá- rio, o diferencial está justamente no fato dos recursos da Inteligência Artificial aprimorarem muitos produtos comer- ciais e, por isso, várias aplicações de IA já estão sendo usadas por você atualmente. Veja alguns exemplos! Antes de abordarmos as definições sobre IA, é necessá- rio esclarecer que atualmente ela é dividida em duas cate- gorias: Inteligência Artificial Estreita (ANI – sigla em inglês para – Artificial Narrow Intelligence) e a Inteligência Arti- ficial Geral (AGI – sigla em inglês para – Artificial General Intelligence). Hoje em dia,a Inteligência Artificial é conheci- da como IA Estreita, pois é projetada para realizar uma tare- fa limitada, como por exemplo, um reconhecimento facial ou de voz, pesquisas na Internet ou recomendações de compra online. Por outro lado, o objetivo a longo prazo de muitos pesquisadores é criar a Inteligência Artificial Geral, denominada como “IA Forte”, que teria (ou terá) as habili- dades cognitivas humanas generalizadas, sendo capaz de encontrar uma solução quando for apresentado alguma tarefa desconhecida, sem precisar de ajuda humana. Sistemas de tradução de textos Assistentes virtuais inteligentes Chatbots – chats de conversas/ dúvidas que aparecem automaticamente em sites Reconhecimento de fala Reconhecimento facial e marcação automática nas redes sociais SIRI CORTANA ALEXA GOOGLE Como vocês dizem – “fica de boas” que já já você vai entender tudo, Delay! 21Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica20 Inteligência Artificial Embora a IA limitada possa superar os humanos em qualquer tarefa específica, como jogar xadrez ou resolver equações, acredita-se que a Inteligência Artificial Geral superaria os humanos em quase todas as tarefas cognitivas, ou seja, é vista como um “Santo Graal” que pode revolucionar o mundo. Para o bem ou para o mal, eis a questão! Por definição, a Inteligência Artificial é o campo da Ciên- cia da Computação que constrói dispositivos e mecanismos que possam simular a capacidade do ser humano de pensar, ou seja, é a replicação da inteligência humana em compu- tadores. Segundo a Academia de Inteligência Artificial da Intel, o ciclo da Inteligência Artificial está estruturado em quatro eixos: Sense (Sentido), Reason (Razão), Act (Ação) e Adapt (Adaptação). Basicamente, os dados de entrada (Sentido) são analisados e um resultado é proposto (Razão). A partir disso, uma ação apropriada é escolhida (Act) e com base nos resultados, os dados de entrada são usados para aperfeiçoar os cálculos (Adapt), melhorando o processa- mento e a seleção das ações a serem tomadas. Em uma conferência no campus do Dartmouth College, nos Estados Unidos em 1956, foi a primeira vez que o termo “Inteligência Artificial” foi utilizado. Naquela época, os cientistas discutiam a possibilidade de como construir uma máquina que pudesse pensar. Nessa confe- rência, sob a liderança de John McCarthy – professor de matemática na Faculdade de Dartmouth – consta a intenção dos autores de realizar um estudo sobre o tópico “inteligência artificial”. Ao que tudo indica, essa parece ser a primeira menção oficial à essa expressão. Desde seus primór- dios, a IA causou controvérsia, a começar pelo seu próprio nome, mas foi nessa época que teve início a busca por essa tal “inteligência artificial”. Sense Act Adapt Reason Inteligência Artificial IA Delay, você sabe como surgiu a expressão “inteligência artificial”? Claro que não, Aya! Mas agora eu quero ouvir essa história! 2322 Inteligência Artificial As primeiras iniciativas para aplicação da IA acontece- ram em jogos de xadrez. Os pesquisadores estavam inte- ressados em replicar a inteligência humana e introduziram um grande número de regras que o computador precisava respeitar. Basicamente, o sistema programado tinha uma lista específica de ações possíveis no jogo e tomava deci- sões com base nessas regras. No começo, os algoritmos perdiam para os jogadores profissionais, tendo como rivais os melhores enxadristas do mundo, mas com o tempo, os algoritmos começaram a aprender com os movimentos que os jogadores faziam e se tornaram invencíveis. Incrí- vel, não?! Por esse exemplo é possível entender que a motiva- ção para o desenvolvimento da Inteligência Artificial foi inspirada no cérebro humano, considerada a ferramenta mais poderosa dada a nós e que torna os seres humanos a espécie mais inteligente do planeta. Machine Learning (ML) é a prática de usar algoritmos para coletar dados e usá-los no processo de aprendizagem, a fim de fazer uma determinação ou predição sobre alguma tarefa designada. Esse tipo de aprendizado apro- veita o poder de processamento dos computadores modernos, que podem analisar facilmente grandes conjuntos de dados em um curto período de tempo. Então, tecnicamente falando, foi a implementação da ML que permi- tiu que os computadores fossem capazes de aprender por conta própria. Apesar do desenvolvimento da Machine Learning ter possibilitado muitas aplicações práticas dentro da grande área da Inteligência Artificial, foi com o nascimento da Deep Learning que os computadores passaram a ser capazes de “pensar”, ao ser introduzido um software que imita a rede de neurônios de um cérebro humano. Com a ajuda do Deep Learning, a IA pode ser capaz de chegar ao estado de ficção científica que imaginávamos (ou vemos em filmes) há tanto tempo. Cientistas e pesquisadores queriam que os computadores pudessem ser capazes de aprender à medida que fossem alimentados com uma base de dados, tornando- se aptos a tomarem decisões com base no que haviam aprendido. Na verdade, Delay, quem desenvolve essa capacidade das máquinas terem pensamentos são os próprios seres humanos. Quem faz isso são profissionais especializados, utilizando um conceito denominado Aprendizagem de Máquina, em inglês, Machine Learning. AYA, como as máquinas conseguem fazer tudo isso? De onde vem essa inteligência? 25Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica24 Inteligência Artificial Delay, será muito fácil entender as definições e as diferenças entre essas duas áreas, que inclusive estão aplicadas no meu sistema central e são responsáveis por moldar a minha personalidade! AYA, agora eu fiquei um pouco confuso sobre a diferença entre essa tal de Machine Learning e Deep Learning… Machine Learning X Deep Learning Para a maioria das pessoas, os termos Deep Learning (tradução – aprendizagem profunda) e Machine Learning (tradução – aprendizado de máquinas) parecem palavras- -chave intercambiáveis no mundo da IA, no entanto, isso não é verdade. Para compreender melhor o campo da Inte- ligência Artificial você deve começar entendendo esses dois termos e as suas diferenças. A boa notícia é que não é tão difícil quanto sugerem alguns artigos sobre o assunto. Visualmente, o esquema abaixo mostra que o Machi- ne Learning é um tipo de Inteligência Artificial, enquan- to a Deep Learning é uma parte especialmente complexa dentro do Machine Learning. A diferença entre essas duas áreas é semelhante à diferença entre seus dedos e seus polegares, ou seja, todos os polegares são dedos, mas nem todos os dedos são polegares. Vamos, então, ir mais afundo nesses conceitos e defini- ções para explicar melhor essas diferenças. O que é aprendizado de máquina (Machine Learning)? É preciso uma grande quantidade de dados para ensi- nar uma máquina a aprender por conta própria, isso nós já sabemos! Por isso, o aprendizado de máquina é o termo geral usado para quando os computadores conseguem aprender, ao serem programados e alimentados com uma base de dados. Ele descreve a interseção entre a Ciência da Computação e a Estatística, em que algoritmos são capazes de realizar uma tarefa específica e reconhecer padrões nos dados, fazendo previsões assim que novos dados chegam. Um exemplo de uso do Machine Learning em nosso dia a dia é nossa caixa de e-mails, onde ocorre a separa- ção entre o que é spam e não-spam. A partir de algumas palavras-chave que são comuns de aparecerem em e-mails spam, é criado um algoritmo, por meio de uma linguagem de programação, que reconhece quais são essas palavras e quando algum e-mail com propaganda ou mensagem indesejada é recebido em nossa caixa de entrada, ele é automaticamente colocado como spam. Inteligência Artificial A teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas quenormalmente requerem inteligência humana. Machine Learning dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Deep Learning algoritmos de aprendizado de máquina com uma estrutura lógica semelhante ao cérebro humano, chamada de Rede Neural Artificial. 27Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica26 Inteligência Artificial É isso mesmo, AYA! Os métodos usados atualmente são: o aprendizado supervisionado (do inglês – Supervi- sed Machine Learning) e o aprendizado não supervisio- nado (do inglês – Unsupervised Machine Learning). Vamos discutir a seguir as diferenças entre eles. Aprendizado de máquina supervisionado (Supervised Machine Learning) O aprendizado supervisio- nado é o mais comum entre os dois métodos citados e, nesse caso, a máquina tem um “supervisor” que entrega ao algoritmo todas as respos- tas. Por exemplo, como ensinar uma máquina a identificar se é um cachorro ou um gato em uma foto? Para construir uma base de dados no computador, diversas imagens de cães e gatos são inseridas no sistema, ou seja, são dados rotulados que ajudarão a máquina a usar esses exemplos para apren- der. Depois de processar e aprender com essa base de dados, a máquina é capaz de identificar os padrões e apli- car essa aprendizagem quando houver uma nova entrada de dados. Portanto, quando você treina um sistema de IA usando esse método, você fornece as informações e diz o resultado que se espera alcançar, em outras palavras, estamos supervisionando o aprendizado de máquina. Se a saída gerada (resposta) pelo sistema de IA estiver incorre- ta, ele reajustará seus cálculos para testar novamente. Este processo é feito repetidas vezes sobre o conjunto de dados lidos, até que a IA não cometa mais erros. Basicamente: Tentativa, erro, ajuste e repetição. Que bom, Delay! Agora, existe algo importante que eu preciso te contar: existem duas abordagens diferentes que podem ser usadas nesse processo de aprendizagem de máquinas. Claro que não, Delay! Robôs não aprendem as coisas na escola. O que eu estou dizendo é que há duas formas diferentes de usar os dados para alimentar os algoritmos que fazem com que nós, robôs, sejamos capazes de “pensar”. AYA, agora as coisas estão começando a fazer sentido! Como assim, AYA?! Você também tem professores e matérias diferentes na escola, como eu? 29Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica28 Inteligência Artificial Aprendizado de máquina não supervisionado (Unsupervised Machine Learning) A aprendizagem não supervisionada abre a possibilidade de uma máquina encontrar novas respostas para novas perguntas. Usando o exemplo ante- rior, um conjunto de fotos de animais é inserida na máquina sem dizer em quais imagens aparecem cachorros ou gatos (dados não são rotulados). Agora, ela terá a tarefa de descobrir quem é quem, geralmente agrupando as imagens de acordo com os padrões e semelhanças que ela for identifican- do por conta própria. Quando você treina um sistema de IA usando a abordagem de aprendizado não supervisionado, você permite que a IA faça classificações lógicas dos dados, realize o processamento e a tomada de decisões. É nesta a categoria em que que a Deep Learning se enquadra e ela será discutida mais a frente. Quando se faz essa pergunta – “Quais os perfis dos clientes que compram em uma loja on-line?” – estamos falando de aprendizado de máquina não supervisionado. O algoritmo, por exemplo, irá trabalhar para encontrar comportamentos semelhantes entre os clientes e aqueles que possuem características parecidas serão reunidos em uma classe, de acordo com o hábito ou comportamento de consumo. Nesse caso, o algoritmo criará sua própria classificação com base no conjunto de dados de entrada e determinará quais tipos de usuários têm maior proba- bilidade de comprar um determinado produto. Vale desta- car que essa previsão será diferente para cada pessoa que acessa o site de compras. Observe que, neste caso, a máquina não foi programada (supervisionada) para criar essas classificações e fazer a previsão do perfil dos clien- tes, ela apenas processou seus dados e gerou essas predi- ções sobre o comportamento de consumo. E aí, Delay, conseguiu entender a diferença entre essas duas abordagens de aprendizagem de máquinas? Claro que sim, AYA! Estou curtindo demais o e-book! Vamos continuar a leitura e aprender mais sobre o assunto. Muito bem, Delay! Agora que explicamos essas duas abordagens diferentes de aprendizagem de máquinas, podemos citar um dos métodos mais novos para enrique- cer a nossa discussão. Conhecido como Aprendizagem por Reforço (em inglês – Reinforcement Learning), esse método permite que uma máquina (algorit- mo) aprenda com base nas consequências das suas ações realizadas em um ambiente especí- fico. É o método usado atualmente para a evolu- ção dos carros autônomos, como os produzidos pela empresa Tesla Motors, do bilionário Elon Musk. 31Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica30 Inteligência Artificial Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning) Esse método de aprendizagem em nada se parece como aprendizado supervisionado, e o não supervisiona- do, discutidos anteriormente. Aprendizagem por reforço é um modelo de aprendizagem comportamental em que o algoritmo não recebe nenhum conjunto de dados, ou seja, a máquina não é treinada. Em vez disso, ela aprende por tentativa e erro. É como se um robô tivesse que encontrar a saída de um labirinto sem ter tido acesso ao mapa. É