O que a Bíblia, o The New York Times e o seu livro favorito têm em comum?  Todos tiveram erros de digitação em alguma de suas edições. Até a Bíblia, o livro mais vendido de todos os tempos. Já aconteceu de uma edição do The New York Times ter sido publicada com um erro em sua própria capa, trocando a palavra “resposta” por “reposta”; e já aconteceu também da Bíblia ter sido impressa com uma falta de apóstrofe em “God sake”, que deveria ter sido “God’s sake”. Se ambas edições, revisadas dezenas de vezes, tiveram erros de digitação, imaginem só um livro publicado sem tanta pressão. Imaginem só os nossos próprios textos. No final das contas, errar é humano. Em 2014, a Wired, revista estadunidense sobre tecnologia, ciência e entretenimento, entre outros, publicou um artigo sobre os erros de digitação. Mais especificamente, sobre a nossa facilidade em encontrarmos erros nos textos dos outros mas muito mais dificuldade em encontrarmos erros em nossos próprios. E aqui houve uma descoberta interessante: existe um erro de digitação na própria descrição da Wired no Google, na qual falta um “c” em “respetiva influência”. E isso acontece, de acordo com o psicólogo Tom Stafford, porque o nosso cérebro se ocupa tentando passar uma mensagem, deixando passar alguns detalhes. Afinal, escrever uma mensagem significativa vai muito além de combinar palavras escritas corretamente. E isso as máquinas ainda não são capazes de fazer. É possível treinar uma máquina virtual para absorver o conteúdo de centenas de peças e escrever uma própria baseada no que ela aprendeu. Mas será que a mensagem dessa peça transmitiria tanta emoção quanto uma peça escrita por alguém que entende a nossa rede de signos e significados? Com certeza seria mais desafiador. Ao discutirmos sobre o que nunca poderíamos ensinar às máquinas, uma das conclusões do texto foi de que as inteligências artificiais podem servir como um grande apoio em nossas criações – especialmente quando falamos de verificação automática da ortografia. Talvez elas ainda não tenham alcançado um momento de transmitir suas próprias mensagens e significados, mas com certeza ganham de nós em sua precisão. Talvez troquemos letras ao escrever um manifesto ou uma carta aberta à uma figura polêmica, mas com certeza ainda somos capazes de evocar respostas. E se tivéssemos como melhorar? Podemos concordar que errar é o que nos torna humanos (e o que nos dá a oportunidade de melhorarmos), mas pode ser inconveniente. Especialmente quando saí na capa do The New York Times. E, para isso, o Facebook Labs já está estudando uma alternativa: wearables baseados no pulso que são capazes de captar os sinais elétricos-motores que enviamos às mãos. Elas sendo precisamente os instrumentos que mais utilizamos para interagir com o mundo, e também o nosso maior meio de digitar (e cometer erros de digitação). E seria possível converter esses sinais em comandos digitais, tornando possível interagir com o mundo com muito menos esforço físico. Ou seja, seríamos capazes de executar funções em dispositivos com um simples levantar de dedo. O ambicioso projeto da digitação com a mente Para que um dispositivo que interagisse com o mundo por nós funcionasse, ele precisaria se adaptar ao nosso dia a dia, ser seguro, personalizável, intuitivo, conectado à Internet, e, acima de tudo, confortável. E os relógios de pulso já se provaram perfeitamente adaptáveis à nossa rotina estando localizados no pulso. Mas agora, um dispositivo que pudesse se adaptar à forma como interagimos com o mundo, e a forma como utilizamos as nossas mãos, isso sim é novidade. E o toque de tecnologia significa que ele pode ser de fato calibrado aos nossos hábitos, reduzindo significantemente a taxa de erros ao executarmos tarefas. E sim, reduzindo a taxa de erros de digitação que cometemos quando não nos adaptamos bem a alguns teclados. Esse dispositivo pode ser lançado ainda nos próximos anos, representando um impulso em nossa produtividade de forma pouco invasiva. Afinal, ser capaz de digitar sem teclados, com mais velocidade e com menos erros te instiga? Com o desenvolvimento da tecnologia, esse poderia ser o nosso futuro.

