ORDEM E PROGRESSO .
ACORDA BRASIL MUDA .
ANTES QUE SEJA TARDE DEMAIS .
Marco Antonio Marques .
Bom dia amigos .
Estamos começando de 2018 com esperanças renovadas .
Amigos intendam por favor o que eu estou oferecendo a todos os países .
Ideias inovadoras e sustentáveis para os setor elétrico mundial sem precisar de represas para gerar muita energia elétrica com total preservação do meio ambiente com zero impacto ambiental basta ter um pouco de água .
Marco Marques .
ACORDA BRASIL MUDA .
Bom dia para todos os amigos .
Estou de volta temporiamente em respeito a todos os amigos .
POA RS Brasil 30/03/2018
Fonte de informação .
G1 globo.com
ÉPOCA NEGÓCIOS
7 lições sobre inteligência artificial, a maior oportunidade de negócios desde a invenção do celular
A tecnologia cresce cercada de incertezas,
dólares e esperança. Aí vão dicas para você
surfar esse mar agitado e não morrer na praia
dólares e esperança. Aí vão dicas para você
surfar esse mar agitado e não morrer na praia
29/03/2018 - 08H01 - ATUALIZADA ÀS 08H01 - POR HARRY MCCRACKEN, PUBLICADO ORIGINALMENTE NA FAST COMPANY - TRADUÇÃO: BEATRIZ VELLOSO - ILUSTRAÇÃO: WILLIAM MUR
Numa segunda-feira de manhã, Elon Musk decidiu entrar no Twitter e escrever posts prevendo como se daria o início da Terceira Guerra Mundial. O CEO da montadora Tesla e da SpaceX (que produz foguetes e espaçonaves) havia lido uma declaração dada por Vladimir Putin a estudantes: o país que dominar a inteligência artificial (IA) vai dominar o mundo, vaticinou o presidente russo. Diante da afirmação de Putin, Musk sugeriu que a corrida mundial pela liderança no campo de IA pode se transformar numa guerra de verdade. Ainda no Twitter, ele afirmou que o primeiro ataque poderá muito bem ser desferido por um algoritmo, e não por um chefe de Estado feito de carne e osso. Um seguidor criticou as previsões sombrias de Musk, e o CEO se desculpou: “Até eu fiquei deprimido :-( ”.
Embora Musk seja um tecnoagitador como poucos, é preciso reconhecer que ele não está sozinho em suas opiniões sobre inteligência artificial. Até os palpites mais animadores – como a possibilidade de que os carros autônomos reduzam drasticamente as mortes no trânsito – ainda parecem distantes demais para trazer uma sensação palpável de tranquilidade.
O fato é que essa tecnologia já é muito real, ainda que estejamos todos nos perguntando para onde ela vai nos levar. O termo “inteligência artificial” foi usado pela primeira vez em 1956, numa conferência seminal realizada na Dartmouth College, em New Hampshire. Na ocasião, um grupo de cientistas previu que, dentro de alguns anos, os programadores seriam capazes de simular o funcionamento do cérebro humano. Passados 60 anos, o impacto da IA é indiscutível e onipresente – sobretudo nas áreas conhecidas como machine learning (aprendizado de máquinas) e deep learning (aprendizado profundo, uma forma avançada de inteligência artificial). Graças à IA, o Google Photos é capaz de saber que dois retratos diferentes, tirados com 50 anos de intervalo entre um e outro, mostram o rosto do seu tio-avô. Graças à IA, o Facebook limpa os spams do seu feed de notícias. E, graças à IA, um iPhone garante aproveitamento máximo da bateria do celular.
Mais e mais smartphones, aparelhinhos de uso doméstico e outras máquinas estão se transformando em serviços movidos a IA. Basta pensar na Siri (Apple), na Alexa (Amazon) e no Assistente do Google. “Por trás da Alexa ou do Echo existe muito mais do que um mero alto-falante”, diz Swami Sivasubramanian, vice-presidente da Amazon. “Na verdade, eles são assistentes inteligentes e digitais, situados na nuvem, que usam reconhecimento de voz e compreendem a fala natural de um ser humano graças ao deep learning.”
