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Manuela Veloso: Todas as empresas precisam de pessoas que saibam trabalhar em inteligência artificial

Publicado em 23 Outubro 2017 por Ntech.news - Rui da Rocha Ferreira | 445 Visualizações

Manuela Veloso CMU

Já lá diz o ditado que quem avisa, amigo é. Desta vez o aviso é de importância acrescida, pois é feito por uma das maiores referências internacionais no segmento da inteligência artificial e da robótica.

Manuela Veloso é atualmente diretora do departamento de machine learning na Universidade de Carnegie Mellon, nos EUA. Já foi presidente da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial (AAAI na sigla em inglês), é uma das cofundadoras da competição mundial de desporto robótico RoboCup e é autora ou coautora de mais de 530 artigos científicos sobre temas como inteligência artificial, robótica, machine learning e automação.

Por isso quando diz que todas as empresas precisam de pessoas que saibam trabalhar em inteligência artificial, este é um aviso que as organizações devem levar a sério. Manuela Veloso não é leviana na sua recomendação – não importa se é um supermercado, uma tecnológica ou uma empresa de sapatos, a inteligência artificial é um fenómeno transversal para o qual todos devem estar preparados.

Quem não quiser perder este comboio deve começar a contratar cientistas de dados o quanto antes, pois são estes cérebros que vão ajudar a potenciar a inteligência artificial dentro das organizações. Que áreas vão ser impactadas dentro das empresas? Todas, segundo Manuela Veloso. Desde a conceção do produto, à contratação de talento, passando pela tomada de decisões – a inteligência artificial deve estar lá para ajudar a fazer a diferença.

Quando se fala em inteligência artificial, fala-se muitas vezes nos perigos que ela pode representar para o futuro da sociedade e até da própria humanidade. Mês após mês surgem alertas sobre como as máquinas vão um dia superar os humanos, em produtividade e em inteligência.

Manuela Veloso está do outro lado da discussão: é uma otimista. Isto acontece pois a investigadora tem vindo a desenvolver uma visão muito própria sobre a convivência entre humanos, máquinas e sistemas de inteligência artificial. A especialista defende uma autonomia simbiótica – na prática significa que as máquinas serão autónomas, mas não se livram de pedir ajuda aos humanos e também de prestar explicações perante as decisões que tomam.

Este é, na perspetiva de Manuela Veloso, o grande desafio que tira o sono a investigadores de todo o mundo: como é que educamos estes sistemas autónomos e como é que garantimos que são totalmente transparentes naquilo que fazem?

A professora da CMU esteve esta semana em Portugal para participar no evento Business Digital Transformation. O Ntech.news aproveitou a ocasião para falar com Manuela Veloso sobre este novo capítulo de transformação digital.

 

Ntech.news: A Manuela é especialista em duas áreas, robótica e inteligência artificial, que estão a ter um hype muito grande; existe muita conversa em torno destes temas. A primeira questão que coloco é: tem preferência por alguma delas?

Manuela Veloso: Eu não vejo estas áreas separadas. No fundo a inteligência artificial integra muitas capacidades, portanto os robôs são uma parte da inteligência artificial. A inteligência artificial é todos os aspetos de percepção, de raciocínio e ação. Se pensar em robôs que são autónomos, são exemplos de inteligência artificial. A inteligência artificial no fundo pode ser instanciada em robôs, não é uma separação, os robôs são um dos exemplos de sistemas de inteligência artificial.

A mistura entre robótica e inteligência artificial vai ser tão explosiva como tem sido apontado – para o bem e para o mal?

Cabe a nós decidir como é que vai ser. O que é importante também perceber é que ainda há muito para fazer. Como estava a dizer [na conferência], não se veem robôs em parte nenhuma. Quer dizer, nas fábricas há muitos robôs nas partes industriais, mas não há dúvida que para além dos aspiradores Roomba fantásticos, não se veem assim muitos robôs nos nossos espaços diários.