A famosa reflexão do filme “Eu, Robô”, de 2004, surgiu junto com muitas outras sobre os limites da tecnologia (ou falta deles). Filmes populares como “Star Wars”, “Eu, Robô” e “O Homem Bicentenário” trazem consigo questionamentos valiosos, como a possibilidade de convivência entre robôs e seres humanos de forma pacífica e provocações sobre a soberania das nossas criações sobre nós mesmos. No caso do filme, a citação traduzida é: “um robô consegue compor uma sinfonia? Um robô consegue pintar uma bela obra-prima?”. A resposta do robô talvez tenha sido o que tornou a interação tão memorável aos espectadores, rebatendo a pergunta com “você consegue?”. No caso do personagem interpretado por Will Smith, a criação de grandes obras de arte não estava incluída na lista de seus talentos. Talvez não esteja realmente na lista da grande maioria de nós. Ao criarmos tecnologias que disponham de aprendizagem de máquina ou inteligência artificial, estamos também replicando a nossa própria inteligência em um dispositivo. Em muitos dos casos, estamos criando máquinas que possam entender como raciocinamos e que possam reproduzir as tarefas que já não precisam mais de um ser humano para realizá-las. CRIAMOS MÁQUINAS QUE SEGUEM SEQUÊNCIAS LÓGICAS, MAS QUE DEPENDEM DE PROGRAMAÇÃO Desde que notamos essa limitação, treinamos a tecnologia para aprender com base em padrões e poder extrapolar essas informações com base em seus aprendizados. De forma simplificada, isso é o que chamamos de machine learning, que é a habilidade de predição das máquinas com base em uma amostra de dados. Ferramentas como o Google Tradutor ou o seu aplicativo de delivery favorito se utilizam do machine learning para se aprimorarem e oferecerem respostas cada vez mais apropriadas aos seus consumidores. Não de forma criativa, mas de forma lógica. Afinal, as ferramentas ainda estão aprendendo constantemente a processar novos dados e se adaptar a partir deles. Não é difícil inferir que, em poucos anos, o cruzamento de dados que é a base do machine learning possa proporcionar cruzamentos entre dados distantes e inusitados, o que é uma das definições mais populares de criatividade. SE AS MÁQUINAS SÃO CAPAZES DE APRENDER, E NÃO MERAMENTE REPRODUZIR, ELAS TAMBÉM SERIAM CAPAZES DE CRIAR Certamente as máquinas podem criar, e continuarão criando. Talvez encontrem jeitos novos e mais efetivos, e continuem aprendendo a estabelecer conexões complexas. Mas isso não é o suficiente para as considerarmos criativas. Douglas Hofstadter, acadêmico norte-americano, escreveu que “às vezes parece que cada novo passo em direção à IA [inteligência artificial], ao invés de produzir algo que todos concordam ser inteligência real, apenas revela o que a inteligência real não é”. O cerne da questão talvez não esteja na criatividade, e sim na inspiração em se criar algo que transmita uma mensagem íntima e pessoal. O melhor cenário, a curto prazo, é a possibilidade de utilizarmos os recursos de inteligência artificial e machine learning para aprimorar as nossas próprias criações. Nada nos impede de consultar recomendações de uma máquina para expandir os nossos horizontes criativos e criar melhor. Para o longo prazo, talvez tenhamos máquinas que pensem muito além do que foram programadas. E talvez elas tragam consigo mensagens próprias e pessoais. Será que, então, as consideraríamos criativas? O futuro das máquinas é promissor. Referência: https://www.neurotech.com.br/deep-learning-moda-ou-realidade/

Em um universo de tantas possibilidades e invenções tecnológicas, algumas se destacam pelo seu potencial de mudar o mundo. Algumas, em particular, são as chamadas tecnologias exponenciais, que permeiam o desenvolvimento de outras tecnologias, e que se multiplicam em direção ao infinito. São tecnologias fascinantes, que estão presentes em grandes projetos para os próximos anos, e frequentemente compartilham do mesmo ambiente de inovação digital. Estão entre elas: a inteligência artificial, a realidade virtual, as realidades aumentada e diminuída, a computação, a ciência de dados, a biotecnologia, e a neurotecnologia. O QUE MUDOU? A velocidade de inovação que temos hoje é sem precedentes, e muito se atribui à Era Digital, que possibilitou a criação de tecnologias poderosas em grande escala. Antes, as invenções tecnológicas existiam, mas de forma majoritariamente linear. Afinal, ainda precisaria de muito para que uma tecnologia impulsionasse a outra: elas ainda eram muito distantes entre si. O que diferenciou as tecnologias, de fato, foi a possibilidade de geração de valor real de forma rápida e escalável, que antes ainda não era possível sem uma infraestrutura e sem outras tecnologias como base. Afinal, seria impossível criar uma rede de computação hoje se não tivessem descoberto a eletricidade, né? E O QUE ESTÁ POR VIR? Duas das principais promessas da neurotecnologia giram em torno de duas categorias: as interfaces entre cérebro e computador (BCIs) e as interfaces entre ser humano e computador (HCIs). Ambas são capazes de interpretar comandos cerebrais, mas através de interações diferentes com o nosso corpo. Por exemplo: uma BCI depende de contato com atividade cerebral para funcionar, mas uma HCI pode colher os frutos da atividade cerebral em diversos outros pontos do corpo, desde que também recebam impulsos. Outra aposta gira em torno da Inteligência Artificial, podendo levar à sistemas de inteligência neuromórfica, como em chatbots; ou também impulsionando a nossa própria performance, como em nossa educação ou em nossas criações artísticas. 