Nestes tempos em que a IA começa a fazer parte de diferentes aspectos e áreas de negócios, os gigantes do setor de tecnologia competem para atrair os melhores cérebros desse campo. Muitas empresas estão roubando “crânios” de universidades (caso de Yann LeCun, da New York University, que foi para o Facebook), e também umas das outras (Jia Li deixou o Snapchat para comandar o grupo de machine learning do Google). “A tecnologia é extremamente poderosa, e a demanda por pessoas que sabem como usá-la está em alta”, explica Scott Penberthy, diretor de IA aplicada no Google Cloud. Em abril, a empresa de pesquisa Paysa divulgou um estudo dando conta de que a Amazon está investindo US$ 228 milhões em novos cargos na área de IA – seguida pelo Google (US$ 130 milhões) e pela Microsoft (US$ 75 milhões).
Poucas empresas têm bala na agulha para encarar esse tipo de competição. Amazon, Apple, Facebook e Google “contam com um monte de gente com diploma de doutorado, e possuem as tecnologias mais avançadas”, explica Ali Ghodsi, CEO da Databricks – startup que trabalha em parceria com outras companhias para auxiliar na adoção da inteligência artificial. “Mas isso não vale para as demais organizações listadas no ranking Fortune 2000”. Isso leva ao que Ghodsi chama de “problema do 1%”: só as grandes empresas têm recursos para tirar total proveito dessa tendência.
A parte boa é que as inovações trazidas pela IA podem ajudar companhias de todos os tamanhos – e potências mundiais como Amazon, Microsoft e Google até contam com isso. Suas plataformas de nuvem (Amazon Web Services, Azure e Google Cloud, respectivamente) incluem produtos de IA como reconhecimento de imagem, processamento de fala natural e tradução de idiomas. Todas elas apostam na inteligência artificial como um elemento fundamental para o êxito futuro de seus serviços na nuvem. No momento, a Amazon Web Services vale US$ 16 bilhões e cresce 42% ao ano (esse ritmo, porém, vem caindo à medida que a Microsoft e o Google ganham impulso). A IBM, por sua vez, prefere usar o termo “computação cognitiva”, e batizou seu serviço de Watson. Embora Facebook e Apple não tenham plataformas que carreguem suas respectivas marcas, ambos publicam estudos acadêmicos contendo os resultados das pesquisas que financiam e conduzem – e o Facebook oferece, em sistema open source, parte das tecnologias que cria.
O uso da inteligência artificial como ferramenta de negócios ainda está nos primórdios. Dois estudos recentes, conduzidos pelo McKinsey Global Institute e pelo MIT/Boston Consulting Group, mostram que apenas 20% das empresas já implantaram IA em proporções significativas. No entanto, diferentemente de outros pontos de inflexão tecnológica (como a explosão do e-commerce na década de 90), a inteligência artificial não é algo que, por natureza, favoreça startups mais ágeis. Essa tecnologia se alimenta de um tipo de dado que leva anos para ser acumulado, e por isso “as empresas mais antigas têm uma vantagem: quanto mais informação e conhecimento você tiver para ensinar a IA, mais valiosa ela será”, esclarece David Kenny, vice-presidente sênior da IBM para Watson e Cloud.
De todo modo, há traços em comum entre a inteligência artificial e algumas mudanças do passado. Uma delas é a tendência à supervalorização – a tal ponto que suas reais possibilidades podem ficar encobertas. Uma investigação publicada em setembro pelo Stat, um site de notícias da área médica, mostrou que o serviço de oncologia do Watson, oferecido a empresas de medicina, não cumpriu a promessa feita na campanha promocional: a de que essa ferramenta seria uma revolução no combate ao câncer. “Estamos vivendo o ápice da moda e das expectativas em torno da IA. As pessoas acham que ela vai fazer tudo, que vai dominar o mundo, e quem não abraçá-la vai ficar para trás”, diz Steven Finlay, cientista de dados e autor do livro Artificial Intelligence and Machine Learning for Business (“Inteligência artificial e aprendizado de máquinas para negócios”).