um ensino baseado em experiências vivenciadas, de forma que a máquina deve lidar com o que deu errado e buscar a abordagem certa em uma nova tentativa. Para facilitar a sua compreensão, podemos dizer que esse método é semelhante ao que nós, seres humanos, somos submetidos quando crianças, pois todos nós passa- mos pelo processo de aprendizagem por reforço quando começamos a engatinhar. Por diversas vezes iremos cair e levantar, até chegar ao equilíbrio e começarmos a andar sozinhos. Um exemplo de aprendizagem por reforço é a recomendação de vídeos feita pelo YouTube. Depois que você assistiu a um vídeo, a plataforma mostrará algumas sugestões de títulos semelhantes, que ela acre- dita que você irá gostar. No entanto, suponha que você comece a assis- tir o vídeo recomendado, mas não acompanha até o final. Nesse caso, a máquina entende que a recomenda- ção não foi boa e tentará outra abor- dagem da próxima vez. Como citado, a aprendizagem por reforço está sendo aplicada em diversas áreas, principalmente, na evolução dos carros autônomos. Mesmo que o piloto automático (algoritmo) conheça todas as regras de trânsito do mundo, ele não será capaz de prever todas as situações que podem acontecer nas estradas. Neste caso, é fácil entender que o objetivo do algoritmo é minimizar o erro, e não prever todos os movimentos e situações de trânsito. Atualmente, as empresas têm usado um truque muito eficaz para apri- morar seus carros autônomos e essa estratégia passa pela construção de uma cidade virtual. Nesse ambiente virtual, o self-driving-car (carro autô- nomo) é estimulado a aprender a partir dos seus erros, ou seja, ele utilizará a aprendizagem por reforço para evoluir em suas tomadas de decisões. Outra aplicação interessante desse método no futuro está relacionada com a capacidade de programar os algo- ritmos para controlarem os semáforos de trânsito, visando uma melhor gestão do tráfego e de problemas de conges- 33Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica32 Inteligência Artificial tionamentos nas grandes metrópoles. Já testado em ambiente controlado, esse método de aprendizagem por reforço apresentou resultados superiores aos métodos tradicionais e lançou luz sobre os possí- veis usosem projetos de controle de tráfego em cidades inteligentes. Agora que aprendemos sobre os diferentes métodos de aprendizagem de máquinas, vamos mostrar um exemplo incrível de aplicação da Machine Learning desenvolvido pelo Google e, em seguida, explicar o que é Deep Learning e como ela funciona. Como a nova inteligência artificial do Google está revolucionando a previsão do tempo? Sem dúvida, a previsão do tempo é algo imprescindí- vel atualmente, pois ela ajuda a prever um desastre natural, orienta os agricultores na tomada de decisões ao saber se plantações receberão chuva suficiente e, até mesmo, as companhias aéreas podem mapear as rotas com antecedência ou decidir sobre a necessidade de cancelar os voos em caso de grandes tempestades. No momento em que as mudanças climáticas continuam sendo uma ameaça iminen- te para todos nós, se torna evidente a necessidade de se fazer previsões meteorológicas quase que instantâneas. Foi pensando em revolucionar a previsão do tempo que o Google desenvolveu uma nova técnica que usa a Inteli- gência Artificial. O projeto denominado “Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images” (tradução literal: Aprendizado de máquina para previsão de precipi- tação a partir de imagens de radar) visa gerar previsões precisas de precipitação de chuvas, incorporando algorit- mos que são capazes de fazer o processamento de imagens obtidas por satélites. Usando a técnica de Machine Learning, os computa- dores foram capazes de aprender a identificar padrões complexos sobre a evolução das tempestades e chuvas extremas, por meio da análise de imagens de radares meteorológicos e deslocamento das nuvens, gerando previsões quase instantâneas e com alta resolução. Segun- do os pesquisadores do Google, a previsão gerada por essa nova tecnologia possui uma resolução espacial de 1km, demorando entre 5 a 10 minutos para serem disponibili- zadas, enquanto os sistemas convencionais se limitam a 5 quilômetros e podem levar até três horas para produzir uma previsão. Em tese, isso permite que cada área receba uma previsão mais realística. Para alcançar essa precisão, 35Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica34 Inteligência Artificial os engenheiros do Google treinaram o sistema de inteli- gência artificial usando dados de radares meteorológicos, coletados entre 2017 e 2019, nos Estados Unidos. Sem dúvida, aplicar a Inteligência Artificial na previ- são do tempo será algo indispensável no futuro, já que as mudanças climáticas têm se tornado uma grave ameaça para toda a população do planeta. A boa notícia é que essa nova tecnologia está em fase final de implementação e, em breve, poderemos acessar previsões do tempo mais preci- sas em nossos celulares a cada minuto. Como funciona a Deep Learning (aprendizado profundo)? Esse campo tem recebido muita atenção ultimamente e por um bom motivo: desenvolvimentos recentes levaram a resultados que antes eram considerados impossíveis. Algo- ritmos de aprendizado profundo podem ser considerados uma evolução sofisticada e matematicamente complexa de algoritmos de aprendizado de máquina. Hoje, a Deep Learning é usada em assistentes virtuais inteligentes, como a Alexa da Amazon, que possui algoritmos de aprendizado profundo para responder aos seus comandos de voz e conhecer cada vez mais suas preferências. A Deep Learning descreve algoritmos que analisam dados com uma estrutura lógi- ca semelhante ao sistema cognitivo que nós, humanos, usamos para tirar certas conclusões. Para conseguir isso, os sistemas de aprendizagem profunda usam uma estrutura de algoritmos em camadas, chamada de rede neural artificial (RNA). O projeto dessa tal RNA é inspirado na rede neural do cérebro humano, levando a um processo de aprendizagem que é muito mais eficiente do que outros modelos já desenvolvidos. Redes Neurais Artificiais (RNA) As redes neurais artificiais possuem recursos de autoaprendizagem, que lhes permitem produzir melhores resultados à medida que mais dados se tornam disponí- veis para o sistema. Em outras palavras, elas são cama- das definidas de elementos de processamento altamente Você ainda não viu nada, Delay! Com a implementação da Deep Learning, muito paradigmas serão quebrados. AYA, cada vez mais eu fico impressionado com os diferentes usos da Inteligência Artificial! Assim você me assusta, AYA! Até agora, tudo que vi considero que é para o nosso bem, mas fiquei intrigado para saber mais sobre essa tal de Deep Learning. 37Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica36 Inteligência Artificial interconectados (tais como os neurônios) que fazem, por meio de cálculos computacionais, uma série de transfor- mações nos dados para gerar sua própria compreensão sobre eles. Essa rede neural é a base da Inteligência Arti- ficial [Deep Learning] e tem o objetivo de fazer com que as máquinas imitem o funcionamento do cérebro humano. Enquanto no cérebro os neurônios promovem as sinapses, na Inteligência Artificial a RNA é responsável pelos cálculos e processamento computacional. Para explicar melhor o processo de funcionamento da Deep Learning, vamos criar um serviço hipotético de esti- mativa de preços de passagens aéreas. Para isso, nosso sistema de IA receberá alguns dados de entrada para calcular o preço, tais como: • Aeroporto de origem • Aeroporto de destino • Data de saída • Companhia aérea Com base na contextualização anterior [redes neurais artificiais], nosso sistema de inteligência artificial que fará a estimativa de preços também possui “neurônios”. No esquema abaixo, os “neurônios” são representados pelos círculos e, como se pode ver, eles estão interconectados tal como a rede neural presente em nosso cérebro. Para entender como que essas quatro áreas estão conectadas: [Inteligência Artificial] – [Aprendizado de Máquina – Machine Learning] – [Aprendizado Profundo – Deep Learning] e [Redes Neurais Artificiais], podemos pensar naquela boneca russa, conhecida como matrioska, que é formada por uma série de bonecas que se encaixam uma dentro da outra. Como mostra a ilustração, cada uma dessas quatro áreas é, essencialmente, um componente importante do sistema anterior. Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina Aprendizado Profundo Redes Neurais Artificiais Camada de entrada Camada oculta 2 Camada oculta 1 Camada de saída Observe que a rede neural artificial do nosso sistema de IA possui três tipos diferentes de camadas: • Camada de entrada • Camadas ocultas • Camada de saída 39Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica38 Inteligência Artificial As camadas intermediárias – chamadas de camadas ocultas – são responsáveis pelo processamento dos cálcu- los e fazem a “mágica” acontecer. O “deep” no Deep Lear- ning se refere a ter mais de uma camada intermediária e quanto maior for o número de camadas ocultas, mais profunda (e poderosa) será essa rede neural artificial, daí surge o termo em inglês “deep neural network”, que signi- fica rede neural profunda. Voltando para o exemplo, a primeira camada recebe os dados de entrada, que, neste caso, está representado por “quatro neurônios” (quatro círculos), um para cada valor de entrada: aeroporto de origem, aeroporto de destino, data de partida e companhia aérea. O primeiro estágio acontece quando a camada de entrada repassa os dados para a primeira camada oculta e, como pode ser observa- do, a rede neural ilustrada abaixo possui cinco camadas ocultas, que serão responsáveis por realizarem uma série de multiplicações de matrizes e transformações matemá- ticas para fazer o processamento dos dados e otimizar os cálculos. Um dos desafios enfrentados pelo engenheiro de inteligência artificial é justamente decidir o número de camadas ocultas que serão usadas em cada situação, ao criar as redesneurais aplicadas na Deep Learning. É dentro dessas camadas ocultas da rede neural da Inteligência Artificial que acontece a magia do Deep Learning. Depois que o conjunto de dados de entrada passa por todo o processamento matemático ocorrido nas camadas ocultas da rede neural, ele é transformado em uma esti- mativa de preço e o valor é apresentado na camada de saída, entregando para o usuário a cotação da passagem aérea. Incrível, não? Algo impressionante está acontecendo com o sistema de IA do Google Tradutor É isso mesmo! O Google Tradutor usa esse tipo de processamento baseado em redes neurais e, em 2016, ele passou por uma melhoria no seu sistema de Inteli- gência Artificial. Recentemente, os pesquisadores do Google descobriram o que o seu tradutor está sendo capaz de fazer traduções em condições denominadas – “zero-shot” – que significa: traduções sem qualquer treinamento prévio. O Google utiliza o sistema “Neural Machine Translation” (tradução: Sistema de Tradução Automática Neural) que utiliza uma rede neural artificial para aumentar a fluência e a precisão. Atualmente, esse sistema é capaz de reconhecer um pouco mais de 103 línguas e traduzir mais de 140 bilhões de palavras por dia. Os engenheiros descobriram que a IA do Google está aprendendo a traduzir textos sem qualquer interferência externa, ou seja, a rede neural foi capaz de pegar uma frase em uma língua e traduzir para outra mesmo que não tenha sido treinada para isso. Aeroporto Origem Aeroporto Destino Data de embarque Preço Companhia Aérea 41Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica40 Inteligência Artificial O motivo, segundo os desenvolvedores, é que talvez o sistema de IA tenha utilizando o inglês como base desde o início para conhecer as palavras e que, agora, dispensa a língua original em certas traduções. É como se o algo- ritmo tivesse aprendido vários idiomas e está utilizando todos ao mesmo tempo ao sugerir as traduções para nós, pois agora ele “entende” os conceitos e experiências que cada palavra passou a ter ao ser sugerida numa frase. Basicamente, o que o sistema está fazendo é ir além de memorizar traduções, ele está aprendendo o significado das palavras. E como ele é alimentado a todo instante com correções e sugestões de tradução, acaba por estar imerso nesse processo de absorver, memorizar, aprender e aplicar. Mesmo que esse processo ainda funcione de forma “rudi- mentar” (ainda está usando a IA limitada), o sistema de IA do Google Tradutor está aprendendo a pensar em vários idiomas, sem ter sido ensinado a fazer isso. É algo incrível e ao mesmo tempo um pouco assustador, não é?! deste e-book entrar no mérito de como são criados esses algoritmos, mas, basicamente, você pode entender da seguinte forma: para comunicar um problema da vida real ao computador, você precisa criar um tipo específico de texto – chamado de código-fonte – que o software possa ler e processar. A programação consiste exatamente nisso, gerar uma linguagem que o computador possa entender e executar, inserindo uma sequência de instruções que explica para a máquina como executar um determinado cálculo ao fornecer para ela uma tarefa. As linguagens de programação mais utilizadas atualmente para gerar algo- ritmos de aprendizagem de máquina são o R e o Python, mas muitas outras existem no mercado. Python [pronuncia-se “pai·thaan”] é usado em diversos lugares dentro do mundo da programação de computa- dores. Por exemplo, Python é a base de algumas das plataformas mais popu- lares do mundo, incluindo YouTube, Reddit e Dropbox, enquanto a estru- tura da web em Python – chamada de Django – alimenta o Instagram e o Pinterest. O que torna a linguagem de programação Python atraente é o fato dela estar disponível gratuitamente, mesmo para fins comerciais, além de ser de um código aberto, ou seja, qualquer pessoa pode contribuir para o seu desenvolvimento. Isso é simplesmente fantástico! Estou completamente envolvido com o conteúdo, mas tenho uma dúvida: Como, de fato, conseguimos ensinar certas coisas para as máquinas? Explicando o processo de “ensinar as máquinas” Delay, para que seja possível ensinar uma máqui- na, são necessárias as denominadas linguagens de programação, que servem para gerar os algoritmos de aprendizagem de máquina. Não é o objetivo Delay, como você se sentiria se eu te contasse que a Inteligência Artificial está monitorando seus sentimentos a todo instante? 43Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica42 Inteligência Artificial Quando você pensa em Inteligência Artificial (IA), a pala- vra “emoção” normalmente não vem à mente. Mas existe um campo inteiro de pesquisa usando IA para entender as respostas emocionais dos usuários às notícias, experiências de produtos, filmes, restaurantes e muito mais. Essa área é conhecida como análise de sentimentos e, basicamente, cria algoritmos que possam encontrar expressões positivas, negativas ou neutras em textos/mensagens publicados nas redes sociais para compreender e avaliar as reações das pessoas, mapeando até mesmo tendências psicológicas.Exatamente, Delay! Sistemas de IA estão analisando seus sentimentos a todo instante, e isso gera dados valiosos para as empresas. Você entenderá melhor com as explicações a seguir! Como assim, AYA?! É possível saber se eu estou triste ou feliz, dependendo das coisas que posto nas minhas redes sociais? Como você está se sentindo? O documentário da Netflix “Dilema das Redes” é recomendado se você quiser saber mais sobre como funciona a Inteligência Artificial e os algorit- mos aplicados nas redes sociais. Além dos dilemas centrais que expõem e fazem uma crítica forte à forma como as grandes empresas de mídias sociais manipu- lam os usuários, usando algoritmos que estimulam (viciam) a ficarem conectados em suas plataformas, o documentário mostra como os algoritmos coletam dados pessoais e fazem análise de sentimentos para direcionar anúncios específicos para os usuários. Além de trabalharem para roubar nossa atenção e tempo útil, o uso em massa das redes sociais está repro- gramando a nossa civilização, expondo o lado obscuro do pensamento indivi- dual e coletivo, enquanto a cada dia nos subvertemos a uma vida inteira de servi- dão voluntária online. Vale a pena assistir! FICA A DICA! 45Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica44 Inteligência Artificial Hoje, muitos hotéis usam esse tipo de software que faz análise de sentimentos para examinar as avaliações e publicações em mídias sociais, com o objetivo de enten- der e melhorar os índices de satisfação após a hospe- dagem. A tecnologia usada envolve o Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou algoritmos linguísticos que atribuem valores para um texto positivo, negativo ou neutro, convertendo as opiniões em conjuntos de dados. Na outra ponta, o aprendizado de máquina processa esse conjunto de dados para revelar tendên- cias ao longo do tempo. Muitas análises de sentimentos têm sido realizadas a partir dos dados gerados em nossas redes sociais, pois elas estão cheias de comentários, avaliações e opiniões. Hoje, o algoritmo consegue identificar qual é o senti- mento atribuído a uma determinada frase, seja de alegria, tristeza, raiva, entre outros. Ao final, toda a análise de sentimentos pode ser convertida em uma “nuvem de palavras”, como vemos atualmente. Para empresas que investem na captação de clientes ou que desejam saber se seu produto tem tido boa aceitação no mercado, analisar cada feedback manualmente pode ser desgastante e um tanto quanto demorado. Por isso, a análise de sentimento (dentro de cada contexto) pode ajudar a detec- tar problemas com antecedência e fornecer orientações sobre como melhorar os serviços ou produtos. À medida que a tecnologia avança, as empresas podemse beneficiar dessa análise de satisfação do cliente. Perfis de trabalho e carreira profissional para trabalhar com Inteligência Artificial Essa é uma ótima pergunta, Delay! Este e-book fica- ria incompleto sem que nós destacássemos alguns perfis que podem ser almejados para trabalhar neste fascinante mundo da IA. A boa notícia é que empresas como Google, IBM, Apple, Samsung, Twitter, Facebook e muitas outras gigantes da tecnologia estão investindo muito dinheiro e estudos na área de IA. Então, é fácil perceber que se há um investimento em pesquisas nessa área, logicamente carreiras ligadas à Inteligência Artificial vão surgindo e, cada vez mais, profissionais qualificados são requisitados nesse ramo. De fato, a demanda por profissionais com habilidades na área de IA mais do que dobrou nos últimos três anos e E aí, Delay, como está se sentido ao entender tantas coisas legais? AYA, acho que nem preciso dizer o quanto estou feliz, pois meus sentimentos são explícitos e agora percebo que eles também estão sendo monitorados (hehehe)! Aliás, fiquei interessado em entender: que tipo de formação profissional eu preciso ter para trabalhar com Inteligência Artificial? 47Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica46 Inteligência Artificial o número de vagas de emprego vêm aumentando cada vez mais. Portanto, se os avanços da Inteligência Artificial estão chamando sua atenção e você deseja atuar nesta área, aqui vão alguns exemplos de carreira profissional para trabalhar neste amplo e promissor mercado de trabalho. 1. Engenheiro de Machine Learning Os engenheiros de aprendizado de máquina são programadores sofisticados, que desen- volvem máquinas e sistemas dotados de inte- ligência artificial. Para trabalhar nessa área, você deve possuir algumas habilidades como: saber programar, conceitos de estatística e muito conhecimento sobre processamento de bases de dados. Esta última é uma habilidade muito importante, pois o profissional irá traba- lhar, geralmente, para converter essas bases de dados em um formato específico para que os algoritmos de IA possam fazer análises e predições de maneira correta. 2. Cientista de Dados Eles trabalham com diversos elementos rela- cionados à matemática, estatística, ciência da computação e análise de tendências - trata-se de um profissional multidisciplinar. A função de cientista de dados é uma posição para especialistas. Você pode se especializar em diferentes tipos de habilidades, como análise de fala, análise de texto (PLN), processamen- to de imagem, processamento de vídeo e até mesmo em simulações na área da medicina, por exemplo. O Cientista de Dados recebe os dados brutos e faz a análise dos resultados para gerar escolhas com base em uma estraté- gia, enquanto o Engenheiro de Machine Lear- ning aplica os algoritmos para encontrar novas soluções e bons resultados para uma determi- nada estratégia ou objetivo. 