Não estamos ainda lá. O que eu acho é que, eu e toda a gente, temos de perceber que ainda há muito trabalho a fazer. Não é que não saibamos fazer robôs que são capazes de processar qualquer tipo de informação, de aprender, de interagir com humanos, de fazer qualquer tarefa, mas ainda não estamos lá.

Esta questão do futuro é uma questão que estamos a construir. Não é propriamente o facto de “o futuro está ali e nós não estamos”. É um caminho progressivo, uma pessoa vai tendo mais sistemas de inteligência artificial, vai tendo mais robôs e os humanos têm eventualmente que estar neste caminho.

Um dos conceitos que apresentou foi o de autonomia simbiótica. Quer explicar um pouco melhor em que consiste?

É um conceito muito importante porque se estes sistemas de inteligência artificial vão ser parte da nossa vida – estão a ser cada vez mais parte da nossa vida – no fundo são criaturas inteligentes no meio de outras criaturas inteligentes que são os humanos.

A inteligência humana não desaparece porque apareceu a inteligência artificial. Passa a haver uma oportunidade de colaboração entre a inteligência artificial e a inteligência humana. Daí existam sistemas de inteligência artificial que são capazes de determinar que precisam da ajuda de humanos e vice-versa; no fundo o desafio é garantir esta colaboração.

Chamo este aspeto de autonomia simbiótica – os sistemas de inteligência artificial não vão estar autónomos e isolados da inteligência humana. Não estão, digamos, desgarrados, são parte deste conjunto. E daí que precisem de ter a capacidade de ter esta autonomia simbiótica, simbiótica porque a internet tem informação, assim como os outros robôs, os outros sensores e os humanos.

Antigamente pensávamos que um robô ou um sistema de inteligência artificial era algo no qual púnhamos todo o conhecimento naquele computador, púnhamos todos os sensores naquele computador e aquilo ficava sozinho, autónomo, sabia fazer tudo sozinho. Atualmente não é assim. Há imensas fontes de informação, imensas fontes de inteligência fora daquela criatura artificial. Se tiver um robô a andar por aí, aquele robô, aquele corpo, não precisa de saber tudo. Há a cloud, há a internet, os outros robôs e há as pessoas.

Isso é o que chamamos de autonomia simbiótica: são autónomos porque conseguem fazer as coisas por si, mas estão numa simbiose porque se não souberem, perguntam. Se precisam de aprender, perguntam.

É como nós no fundo. Se pensar bem, se me perguntar qual é a capital do Paquistão, mesmo que eu não saiba que é Islamabad, não tem problema. Agarro no meu telefone, escrevo capital do Paquistão e já sei.

 

Hoje em dia há muitas trocas de argumentos que acabam assim.

As pessoas dizem ‘nasceu aqui, fez aquilo’, vamos a ver e sabemos sempre [com a ajuda da internet]. Nós não sabemos muitas coisas, mas o que é facto é que por termos aquele telefone portátil, por termos o Google e a internet, magicamente sabemos sempre mais do que aquilo que sabemos. Depois aprendemos e da próxima vez já não vamos ao Google.

Não se esqueça desta segunda parte. Na autonomia simbiótica, quando esta ajuda vem, depois memoriza e pode começar a saber mais sem ter que andar sempre a pedir ajuda. Porque há a ideia de que eventualmente não se está sempre a pedir ajuda para tudo. No fundo, passa a ser algo semelhante a: agora já sei que ‘Islamabad é a capital do Paquistão’.

Nesta partilha de informações entre sistemas de inteligência artificial não existe um perigo associado e relacionado com os silos de dados? Os dados são o grande valor das empresas – a Google tem os seus dados, a Apple tem os seus dados, a Microsoft os seus. Vamos de facto ver uma partilha de informações ou as empresas vão afastar-se e trabalhar a solo?

Penso que aí talvez seja também uma questão de regulamentação, eventualmente haver partilha de dados para muito mais do que apenas este aspeto económico da própria empresa. Sobretudo em termos de saúde, não é? Se cada hospital ficar dono daquela informação e não partilhar com os outros ou cobrar uma quantidade enorme de dinheiro para dar a minha informação a outro hospital onde estou a ser acompanhada, isto começa a ser mais complicado; fica mais difícil se as companhias e as entidades passam a ser donas da informação. Que foi uma coisa que nunca aconteceu na internet.