Mas a inteligência artificial é bem mais do que uma moda passageira. O fluxo de dinheiro dirigido a pesquisa e desenvolvimento nessa área é descomunal – mais de US$ 30 bilhões por ano. Calcula-se que o impacto disso sobre a produtividade e as demandas do consumidor chegue à casa dos trilhões. Não surpreende, portanto, que a IA tenha ganhado os holofotes na guerra entre os gigantes da tecnologia, e que esteja determinando a visão de muitas empresas (de diversos setores) sobre como será o futuro.
Para compreender a situação atual da inteligência artificial – e os rumos que ela pode tomar –, as empresas precisam reconhecer que existe tanta animação quanto incerteza. A seguir, uma lista de sete lições que foram aprendidas na linha de frente dessa batalha, em setores que vão de tecnologia a varejo, de cervejarias a imobiliárias. A inteligência artificial já está em todos os lugares, e temos de entender como ela funciona.
Priorize seus problemas. Ou: a IA não sabe dobrar a roupa que estava no varal_ O diretor de uma grande empresa do setor de moda decidiu colocar a inteligência artificial no “arsenal de armas” da organização – mas ele não sabia ao certo o que fazer. A marca já havia trabalhado com Google, IBM e Microsoft. Será que deveria procurar algum desses parceiros para adotar IA? E o que exatamente deveria ser feito?
Os profissionais de IA são os primeiros a alertar para o perigo de se inebriar com essa tecnologia e se deixar levar pelo modismo. “Alguns clientes chegam e dizem assim: ‘Oi, eu quero usar inteligência artificial’”, conta Marco Casalaina, vice-presidente de produto da Salesforce AI – cuja marca comercial foi batizada de Einstein. “Mas eles não têm um objetivo claro, não sabem como a IA pode ajudar.”
Gurdeep Singh Pall, vice-presidente corporativo da Microsoft, aconselha: “Não tenha expectativas excessivas, não ache que a IA vai ajudar a resolver problemas que, na sua opinião, parecem simples”. Pall destaca que tarefas fáceis para seres humanos – dobrar a roupa que estava secando no varal, por exemplo – podem ser um desafio insuperável para um software. “Por outro lado, é possível se surpreender com o bom desempenho da inteligência artificial.”
Uma boa estratégia inicial é identificar problemas comerciais que podem ser resolvidos por IA. Em vez de enfrentar todos numa só tacada, o ideal é escolher um único projeto piloto, de gestão menos complexa. “Não imagine que será possível resolver tudo de uma vez, as coisas não funcionam assim”, diz Deep Varma, vice-presidente de engenharia na Trulia – um fornecedor de informações para o setor imobiliário que presta consultoria a empresas interessadas em adotar a tecnologia. “É preciso escolher o projeto com cuidado, e ter clareza sobre a dificuldade a ser resolvida.”
O importante é não se deixar seduzir pelo potencial da IA, e sim pensar nos objetivos da empresa. Processos considerados pesados pelos seres humanos (leia-se: “funcionários da empresa”) costumam ser um bom ponto de partida. Um exemplo: a companhia Sabre, de tecnologia para o setor de viagens, usa o serviço de processamento de fala natural do Azure, da Microsoft. Ela está experimentando um robô capaz de responder a perguntas simples sobre reservas em hotéis, via Facebook Messenger. Chad Callaghan, diretor da Sabre Studios, afirma que os clientes do setor de turismo “enxergam um futuro no qual os agentes de viagem vão se concentrar em itinerários complicados, que exijam uma interação pessoal. E o robô vai servir de apoio para pedidos simples e rotineiros”.
Entenda a utilidade do seu big data. Ou: dados são a comida que enche a barriga da IA_ Na virada da última década, um termo do jargão tecnológico ganhou importância: “big data”. O boca a boca sobre o assunto tinha uma explicação: as pessoas entenderam que a coleta, organização e análise de grandes volumes de informação sobre o negócio tinham valor – desde a produção até o contato com os clientes. O problema é que era mais fácil coletar esses dados do que descobrir o que fazer com eles. Mark Johnson, CEO da startup Descartes Lab, explica: “Muitas organizações passam anos e anos coletando dados, e deixam tudo nos servidores, acumulando poeira”. Mas eis que surge a inteligência artificial, com sua descomunal capacidade de identificar padrões.