3. Engenheiro de Inteligência Artificial Um Engenheiro de Inteligência Artificial traba- lha com algoritmos, redes neurais e outras ferramentas para aplicar no campo da inte- ligência artificial de alguma forma, podendo escolher entre projetos que envolvem inteli- gência artificial fraca ou forte. Entre as diver- sas carreiras em Tecnologia da Informação (TI), provavelmente não haverá, no futuro, uma mais procurada do que a de engenheiro de IA. 4. Desenvolvedor de Business Intelligence Um desenvolvedor de Business Intelligence trabalha pesquisando e planejando soluções para os problemas existentes em uma empre- sa. O Business Intelligence Developer (tradução: Analista de Inteligência de Negócios) é respon- sável por agregar dados de várias fontes e proje- tar soluções de nível corporativo, como é o caso dos bancos que coletam um amplo conjunto de dados multidimensionais. Os analistas de inte- ligência de negócios desempenham um papel fundamental na melhoria da eficiência e da lucratividade de um negócio. É uma carreira que está em alta demanda no mercado. 49Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica48 Inteligência Artificial Concordo com seu comentário, Delay! Agora que você entendeu sobre as profissões mais requisitadas na área de Inteligência Artificial, não acha que já está na hora de saber sobre as diversas aplicações? Aya, quantas carreiras interessantes existem na área de Inteligência Artificial! Estou muito empolgado com a abordagem didática deste e-book! Com certeza, AYA! 5. Engenheiro de Dados Engenheiros de Dados são responsáveis por gerenciar toda a administração, construção, teste e manutenção de um sistema de proces- samento de dados em grande escala de uma empresa. Portanto, são membros vitais de qualquer equipe corporativa de análise de dados. Eles são responsáveis por encontrar nos conjuntos de dados alguma tendência (análise preditiva) e desenvolver algoritmos que ajudem a transformar os dados brutos em informações úteis para a empresa. 6. Engenheiro de Aplicações/ Plataformas Este é um profissional que também está em alta no mercado atualmente. Ele trabalha para desenvolver sistemas e plataformas para serem usados em dispositivos móveis, como os aplicativos de smartphones e tablets. Esses profissionais figuram entre as profissões mais importantes do século, por terem habilida- des em diferentes linguagens tecnoló- gicas e conhecerem a fundo as ferra- mentas para diversas aplicações e desenvolvimento de aplicativos. São muito requisitados em empresas de tecnologia como as gigantes Apple, Microsoft, Facebook, Google e Cisco, além de serem funda- mentais em startups de todas as áreas. 5150 Inteligência Artificial Aplicações da Inteligência Artificial no nosso dia a dia tal, localizada perto do Japão, e a Mancha de Lixo Ociden- tal, localizada entre os estados americanos do Havaí e da Califórnia. Foi um capitão de um barco chamado Charles Moore que descobriu o vórtice de lixo e, depois, diversas expedições com drones e navios foram realizadas, compro- vando a existência de uma sopa de lixo flutuante no Oceano Pacífico, como mostra o mapa do Greenpeace. Aplicações da IA: Meio Ambiente Infelizmente, sabemos que uma grande carga de lixo é despejada nos oceanos todos os dias e essa realidade faz com que o nosso primeiro exemplo seja assustador! Você sabia que uma massa gigante de lixo, com mais de 1,6 milhões de Km2, flutua em uma região específica do Oceano Pacífico e continua a crescer a cada ano? Conheci- da como a Grande Mancha de Lixo do Pacífico (em inglês, Great Pacific Garbage Patch), essa imensa região coberta de resíduos plásticos é formada pela Mancha de Lixo Orien- © Gr ee np ea ce 53Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica52 Inteligência Artificial Importantes organizações não-governamentais liga- das à proteção do meio ambiente estão chamando a atenção para esse problema, já que nenhum governo se sente responsável pela mancha de lixo, por ficar tão longe da costa. A verdade é que limpar toda essa área de detritos poderia levar à falência qualquer país que tentasse resolver esse problema por conta própria. A estimativa mais recente, realizada em 2020, (https:// theoceancleanup.com/great-pacific-garbage-patch) é de que aproximadamente 88.000 toneladas de lixo estão flutuando em alto mar e, para se ter uma ideia do tama- nho do problema, seriam necessários em média 67 navios por ano para limpar menos de 1% de toda a mancha. É importante dizer que a Grande Mancha de Lixo do Pacífico não é o único vórtice de lixo marinho já identificado, ela é apenas a maior. Os oceanos Atlântico e Índico também têm grandes áreas de lixo formadas ao redor do vórtice das correntes marítimas. Recentemente, foi criado o primeiro plano para lidar efetivamente com o problema dessa massa de lixo do ocea- no Pacífico e claro, coma ajuda da Inteligência Artificial, será possível colocá-lo em prática muito em breve. A proposta é fazer funcionar uma “enfermeira autônoma flutuante”, um grande sistema automatizado de coleta de lixo em alto mar, guiado por IA. Sem precisar de muitos tripulantes a bordo, o sistema automatizado controlado por Inteligência Artifi- cial parece ser muito promissor na visão dos pesquisado- res, pois, através dos seus sensores, ele consegue mapear o deslocamento da mancha e trabalhar continuamente no processo de coleta e transporte do resíduo. À medida que a Inteligência Artificial evolui, outras inovações vêm sendo desenvolvidas com o objetivo de proteger o meio ambiente e trabalhar em prol de um plane- ta mais limpo. Visando tornar as práticas agrícolas mais seguras e sustentáveis, os algoritmos de aprendizado de máquina, combinados com a robótica e a conectividade da Internet das Coisas (IoT - Internet of Things), têm permitido coletar muitos dados sobre as plantações, identificando os melhores momentos para plantar, pulverizar e colher, além de recomendar os tipos de fertilizantes e reconhecer os pesticidas que estão contaminando o solo. A IA também fornece ferramentas para um melhor monitoramento da poluição do ar e das águas, identificando fontes de conta- minação e a qualidade com mais rapidez e precisão. Aplicações da IA: Medicina Quando se trata de salvar vidas humanas, a IA pode fazer toda a diferença. Na área da saúde, já existem modelos de aprendizagem de máquina desenvolvidos para avaliar quais as principais variáveis preditoras para que 5554 Inteligência Artificial https://theoceancleanup.com/great-pacific-garbage-patch http:// http:// uma pessoa tenha reincidência de câncer ou não. Empre- sas como a Google e a IBM-Watson têm desenvolvido algo- ritmos de reconhecimento de imagem e dados de exames médicos para avaliar se um paciente apresenta regiões do corpo com presença de tumor, auxiliando os médicos em um diagnóstico mais preciso. Essas aplicações mais avan- çadas em diagnósticos envolveriam