Acreditamos que a Inteligência Artificial, a IA, terá o maior impacto quando todos tiverem acesso a ela" Esta é uma frase tirada da página do Google sobre IA, mas o que significa?
Andre Atique, CTS*
Falando no conceito, a inteligência artificial é responsável por fazer as máquinas agirem racionalmente, como as pessoas. O Google apresenta de forma resumida em sua página sobre IA, perguntas sobre a formulação do pensamento, capacidade de raciocinar logicamente e tópicos sobre a construção da IA, mas que tornam a análise muito subjetiva.
A mente humana é a referência para o desenvolvimento de uma IA, no entanto, sua construção do pensamento também não é tão lógica. As pessoas podem ter diferentes linhas de pensamento dependendo da criação, influência social, estudos, etc., e isso não significa que alguns pensem e outros não.
Portanto, o que deve ser avaliado é como a máquina responde a uma entrada de informação e não "as fileiras filosóficas" (ciência cognitiva e neurociência computacional) que assumiu apresentar a resposta. Dessa forma, uma das formas mais adequadas de lidar com o assunto é a definição de que "não importa como uma máquina pensa, mas como ela se comporta", ou seja, o que importa é o resultado final e não como ele fez para alcançá-lo.
Faz parte da inteligência artificial da máquina obter, obter e tratar de forma racional, informações de diversas fontes como: texto, imagem, som, entre outras. Para que as máquinas tenham os dados certos para a tomada de decisões, é essencial pensar não apenas na captura, mas também no tratamento desses. Só para ilustrar esse tratamento de informação, apresento conceitos como PNL (processamento de linguagem natural), Machine Learning e Deep Learning, que veremos abaixo.
PNL - Quando falamos de textos, se analisarmos as frases "José vai viajar de avião". Ele tem medo da altura", associamos o medo da altura ao José porque o avião não sente medo, mas a máquina não sabe disso. Para isso é necessário utilizar o PNL que visa trazer uma contextualização para a máquina. Isso é bastante usado no Google Translate, por exemplo. Uma palavra pode mudar seu significado dependendo do contexto. Como as palavras foram corrigidas, o Google Translate através do PNL está "aprendendo" a traduzi-las de acordo com o contexto.
Machine Learning - Machine Learning trabalha com a obtenção de informações através de entradas de dados pelo usuário, buscando a adaptação e melhoria dessas atividades, por exemplo: quando você classifica filmes na Netflix ou mesmo quando você só os atende, pelo seu histórico de gostos e visualizações para a Netflix através do Machine Learning permite que você sugira filmes que provavelmente não vão decepcioná-lo.
Deep Learning - Deep Learning é um tipo de Machine Learning, mas tem como objetivo fazer informações abstratas como imagens estáticas, imagens dinâmicas, análise comportamental dos clientes, processo de detecção de doenças e relacionados. Exemplo: Imagine que você só tirou uma foto do seu cão e não prendeu nenhum identificador nele, como legenda, tag, etc. Na área de "pesquisa" do seu dispositivo você coloca a raça "Golden Retriever" (raça do seu cão) e a foto que você tirou vem! Este é um exemplo de Deep Learning.
E o mais impressionante é que todos os usuários de tecnologia estão ajudando empresas como Google, Apple, Facebook, etc., a ter algoritmos cada vez mais precisos, sem perceber. Você provavelmente já preencheu um formulário de registro em uma página da Web onde no final dele um teste apareceu para ter certeza de que você não é um robô. Neste teste você precisa clicar nas imagens que mostram um "caminhão", por exemplo. Além de provar que não é um robô, você também está ajudando o Google a tornar seu algoritmo de Deep Learning mais assertivo.
O mercado DE AV + IA
A indústria audiovisual está presente em todos os lugares. Sistemas de áudio grandes ou pequenos, simples ou complexos, estruturas locais ou globais de rede de computadores, automação e IoT (Internet das Coisas), são exemplos da indústria presente em corporações e residências. É uma tendência que alguns tipos de hardware deixem de existir para se tornar um serviço, uma vez que o Bluray Player foi substituído por serviços de streaming de vídeo, o CD Player foi substituído por serviços de streaming de áudio, em muitos lugares televisores locais foram descartados devido ao aumento do uso de dispositivos móveis.
Codecs de videoconferência estão sendo substituídos pelo conceito de BYOD (Bring Your Own Device), adicionado a uma plataforma Cloud, etc. Há vários exemplos de como a indústria audiovisual migrou para soluções em rede e isso não é apenas uma tendência desse segmento, mas uma consequência do mercado global de tecnologia que quebrou o mesmo caminho.
Com as informações sendo centralizadas nos serviços web, usuários e empresas abriram um canal direto para a constante troca de informações, estabelecendo assim um grande caminho para a IA. Mark Zuckerberg, sócio fundador do Facebook, postou no final de 2016 um vídeo onde opera sua casa com um assistente de IA chamado Jarvis. Este assistente de IA interage com Mark através de comandos de voz usando duas vias de comunicação, onde a pergunta e a resposta podem começar tanto dele quanto de Mark.