“Dados são a comida que enche a barriga da IA”, esclarece Casalaina, da Salesforce. Quanto mais informação a inteligência artificial “come”, mais inteligente ela fica. Em maio, durante o congresso de desenvolvedores do Google, John Giannandrea – um dos chefes da empresa – me explicou esse conceito tomando como exemplo sua filha de 4 anos. A menina viu na rua uma daquelas bicicletas do século 19, nas quais a roda da frente é bem maior do que a de trás. O pai explicou à filha que se tratava de uma bicicleta antiga, a menina rapidamente entendeu e tornou-se capaz de classificar todas as bicicletas semelhantes àquela. No caso de um computador, “é preciso mostrar 100 mil bicicletas antigas, e explicar à máquina que se trata de uma bicicleta”, diz Giannandrea. “Mas depois de ser exposta a 100 mil bicicletas, a inteligência artificial vai saber identificá-las muito melhor do que qualquer ser humano.”
Mas até mesmo empresas com um belo banco de dados têm de fazer uma faxina de vez em quando. Deep Varma, da Trulia, lembra de ter trabalhado para uma empresa que estabeleceu um padrão para todos os dados armazenados desde 1º de janeiro de 1970: os registros vinham com um selo que marcava o mesmo horário, 00:00:00. Além disso, é necessário fundir diferentes repositórios, e ajustar as informações para que elas possam ser digeridas pelo algoritmo. “A primeira medida é tirar os dados do banco de dados e deixá-los disponíveis e acessíveis”, recomenda Jean-François Faudi, gerente-sênior de inovação do departamento Espacial e de Defesa da Airbus. No caso dessa empresa de aviação, isso significou transferir para o Google Cloud todas as imagens capturadas por satélite. Agora a Airbus já usa o aprendizado de máquina para diferenciar imagens de neve de fotos de nuvens – uma tarefa (quem diria) que o computador sabe realizar bem melhor do que uma pessoa de carne e osso.
Bote seus conhecimentos para trabalhar por você. Ou: a IA pode controlar a temperatura dos tanques, mas não entende de cerveja_ Empresas que já davam importância aos dados antes desta febre recente largam na frente quando o assunto é inteligência artificial, não importa o setor de atuação. As cervejarias artesanais, por exemplo, podem não parecer serem beneficiárias óbvias dessa tecnologia. Mas o que dizer então de Brian Faivre, formado em ciência da computação e mestre-cervejeiro da Deschutes Brewery, no estado do Oregon (a oitava maior cervejaria artesanal dos Estados Unidos)?
O próprio Faivre explica: “Nos tempos da faculdade, eu já fazia cerveja em casa. Mas eu não sabia que ‘cervejeiro artesanal’ poderia ser uma profissão”. Há tempos Faivre vem pesquisando formas de aplicar a ciência dos dados à arte de produzir cerveja – e há anos a Deschutes Brewery registra estatísticas sobre os próprios processos de produção. Para fazer uma cerveja gostosa é fundamental controlar o processo de fermentação; as cervejarias fazem isso monitorando a temperatura dos tanques. Para saber o momento certo de ajustar o termômetro, elas extraem amostras do líquido e medem sua densidade, num procedimento impreciso e trabalhoso. A Deschutes decidiu então fazer uma parceria com a OSIsoft, uma empresa de infraestrutura de dados. As informações do histórico de produção da cervejaria foram colocadas no Cortana Intelligence Suite, da Microsoft (parte da plataforma Azure). Graças a isso, a Deschutes está se tornando capaz de prever o momento certo para aumentar a temperatura, o que vai eliminar a etapa de medir a densidade da cerveja e reduzir em cerca de dois dias o ciclo de fermentação (o processo leva em média 12 dias). Como resultado, a empresa poderá produzir mais, sem prejudicar a qualidade do líquido.