uma combinação de múltiplas fontes de dados, como tomografia computadori- zada, ressonância magnética, perfil genético e a identifica- ção de biomarcadores, que fornecem uma indicação mais realística da existência de tumores no corpo do paciente. A cirurgia robótica assistida por IA está quebrando muitos paradigmas na área da medicina, por ser possível analisar com mais acurácia os dados de registros pré-ope- ratórios e fornecer orientação em tempo real aos cirurgiões dentro do centro cirúrgico. Além disso, o desenvolvimento da “enfermagem digital” é outra aplicação interessante de IA, em que o paciente passa a ter monitorados sua pressão arterial, índice de açúcar no sangue, frequência cardíaca, entre outros parâmetros, por meio de um aplicativo que também gera alertas sobre o horário certo de tomar uma medicação. Na pandemia da COVID-19, que vivemos no ano de 2020, e ainda se estende em 2021, a IA tem sido determinante em vários aspectos. Seja auxiliando no diagnóstico de pacien- tes e prevendo se alguns desenvolverão a forma grave da doença ou no mapeamento e predição de regiões de maior contágio do vírus, a Inteligência Artificial está ajudando a superar diversos desafios que a pandemia nos impôs. Poderíamos citar diversas aplicações de IA estudadas em outros países, mas o foco será mencionarmos duas inova- ções brasileiras que ajudam a entender de que forma a IA vem sendo aplicada no combate à COVID. O LABDAPS (Labo- ratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da USP) desenvolveu uma técnica que é capaz de detectar pacien- tes com COVID-19 a partir de exames de sangue e informa- ções básicas reportadas pelos pacientes. Até o momento, ótimos resultados foram obtidos nos estudos realizados e aplicações semelhantes de IA em diagnósticos de COVID também são vistas em diversas pesquisas espalhadas pelo mundo. Outro exemplo nacional é um estudo desenvolvi- do no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FM-USP). Os pesquisado- res desenvolveram um sistema de IA capaz de detectar a insuficiência respiratória, um dos principais sintomas da COVID-19, por meio da análise da fala de pacientes. Basi- camente, o sistema tem sido alimentado para aprender a identificar se uma pessoa apresenta insuficiência respira- tória pelos padrões de pausas e comportamento ofegante, detectados na voz ao proferir uma sentença, por exemplo. O projeto batizado de Spira – sigla de Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória – está em fase avan- çada dos estudos. 5756 Inteligência Artificial Aplicações da IA: Modelagem Química & Nanotecnologia A Inteligência Artificial tem promovido grandes avan- ços na área da química e na indústria farmacêutica, acele- rando a descoberta de novos medicamentos e permi- tindo a simulação de moléculas estratégicas, que antes requisitavam grande poder computacional. A previsão de propriedades moleculares já pode ser feita usando algo- ritmos de aprendizado de máquina, sendo possível obter informações sobre bioatividade, toxicidade, solubilidade, pontos de fusão, energias de atomização, energias de orbitais moleculares (HOMO/LUMO) e muitos outros tipos de propriedades físico-químicas. A introdução da IA neste setor oferece uma oportunidade promissora à criativida- de humana para projetar novas moléculas e estudá-las em sistemas complexos. Em muitos casos, os algoritmos alcançam um desempenho impressionante e, agora, os sistemas de IA já estão se expandindo inclusive no campo da engenharia química, oferecendo soluções em modela- gem e controle de processos, detecção de falhas e diag- nósticos de linhas de produção. Por vezes o termo “tecnologias convergentes” é parte de um discurso político e social muito abrangente, mas a verda- de é que os grandes pilares que sustentam a 4ª Revolução Industrial estão se aproximando. Está em curso um grande efeito sinérgico de evolução do conhecimento científico, a partir da fusão de áreas como a Nanotecnologia, Biotecno- logia, Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e Inte- ligência Artificial/Robótica. Quando os cientistas preenche- rem as lacunas que existem nas interfaces entre essas áreas, um novo momento se estabelecerá e modelos disruptivos de como se deve fazer Ciência serão criados. A Nanotecnologia e a Inteligência Artificial estão se unindo para gerar a medici- na de precisão contra o câncer. Com os dados personalizados de cada paciente, será possível criar um design aprimorado de nanomateriais para interação com as células tumorais, melhorando substancialmente a eficiência do tratamento. Os algoritmos dariam sustentabilidade ao projeto da nano- medicina, pois eles são capazes de analisar as propriedades de medicamentos e nanopartículas em membranas celulares e no sistema imunológico e vascular, para estudar as intera- ções desses agentes e traçar indicadores importantes para a eficácia terapêutica. Deseja conhecer mais de perto o incrível mundo da nanociência e nanotecnologia? Acesse agora o site www.ensinano.com.br ou QR Code, e baixe GRATUI- TAMENTE o e-book: “NANOTECNOLOGIA PARA TODOS!”, também de autoria do Prof. Dr. Delmárcio Gomes (Plataforma EnsiNANO), em parce- ria com o Prof. Dr. Henrique Toma, do Instituto de Química da USP. FICA A DICA! 59Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica58 Inteligência Artificial http://www.ensinano.com.br Aplicações da IA: Veículos Autônomos Por muito tempo, carros autônomos têm sido uma palavra da moda na indústria de Inteligência Artificial, e sabemos que a introdução desses veículos revolucionará o sistema de transporte, onde quer que seja aplicado. Por meio do desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem de máquina, empresas como Tesla, Google e Uber têm sido capazes de desenvolver carros que conseguem transportar passageiros sem precisar de um motorista. e construir veículosautônomos altamente tecnológicos, com um design imponente e futurístico aplicado no inte- rior. Hoje, a Tesla é líder em valor de mercado entre todas as empresas automobilísticas do mundo, alcançando, em 2020, a marca dos U$208 bilhões e ultrapassando sua rival Toyota, que vale atualmente U$203 bilhões de dólares. O mais incrível no sistema de IA da Tesla é o compartilha- mento de informações entre os próprios veículos da empresa. Esse é o diferencial: fazer com que o aprendizado de máquina se torne exponencial e as redes neurais sejam um só corpo pensante do sistema de inteligência artificial usado por todos os veículos espalhados pelo mundo. Por exemplo, se um carro da Tesla aqui no Brasil aprender que em uma curva de X graus de inclinação não se pode passar numa velocidade acima de 80 Km/h, ele transmite essa mesma informação para que os outros veículos também assimilem essa nova condição, evitando assim a derrapagem ou acidentes. Incrível, não? Essa rede neural altamente tecnológica é exatamente o que torna a empresa tão