A internet tem muita coisa que é comum a toda a gente. O Facebook é dono daquela informação toda, a Google é dona das pesquisas todas, a Amazon é dona de todas as encomendas. Realmente, em termos de dados, terá que haver uma maior partilha de facto.

Uma outra ideia que a Manuela defende é que as máquinas têm de ser responsáveis por aquilo que fazem. Como garantimos isso, como é que as educamos?

Isso também é muito importante. Isto é um tópico de investigação muito grande, como é que se tem sistemas de inteligência artificial que são capazes de dar explicações, são capazes de aprender, de explicar aquilo que fazem, de explicar os dados que levaram a fazer uma inferência, a fazer uma recomendação. É um tópico de investigação.

Nós não sabemos muito bem se a máquina terá a mesma eficiência quando fizer uma recomendação e tenha de a justificar . Isso é realmente o que nós chamamos agora de explainable artificial intelligence.

Se der uma palestra daqui a cinco anos talvez eu saiba mais. Atualmente estamos a fazer imensa investigação para tentar que os nossos sistemas de inteligência artificial, robôs ou não robôs, expliquem quando fazem recomendações, quando decidem que isto é uma pessoa ou aquilo é uma bicicleta. Por exemplo, se disser que é uma bicicleta e não é uma bicicleta, nós podemos perguntar ‘Mas porquê?’, o que é que o levou ali?

Este porquê, esta parte, é o que tira o sono aos investigadores porque nós temos que mudar um bocadinho – eu pelo menos falo por mim. Temos que mudar um pouco a perspetiva de resolver o problema, de dizer qual é o caminho mais rápido, qual o caminho para ir, para pensar nos algoritmos que o explicam.

Nós no princípio da era da inteligência artificial, há uns 30 anos, o objetivo passava mais por provar, gerar demonstrações, saber porque é que se chega a uma dada conclusão. No fundo, isso vai ter um certo papel atualmente. Os nossos algoritmos não podem só gerar soluções, mas têm também de ser capazes de dizer porquê. Sobretudo também para as coisas que serão erradas. Se dissesse que isto aqui é um lápis e uma pessoa dissesse que é uma garrafa, então importaria perceber como é que chegou à conclusão errada também, não só à certa. O que falhou? Não tem dados suficientes? O que se passa?

Digamos que tudo o que a máquina disser e que nós concordamos, não vamos propriamente dizer ‘porquê, porquê, porquê’. Vamos assumir ‘pois claro que sabe’. Ficamos todos contentes, porque concordamos.

Se vai, digamos, contradizer aquilo que nós pensamos, eventualmente queremos perceber porquê e sobretudo outras coisas que também não sabemos. Isto tudo é um problema difícil.

Ou seja, as máquinas vão ser autónomas, mas vão ter que dar explicações.

Repare que isto das explicações é uma questão complicada. Eu nunca mais perguntei ao meu CoBot [robô desenvolvido na universidade] como é que ele chegou do laboratório ao meu escritório. Disse-me uma vez e depois estar sempre a dizer o mesmo…

… Mas é interessante perguntar ao longo do tempo para perceber se há variações.

Eu agora quero que ele ofereça as variações sozinho e diga ‘Hoje vim por outro lado’. A tese de um dos meus alunos, o Vittorio Perera, é exatamente sobre este problema, a capacidade de determinar anomalias e só fazer relatórios sobre as coisas que não são normais. Porque as coisas normais uma pessoa percebe e já está, mas gostaria de saber o que não é normal.

Tudo isto é complicado até para os humanos, nós às vezes também não sabemos explicar bem as decisões que tomamos.

 

Como vê a posição de Portugal, tanto em termos de investigação, como em termos de execução, nesta área da inteligência artificial?

Tenho que ser franca. Vivo há muitos anos nos EUA e não conheço assim tudo de Portugal com detalhe para responder sobre isso em geral. Mas, eventualmente, sei de várias companhias aqui que são formidáveis em termos de terem uma tecnologia de inteligência artificial muito avançada.