Em última análise, fazer cervejas artesanais não é um processo de produção em massa, que exija precisão cirúrgica. A Deschutes está longe de substituir o elemento humano dessa tarefa pela inteligência artificial. Os mestres-cervejeiros da marca têm autonomia para seguir ou não as recomendações do algoritmo, e fazem isso com frequência. “O controle está nas mãos dos cervejeiros, e não da máquina”, ressalta Faivre. Mas o uso de IA para aumentar a produção será fundamental para o futuro da empresa: o incremento nas vendas está ajudando a financiar a construção de uma nova fábrica no estado de Virgínia, e pela primeira vez a Deschutes terá alcance nacional.
Sempre que possível, pegue carona. Ou: já que todo mundo está falando de IA, deve ser bom_ A estratégia de transformar a IA originalmente criada para consumo interno num serviço para terceiros, adotada pelos grandes nomes do setor tecnológico, é um presente para empresas com baixo orçamento. Chris Adzima, analista-sênior de informações de uma delegacia no condado de Washington, no Oregon, ilustra muito bem essa ideia. No ano passado ele decidiu conhecer melhor um novo produto da Amazon Web Services, o Rekognition – que oferece reconhecimento facial, entre outras coisas. O imenso acervo de fotos de identificação de suspeitos, tiradas no momento das prisões, estava se transformando numa dor de cabeça para o condado. São centenas de milhares de imagens, tantas que nem mesmo um filtro por idade, gênero ou raça serve para reduzir as possibilidades a um grupo menor de pessoas. Por causa disso, o acervo estava perdendo sua utilidade: os policiais não conseguiam mais usar o banco de imagens para identificar pessoas, tais como ladrões filmados pelo circuito interno de lojas furtando produtos.
“Não sou um cientista de dados e não tenho a menor ideia de como funciona a inteligência artificial ou o reconhecimento fácil”, confessa Adzima, sem nenhum constrangimento. Mesmo assim, em poucos meses ele começou a usar o Rekognition para criar um sistema que traça uma correspondência entre fotos recém-tiradas e imagens do acervo. Até o momento, essa estratégia já ajudou a identificar 20 suspeitos. E mais: foi uma pechincha. A criação da estrutura inicial custou US$ 400 à delegacia; e a mensalidade cobrada pela Amazon Web Services é de US$ 6. “Presto contas aos contribuintes de cada dólar investido aqui”, explica ele. “Neste caso, o gasto é mínimo e o retorno sobre o investimento é imenso.”
Se necessário, faça você mesmo. Ou: encontre a sua IA cara-metade_ O reconhecimento facial é um tipo de IA que pode ser aplicado a inúmeras situações, e por isso a versão desse serviço oferecida pela Amazon é útil para diversos setores. Mas há casos em que as empresas precisam de uma inteligência artificial criada sob medida, para um objetivo específico. “Ninguém pede a um radiologista sugestões sobre exposições de arte, ou conselhos a um advogado sobre investimento em ações”, exemplifica David Kenny, da IBM. Pensando nisso, a plataforma Watson desenvolvida pela marca é ajustada para cada área específica – seja educação ou gestão da cadeia de fornecedores. Essa ideia reflete um conceito fundamental da IA: quanto maiores suas ambições, menor a probabilidade de resolver seu problema com um “medicamento genérico”.
A Trulia, do setor imobiliário, decidiu usar a inteligência artificial para escarafunchar um acervo de milhões de imagens de casas e apartamentos à venda, com o objetivo de diferenciar uma cozinha de um quarto ou de um banheiro – e até para reconhecer uma cozinha que tenha bancada de granito, item capaz de valorizar substancialmente o imóvel. A questão é que esse tipo de inteligência não está disponível em qualquer esquina.