Neste vídeo através de Jarvis, Marcos opera as cortinas da casa, luzes, ar condicionado, tem acesso à sua agenda, feed de notícias e até monitora sua filha Max e ensina mandarim. Bem, isso parece ser um exagero, mas a indústria tecnológica está mirando toda uma proximidade entre sistemas e usuários e, com certeza, isso vai chegar à indústria audiovisual.
Faz parte do conceito de automação residencial e corporativa, além do controle unificado e simplificado, tornar o sistema capaz de tomar algumas ações sem especificar a intervenção do usuário de acordo com as condições locais, por exemplo: "Se a luz natural for muito forte, baixe as cortinas", "se a iluminação natural está esclarecendo o local, diminuir a intensidade da iluminação artificial", "se não houver ninguém no ambiente, desligue"," e igual a esses há muitos outros exemplos.
O que a IA está propondo é que não apenas informações tangíveis, como entradas de sinais digitais ou analógicas dos sensores, são tratadas, mas um nível inteiro com o usuário ao longo de sua vida e em todos os lugares. Imagine ter integrado além de seus ativos tecnológicos, todas as informações de suas preferências musicais e o sistema alertam sobre shows e eventos, cenas leves e eles são sempre automaticamente ajustados de acordo com o seu histórico de drive, filmes favoritos e o sistema avisa você no cinema e nas plataformas de streaming, atividades de lazer e através do RSS o sistema direciona você para a melhor opção de acordo com o tempo /horário /tráfego, a casa tendo um AVATAR animado e bem-humorado que você pode interagir por mensagem de texto e voz, local ou remoto, e lá vai ele. Com a IA, as formas de controle e integralidade com dispositivos tecnológicos e, consequentemente, com a indústria audiovisual, permaneceram infinitas.
Falando em implementação de sistemas, hoje todo projeto multimídia e de automação precisa passar por uma análise das necessidades dos clientes e pré-requisitos do sistema. Dentro dos padrões da avixa está a fase de programação (Fase de Programação) onde reside a análise das necessidades do cliente (Análise de Necessidade), parte fundamental para o desenvolvimento de um bom sistema, respeitando a importância da coleta de dados antes da concepção e etapas subsequentes do projeto.
Isso ajuda a manter o cliente satisfeito desde o início do projeto do sistema. Todo esse processo de análise é fundamental e provavelmente nunca deixará de existir, porém a implementação do sistema de acordo com as necessidades do cliente pode sofrer mudanças consideráveis. Atualmente, após a implantação do sistema é saudável acompanhar o uso dele pelo usuário e promover algumas adaptações na programação buscando adaptá-lo totalmente ao gosto do usuário. Seguindo a linha do parágrafo anterior e junto com o Machine Learning, essa adaptação pode ser feita pelo próprio sistema de automação utilizando IA. Satisfação garantida sem grandes ambientes humanos!
O Avatar parecia surreal, não foi? Na verdade, interagir com uma máquina nesse nível de intimidade parece loucura, mas quão louco é isso? A indústria cinematográfica já explorou o tema com o filme "Ela". Um homem solitário chamado Sr. Theodore criou um sistema operacional com IA para parar de se sentir sozinho. Este sistema estava aprendendo sobre o Sr. Theodore a ponto de se tornar uma "pessoa" perfeita para ele.
Claro que no filme o Sr. Theodore se apaixonou pelo sistema operacional, mas a questão em jogo é: um sistema operacional pode compensar a solidão de uma pessoa? Alan Turing (1912-1954), matemático e cientista britânico influente no desenvolvimento da ciência da computação, desenvolveu um teste comportamental para uma máquina, onde pessoas e máquinas começam a interagir virtualmente com perguntas e respostas. Este teste foi chamado de "Teste de Turing". O objetivo não é dar respostas corretas, mas tornar o comportamento da máquina igual ao de um ser humano.
Em 2012, uma máquina conseguiu passar por um humano e o juiz não sabe se era de fato uma máquina ou um humano. Existe uma empresa chamada Gatebox especializada em criar um personagem animado que funciona como uma pessoa na casa. Esse personagem quer você de "bom dia", fala sobre a programação, previsão do tempo, interage por voz e texto, te faz companhia em atividades domésticas e tudo isso com muita personalidade e personalidade. Até parece que você está morando com alguém dentro da casa.
Voltando ao início, o que o Google quis dizer com a frase: "Achamos que a Inteligência Artificial (IA) terá o maior impacto quando todos tiverem acesso a ela?" A IA busca racionalidade com personalidade. Tudo será moldado ao gosto do usuário e como isso será feito afetará a vida de todos para sempre. A indústria audiovisual já está seguindo esse caminho, mas e você?
*Andre Atique, da CTS, iniciou sua carreira no mercado de automação residencial e corporativa em 2008 com formação acadêmica. Após esse período de ensino, migrou para a área de desenvolvimento de negócios, participando dos principais projetos da indústria de AV no Brasil. Hoje é gerente comercial da AW Digital, divisão de tecnologia da Athié Wohnrath.
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