Por exemplo, temos a Unbabel, a Uniplaces, várias companhias que por terem tecnologia que vai ao crowdsourcing e é capaz de fazer automaticamente a tradução e aprender ou a Uniplaces que é capaz de fazer o match entre estudantes e apartamentos, são tudo companhias de um nível de inteligência artificial bastante avançado.

Há a representação de toda a informação, há a aprendizagem das características de coisas que são mais relevantes, há a predição, há a atribuição de preços baseados num histórico, há muita estatística e muita análise de dados.

Pergunto um pouco também no sentido em que parece que estamos presos entre o domínio dos EUA e da China. E o resto do mundo como se encaixa ali no meio?

É verdade. Um dia naquela lista de companhias as chinesas vão estar lá… A China é um país que adora tecnologia. Portanto, não tem problemas nenhuns e de facto tem uma capacidade enorme de desenvolver.

A China já disse que até 2030 quer ser líder mundial em inteligência artificial.

Acredito. Também investiram uma grande quantidade de dinheiro. Isto também não há muito avanço se não se investir muito dinheiro. Dinheiro significa pessoas, pessoas significam cérebros. Quando há o dinheiro, há muitas mais pessoas e algumas são formidáveis. No fundo, a China tem um investimento em inteligência artificial dramático e no fundo os EUA, claro, todas estas companhias – Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft -, são tudo companhias americanas e que têm investido imenso nesta automatização, na inteligência artificial e continuam a investir imenso neste desenvolvimento.

As empresas como o Baidu, a Alibaba, estão a recuperar terreno. Mas agora na Europa, nos outros países do mundo, eventualmente é necessário um investimento ou então não tentar competir com eles, mas encontrar uma parte em que se possam especializar.

Portugal tem imensas coisas formidáveis, o Multibanco, a Via Verde, há imensa automatização em Portugal que é muitíssimo avançada em relação aos EUA, por exemplo. Esta parte toda das transferências bancárias no multibanco, pagar as contas, os NIB, tudo isso é muito mais difícil nos EUA.

Temos visto várias incursões da inteligência artificial sobretudo em tecnologia de consumo. Nas empresas quando vamos começar a sentir o verdadeiro impacto?

Acho que as empresas no fundo também têm uma coisa que é fundamental: as empresas têm imensos dados de tudo. O que se tem de pensar é que de facto estes dados que as empresas têm, têm que ser usados para o benefício da empresa.

Importa que as empresas se mentalizem que têm de empregar muito mais pessoas de processamento de dados, pode ser uma empresa de supermercado, pode ser uma empresa de fazer sapatos, não interessa. Já não se separa a parte do produto da parte dos dados e do processamento.

Eu diria que cada empresa tem de ter 20% das pessoas ali a fazer computer science e inteligência artificial. Antigamente todas as empresas tinham sempre o seu accounting office, aquelas pessoas que são os gestores. Há a parte técnica e depois há a parte de organização, as folhas de excel. Para além dessas pessoas, têm de haver também estas pessoas que sabem fazer tudo digitalmente. É como se a inteligência artificial fosse uma ferramenta, uma habilidade, que todas as empresas precisam de ter. Não há inteligência artificial só para a Google.

Dentro das empresas que áreas serão as áreas mais impactadas? Vamos ter inteligência artificial nas tomadas de decisões, na contratação do talento, nos investimentos futuros?

Tudo. Na gestão do próprio funcionamento, mesmo que esteja a fazer uns sapatos – que novo desenho de sapatos?; Como é que se põe?. Não é só a parte dos humanos, a parte de contratação, a parte de decidir – é a parte também do produto em si, como é que se vai experimentar uma cor nova, por exemplo.

A inteligência artificial não é só para decidir se esta pessoa deve ser despedida ou deve ser empregue. É usada mesmo ao nível do produto, mesmo para desenhar uma ponte… igualmente na medicina, toda a informação que é digitalizada pode ser processada de uma maneira inteligente.

