Visões: presente e futuro, Computação Cognitiva e Inteligência Artificial

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A Computação Cognitiva é hoje a tecnologia mais avançada para a análise e a compreensão dos dados não estruturados – os quais hoje representam 80% das informações disponíveis. Somente com este tipo de tecnologia é possível transformar dados obscuros em informação valiosa e vantagem competitiva. Ela pode ser aplicada, por exemplo, na compreensão de dados nos seus mais diferentes formatos como imagens, filmes, falas e até nas enton Diferentemente de outras tecnologias, que se fundamentam em modelos matemáticos rígidos, a Computação Cognitiva se baseia em modelos de redes neurais e modelos estatísticos e probabilísticos de aprendizado em profundidade – deep learning em inglês. Ou seja, a Computação Cognitiva – também chamada de Inteligência Artificial (IA), ou Inteligência Aumentada — busca reproduzir a forma como os humanos pensam para resolver problemas.

Com o IBM Watson, a plataforma de Inteligência Artificial para as empresas, é possível expandir as buscas por soluções para problemas complexos e proporcionar o devido suporte na tomada de decisões. Para adotar a IA negócios, primeiramente se estabelece um “corpus” u repositório, que concentrará a área (domínio) com todas as informações relevantes que se colocarão à disposição para serem processadas. Em seguida, com a arquitetura e os tipos de intenções que os usurários têm definidos, inicia-se o processo de educação da ferramenta. Nesta etapa também chamada de curadoria ou aprendizado assistido, utilizam-se experts na área (domínio). Desta forma, q ou número de interações que com a supervisão dos experts, maior conhecimento desenvolvido.

Os sistemas cognitivos também podem usar não somente os dados do seu repositório, como também informações em tempo real capturados através de sensores que chamamos de Internet das Coisas – Internet of Things (IoT) em inglês.

As informações podem vir de qualque inclusive até mesmo de nossas roupas implantes, o que pode fazer
os médicos ou de emergência – possam tomar ações preventivas para evitar eventos indesejados. Quanto mais sensores monitorando ações do nosso cotidiano, mais capacidade as empresas ganham de segmentar por hábitos e atitudes – e em indústrias como a de seguros, que informações sejam utilizadas na definição dos preços.

É crescente o número de indústrias que adotaram a Computação Cognitiva. Os bancos e as seguradoras a aplicam, por exemplo, na recomendação de investimentos, nas investigações e análises de fraudes, no “compliance” das empresas e até no processamento de sinistros. Na área de saúde, encontramos usos no suporte ao diagnóstico e na recomendação ao tratamento de doenças. A área farmacêutica, por sua vez, utiliza a Computação Cognitiva para desenvolver novos produtos e criar serviços personalizados de saúde. No varejo, passam a adotar “agentes” para atendimento automatizado de clientes em canais eletrônicos, com a geração de recomendações de produtos – o que auxilia o planejamento de vendas. No setor público, encontramos soluções de prevenção de desastres, segurança e respostas às emergências.

Usando algoritmos de deep learning e reconhecimento visual é possível, por exemplo, detectar o câncer de pele. A partir do processamento de três mil imagens, o IBM Watson foi capaz de identificar, sem biopsia, câncer de pele com uma precisão de 95% contra 75% a 84% pelo processo padrão. Em diagnósticos em geral, um sistema chamado “deep patient”, mencionado na revista Nature, tem provado ser capaz de predizer, de forma extremamente acurada, a probabilidade do desenvolvimento de doenças usando apenas o histórico clínico dos pacientes. Além das aplicações para políticas de saúde pública, esta constatação pode ter implicações no desenvolvimento de novos produtos e serviços em planos de saúde e seguros, até então inexplorados.

Entre as próximas evoluções, veremos os computadores que vão além do aprendizado assistido, máquinas que aprendem interagindo com algoritmos ou redes concorrentes – general adversarial networks em inglês. Estes processos de aprendizado de máquinas poderão ter um impacto na sociedade ainda mais profundo do que o atual, onde seguramente serão criadas novas oportunidades de negócios.

O futuro provavelmente será caracterizado por máquinas cognitivas interagindo com algoritmos definidos como de inteligência artificial de propósito general; i.e. que podem ser usados em áreas de expertise além da área (domínio) a qual originalmente foram criadas. Ou seja, são transferíveis e, por sua vez, podem gerar um código de computação de forma autônoma melhorando sua própria performance. É assim que a Computação Cognitiva e a inteligência artificial têm o potencial de produzir profundas mudanças em nossa sociedade e economia, entretanto sempre será fundamental balancear o aperfeiçoamento de processos e eficiência para nunca se perder o relacionamento humanizado.

Atualmente parte da resistência ao uso de soluções cognitivas está muitas vezes associada as experiências particulares – em especial as obtidas por meio de assistentes de telefonia que no passado apresentavam dificuldade no entendimento da solicitação por voz ou disponibilizavam respostas muito limitadas.  No entanto, diante dos imensos avanços nas tecnologias cognitivas – como de reconhecimento de voz e na ampliação das respostas -,  e com base em centenas de exemplos reais que já temos aqui no Brasil e em toda América Latina, temos visto que essa barreira tem sido cada vez mais deixada para trás e os líderes de negócios estão buscando soluções de Inteligência Artificial que os ajudem a solucionar os problemas específicos de suas empresas e seus segmentos.

O fato é que a Computação Cognitiva é extremamente poderosa e existe um caminho de aprendizagem e compreensão sobre como obter todos os benefícios desta tecnologia. Já sabemos amplamente que os Sistemas Cognitivos complementam e aumentam as capacidades humanas e que os negócios do futuro – e do presente – se diferenciarão cada vez mais pela capacidade do trabalho ‘homem + máquina’.

Mordejai Goldenberg
Vice Presidente de Cognitive Process Transformation