valiosa e a coloca em vantagem contra as concorrentes, no que diz respeito à inteligência artificial aplicada no funcionamento dos veículos. A pioneira neste setor é a Tesla Motors, que possui um sistema de IA muito avançado, capaz de interpretar as imagens geradas pelas diversas câmeras acopladas ao veículo e entender tudo que está acontecendo à sua volta em frações de segundos. Elon Musk, fundador da empre- sa, apostou na ideia de produzir somente carros elétricos © Te sla 61Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica60 Inteligência Artificial Um outro exemplo vem da empresa Waymo, que pertence à Alphabet – dona do Google. Os pesquisado- res da Waymo vêm realizando vários testes nos Estados Unidos antes de implantar no mundo o primeiro serviço público de transporte usando veículos autônomos, total- mente guiados por inteligência artificial. O sistema de IA coleta dados dos radares, câmeras e GPS para produzir sinais de controle e guiar seus veículos. Muito em breve, o serviço público de transporte usando veículos autônomos se tornará uma realidade nos grandes centros urbanos ao redor do mundo. Muitos memes serão produzidos com o nosso hábito automático de cumprimentar o motorista de aplicativo quando entramos no carro, não é?! Ser transpor- tado sem que haja alguém fisicamente dirigindo será algo espetacular, engraçado e vai gerar muita aflição ao longo do trajeto até nos acostumarmos. Aplicações da IA: Aplicativos de mobilidade Uma aplicação interessante de IA que é usada por todos nós é o aplicativo de mobi- lidade WAZE. Usando dados de localização do Sistema de Navegação por Satélite – GPS (do inglês - Global Positioning System), esse aplicativo gera comandos de voz para forne- cer dados ao algoritmo e calcular parâme- tros de movimento do veículo, informando perigos e obstruções nas vias, localizando estabelecimentos e, principalmente, sugerindo a melhor rota para chegar ao destino, no menor tempo possível. Nós, usuários, somos os grandes parceiros e geradores de dados para o sistema de IA do WAZE, que utiliza o programa “Waze Connected Citizens”, que é capaz de construir um mapa cola- borativo em tempo real, a chamada neocartografia, trazida pelo avançado da tecnologia. O algoritmo do WAZE é um perfeito exemplo que mostra como a mobilidade urbana nos grandes centros sofreu uma profunda transformação com a chagada da Inteligência Artificial, pois antigamente nós tínhamos que utilizar mapas e, muitas vezes, perguntar para as pessoas na rua onde ficava um determinado lugar. Quem nunca fez isso, não é?! Aplicações da IA: Assistentes virtuais e Reconhecimento facial Atualmente, os assistentes virtuais se tornaram uma tecnologia muito usada por nós, e esses produtos vêm apresentando indicadores de venda cada vez maiores a cada ano. Hoje, tanto nos smartphones como nas resi- © W ay m o 63Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica62 Inteligência Artificial dências, já utilizamos uma assistente virtual inteligen- te para executar determinadas tarefas, e cada vez mais elas estão ganhando popularidade, devido à experiência que fornecem aos usuários, como comodidade e confor- to. Se quisermos saber onde fica um determinado lugar, tudo o que precisamos fazer é dizer “OK Google, onde fica Roça Grande?”. A assistente virtual irá mostrar as informações encontradas na internet sobre este peque- no vilarejo situado em Minas Gerais e a localização no Google Maps. Em paralelo, o Google lançou recentemente o Google Duplex, uma tecnologia que insere um novo recurso à Assistente Virtual do Google. Seu diferencial está atrela- do à capacidade de fazer chamadas telefônicas para você, incorporando uma voz humana mais próxima do natural, em vez daquela sonoridade robótica que estamos habi- tuados. Essa evolução é algo espetacular e algum dia você vai passar pela experiência de ouvir e conversar com uma assistente virtual sem perceber que não se tratava de uma pessoa. Espere por este momento! As assistentes virtuais mais famosas são a do Google, a Alexa (Amazon), a Siri (Apple) e a Cortana (Microsoft). Em todas elas, estamos diante de um exemplo de apli- cação da Inteligência Artificial que é capaz de traduzir a linguagem humana em ações desejáveis e seu funcio- namento é baseado no reconhecimento da fala e no processamento de linguagem natural (PLN) para realizar diferentes tarefas sob seu comando de voz. Atualmente, elas são capazes de fazer mais do que apenas tocar suas músicas favoritas, elas já conseguem controlar os dispo- sitivos em sua casa, reservar táxis, fazer ligações, pedir sua comida favorita, verificar as condições do tempo e muito mais. Ainda falando dessa área de aplicação, precisamos destacar o avanço das câmeras inteligentes e ferramentas com reconheci- mento facial que já vêm sendo aplicadas em conjunto com algoritmos de Inteligência Artificial. Sejam nos aeroportos para facili- tar os trâmites de imigração pela polícia, seja na identificação de possíveis infratores (criminosos procurados) que estejam circu- lando em qualquer lugar da cidade, esses sistemas avançados de reconhecimento facial já são uma realidade. Atualmente, as empresas têm trabalhado em algoritmos de IA que, além de serem capazes de fazer 65Guia didático para divulgação e ensino da Inteligência Artificial na educação básica64 Inteligência Artificial o reconhecimento facial, podem, ao mesmo tempo, fazer a “análise da emoção” (inglês: Emotion Analytics) a partir da expressão do seu rosto, a chamada “Computação Afeti- va”. Essa combinação começa a ser utilizada em aplicações inovadoras em vários segmentos de negócios e o uso da análise da emoção será algo predominante no varejo onli- ne e em lojas físicas no futuro, com potencial de modificar as experiências dos clientes e estratégias de vendas das empresas. Aplicações da IA: Redes sociais Curtir, seguir, compartilhar! Desde que as mídias sociais se tornaram nossa identidade, geramos uma quan- tidade imensurável de dados por meio de chats, tweets, posts e atividades. E onde quer que haja abundância de dados, a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina estarão sempre presentes. Em plataformas de mídia social como o Facebook e Instagram, a IA é usada em cada foto que é postada, trabalhando para detectar características faciais e sugerir automaticamente quais amigos podem ser marcados na foto. O Deep Learning é usado para extrair cada detalhe minucioso de uma imagem, usando um monte de redes neurais profundas, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina estão mapeando seu feed e traçando comportamentos, interesses e, até mesmo, anali- sando seu estado emocional com base no que você posta e escreve. Neste sentido, a LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados – surgiu para proteger os dados dos usuários de redes sociais, aplicativos e
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