Aproveito aqui para fazer um gancho. Entre uma Alexa, mais focada no consumo, e um IBM Watson, mais focado nas empresas, qual acha que vai ter maior impacto no mundo, na melhoria da qualidade de vida, na forma como trabalhamos e tudo mais?

Eu gosto muito do meu Alexa, mas não há dúvida que não atribuo ao Alexa qualquer produtividade. Quer dizer, não me ajuda a saber fazer melhor os meus robôs. Com o Watson – recordo que eles foram do Jeopardy para agora ajudar os médicos e tirar conhecimento – no fundo estão a direcionar o trabalho, estão a tentar fazer uma coisa produtiva.

O Alexa talvez um dia também possa perguntar ao Watson o que fazer e pronto. Mas há uma grande diferença só entre a parte social e a parte de manter as pessoas informadas do tempo e de permitir comandos como ‘compra-me uma pizza’. O Watson é formidável em termos de providenciar conhecimento médico. O Alexa talvez consiga, mas não é a sua especialidade, terá de chamar o Watson.

Tenho mais duas questões. Qual foi a coisa mais impressionante que já viu um robô fazer?

Não acho que haja algo mais impressionante do que as coisas que os meus robôs fazem. Porque no fundo o meu robô, o CoBot que anda pelos nossos edifícios, é completamente autónomo. As pessoas não percebem que ele sai do meu gabinete, vai para os outros sítios e ninguém vai atrás dele. Vai sempre e nunca faz nada mal.

O que os meus estudantes agora estão a tentar é tornar este CoBot mais atento ao que se passa à sua volta. Atualmente ele pode estar à procura do caminho e se uma pessoa estiver caída no chão não liga nenhuma, continua, é um robô de navegação.

Não está a perceber nada do que se passa. Podem estar as luzes todas apagadas, pode haver água no chão, pode estar um fogo à volta que não liga nenhuma, continua. Como se transforma aquele robô em algo que percebe mais o que se passa?

Digo francamente, em termos de robôs, para além dos Kiva Systems, que também são autónomos, mas andam em cima de linhas, os nossos robôs andam em qualquer edifício. Para mim não há nada tão impressionante. Embora também ache que os robôs que jogam futebol são formidáveis em termos de manipular a bola e fazer aquilo tudo.

Só gosto de robôs assim autónomos que fazem coisas difíceis. Mas por exemplo, os Kiva Systems, os robôs da Amazon, são muitos úteis. Outros robôs, onde há? Nas fábricas? Os Roombas, também gosto dos Roombas, também são formidáveis.

Nota-se que tem um fraquinho por todo o tipo de robôs.

Todo o tipo de robôs que se movem, gosto muito dos robôs que se movem. Também gosto do Alexa. Tudo o que seja uma coisa com que se possa interagir, de maneira a que tenha a sua independência. Não gosto de estar de joystick.

Para terminar e em jeito de provocação: nunca lhe apeteceu mandar um email ao Elon Musk a dizer ‘Podias ser menos alarmista por favor?’?

Não, não. No fundo é “I will prove him wrong” (vou provar que está errado). Não gosto quando ele é alarmista, mas ao mesmo tempo o facto de ter sido alarmista levou a bastante investigação nesta área da transparência, bastante investigação nesta área da ética, que no fundo são essenciais. Não é que concorde ou não concorde, mas alertou para um conjunto de problemas que agora são parte do espectro da investigação.

O meu medo é que as crianças, os miúdos mais inteligentes da Terra, não venham fazer inteligência artificial porque acham que é mau. Não quero que vão todos ser… está bem, muitos podem ser médicos, social scientists, mas não há dúvida que precisamos deles. O meu medo com o Elon Musk é sempre que ele esteja a afugentar as pessoas que são os grandes técnicos do futuro de virem fazer inteligência artificial como se o problema da inteligência artificial e da robótica estivesse resolvido. E não está.

Precisamos de toda esta gente que é fantástica, em matemática, em pensar, em criar. É isso que tenho mais pena, mas eu acho que ele serve o seu papel.


Publicado em:

Na Primeira Pessoa

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