5 TECNOLOGIAS EXPONENCIAIS QUE PODEM MUDAR O MUNDO 1. Interfaces entre cérebro e computador sem fio Tecnologias que conectam o cérebro humano a um computador já existem há alguns anos, mas muitas ainda são dependentes de fios, e, consequentemente, restritas a laboratórios especializados. Novas formas de BCIs sem fio estão sendo testadas, mas muitas ainda não dispunham da mesma capacidade das BCIs com fios. A boa notícia é que o primeiro teste de uma BCI sem fio e de capacidade equivalente acabou de acontecer, dia 12 de abril. Com ela, seria possível estender os testes por períodos maiores de tempo, em contextos mais complexos, e também para novas utilidades. Por assim dizer, a possibilidade de movermos objetos com a mente em nossas casas está próxima. 2. Wearables baseados no pulso O novo projeto do Facebook Labs é fascinante: um wearable, dispositivo inteligente que podemos vestir, desenvolvido especificamente para o nosso pulso. Parecido com os relógios de pulso que já estamos acostumados, o intuito do projeto é ser adaptável e personalizado para a nossa rotina, intuitivo, sempre disponível, de fácil usabilidade e confortável. Ou seja, não muito diferente de um smart watch, ou relógio inteligente. A engenhosidade é que o dispositivo poderia facilmente encaixar em nossa rotina, enquanto seus sensores são capazes de traduzir os nossos sinais elétricos-motores em comandos digitais. Ou seja, seríamos capazes de executar funções em dispositivos com um simples levantar de dedo. Você gostaria de ser capaz de digitar sem teclados, com mais velocidade e com menos erros? Com o desenvolvimento da tecnologia, esse poderia ser o nosso futuro. 3. A biometria do futuro Conforme sugerido por uma análise da Gartner, em 2024, as tecnologias biométricas poderão se tornar o padrão para identidade digital, acabando com as senhas. A biometria já é padrão em alguns bancos brasileiros atualmente, mas estamos falando de dar um passo a mais: realmente substituirmos as análises de código genético pela biometria. Assim, poderíamos utilizá-la para checarmos as nossas predisposições de saúde, ou então resolver crimes que antes seriam resolvidos por código genético, por exemplo. A visão pode ser encontrada no documentário “The hidden clues that reveal who you are” da BBC, falando principalmente dos rastros que deixamos, e de como podemos ser identificados por eles. 4. Aprendizagem por reforço nas Inteligências Artificiais Comumente, os robôs são treinados a partir de aprendizagem de máquina, pautada em bancos de dados, semelhanças e probabilidades de acerto. Ou seja, são dadas uma amostra de dados para aprenderem e serem capazes de reproduzir. Posteriormente, a técnica de deep learning foi implementada em algumas das máquinas para que fossem capazes de extrapolar seus bancos de dados, mas ainda dentro daquele recorte laboratorial. Agora, falamos de uma terceira técnica: o aprendizado por reforço, na qual o algoritmo é treinado tanto de forma laboratorial quanto em ambientes reais, ampliando a sua adaptabilidade e seu repertório. Neste caso, o feedback é constante, e a máquina reproduz as mesmas tarefas milhões de vezes para obter o máximo de resultados possíveis, sendo capaz de desenvolver mais estratégias do que uma IA comum. Essa é a maior aposta para o futuro da Inteligência Artificial nos próximos anos, e talvez seja mais um passo em direção à máquinas que superam a nossa própria inteligência. Ainda bem que já estamos acostumados a perder para robôs em jogos. 5. Headsets com IA para melhor performance Headsets já são conhecidos, especialmente dentro da indústria do entretenimento. indústria do entretenimento. Até o momento, eles são capazes de ampliar os nossos sentidos e a nossa performance, podendo realizar funções sem que um músculo seja mexido. Foi o caso das corridas de drones controlados pela mente. Mas e se eles pudessem reduzir os nossos sentidos, também? Alguns headsets e fones de ouvido já estão sendo desenvolvidos visando redução dos estímulos externos para maior performance, mas um merece destaque: a Autistic da Autismo Tech. Em 2020, o projeto foi desenvolvido em um hackathon visando a neutralização de sons que ativem hipersensibilidade em alguns autistas. Trata-se de um fone de condução óssea sem fio com inteligência artificial, que é capaz de identificar e neutralizar os sons que incomodam cada usuário. Um grande passo para a sua qualidade de vida, né?