“A Trulia precisa inovar”, diz Varma, o guru de dados da empresa. E conclui: “Para fazer isso, temos de ser donos da nossa versão dessa tecnologia”. A Trulia pertence à Zillow, líder no setor de venda e aluguel de imóveis online, avaliada em US$ 5,5 bilhões. Isso garante a estrutura necessária para tratar a IA como imperativo estratégico e fazer um investimento condizente com essa decisão. Embora seja cliente da Amazon Web Services, a empresa optou por contratar especialistas em aprendizado de máquina que trabalhassem internamente no desenvolvimento de modelos exclusivos e patenteados.
Em alguns casos, a personalização pode ser mínima. O site Edmunds, de compra e venda de carros, oferece aos usuários recursos como informações sobre os modelos, preços e avaliações dos veículos. A empresa adotou a IA em diversas frentes do negócio – da previsão de receita à estrutura de segurança do site. Assim como no caso da Trulia, a ideia era usar a tecnologia para ajudar a identificar e classificar centenas de milhares de imagens, dividindo-as entre fotos do interior e do exterior dos automóveis. “Noventa por cento dos nossos objetivos foram atingidos com a solução-padrão do Google”, conta Greg Shaffer, vice-presidente de inovação de produtos. “A partir daí, tivemos de fazer pequenos ajustes para refinar a diferença entre imagens de carros e imagens de todas as outras coisas que o Google pesquisa por aí.”
Convide todo mundo para participar. Ou: não deixe a IA solitária, só com a turma da TI _ Não importa se a empresa decide procurar ajuda ou se escolhe fazer o trabalho por conta própria: o valor da inteligência artificial está intimamente relacionado aos desafios individuais de cada negócio. Isso quer dizer que a tecnologia só será eficiente se todos os interessados (não só a turma de TI) participarem e se comprometerem com a adoção da IA.
“Muitas companhias adotam a novidade e depois relaxam, como se o trabalho tivesse acabado”, diz Sjoerd Gehring, vice-presidente global de aquisição de talentos da Johnson & Johnson. “Elas esperam que as máquinas façam todo o trabalho pesado. Mas essa postura não funciona com a IA.” Embora o trabalho de Gehring seja mais voltado para pessoas do que para computadores, ele foi o maior defensor da adoção de inteligência artificial na J&J – realizada em parceria com o Google Cloud e a Jibe, uma fornecedora de software de recrutamento. Atualmente a empresa usa essa tecnologia para buscar profissionais que vão de pesquisadores da área médica a motoristas de caminhão. Segundo Gehring, os acertos na escolha dos profissionais aumentaram 41% desde que a Johnson começou a usar um mecanismo de busca alimentado pelo algoritmo do Google, facilitando imensamente o trabalho de pesquisar 1 milhão de candidatos para preencher as 25 mil vagas abertas a cada ano em todo o mundo.
“É preciso haver um processo permanente de refinamento e treinamento, para que a tecnologia funcione cada vez melhor”, explica Meg Sutton, diretora de experiência de clientes de varejo da H&R Block. Recentemente, essa gigante do setor tributário decidiu usar as recomendações do Watson na rotina de trabalho, e percebeu que a novidade aumentou a satisfação dos clientes – que se beneficiam de um banco de dados com 74 mil páginas de códigos tributários americanos. Agora a empresa está trabalhando na versão 2.0 da parceria, que será usada no próximo ano fiscal.
Seja paciente. Ou: os impactos culturais provocados pela IA ainda nem começaram_ A última lição é simples e extremamente humana: saiba esperar. O uso da IA traz grandes benefícios, mas ainda há muito por ser descoberto. A verdade é que os reais impactos culturais dessa grande mudança – a despeito de todas as previsões que circulam por aí, sejam elas feitas por Elon Musk ou Mark Zuckerberg – ainda são desconhecidos.
Haverá um momento, conforme já ocorreu com outras tecnologias revolucionárias, em que “algumas pessoas vão surfar essa onda e ter sucesso, enquanto outras vão remar contra a maré e acabarão sendo carregadas pela força das águas”, diz Yunkai Zhou, que passou anos criando as tecnologias de aprendizado de máquina do Google e mais tarde fundou a startup Leap.ai. Graças à ousadia e às experimentações de empresas grandes e pequenas, estamos começando a descobrir para onde essa corrente pode nos levar.
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