INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS REDES SOCIAIS!

Antes de iniciar o tema deste texto, é importante salientar que a Inteligência Artificial, utilizada na saúde, educação, meio ambiente, infraestrutura, produção, produtividade e diversos campos mais, úteis às pessoas, é um dos maiores avanços da humanidade. Porém como toda tecnologia, pode ser utilizada para a melhoria das vidas das pessoas e do planeta, porém também pode ser utilizada para manipulação e modulação social, econômica e política. Este é o foco central deste texto. Também é importante salientar que se trata de um texto para leigos em Tecnologia de Informação, portanto irá pecar pela falta de profundidade. Se alguém se interessar por um aprofundamento no tema, minha consultoria está disponível via https://glg.it/ por US$ 1.000 / hora.

A inteligência Artificial, que chamaremos por IA apenas, começou antes da internet. Ou seja: não é um algo que nasceu por causa da mesma. IA não se refere apenas à ciência da computação e matemática. Contribuições importantes vieram de campos como economia, neurociência, psicologia, linguística, engenharia e até da filosofia.


Existem dois tipos principais de IA: fraca e forte. Na forte as máquinas se tornam autoconscientes, enquanto que na fraca os sistemas se concentram em tarefas específicas. Atualmente a IA está sendo utilizada ampla e comercialmente no nível fraco. Empresas como Microsoft, Google, Amazon e Facebook estão na vanguarda dos investimentos na IA forte, que já está em andamento.


Basicamente a história da IA começa da década de 50, com cientistas da computação e pesquisadores tais como Alan Turing, John McCarthy, Marvin Monsky e Geofrey Hinton. Até hoje o teste de Turing, apesar de poder ser burlado, é utilizado para verificar se uma máquina atingiu a verdadeira IA.


Uma IA basicamente usa tudo o que já foi criado no mundo da Tecnologia de Informação, portanto qualquer base de dados existente pode ser acessada por ela, isso inclui não só banco de dados, mas textos, imagens, áudios, vídeos e tudo mais. Os dados são a força vital da IA. Com eles os algoritmos conseguem encontrar padrões e correlações para fornecer informações.


O Big Data, termo que você já deve ter ouvido falar, está ai para ser acessado pela IA. O Big Data representou a criação de um novo paradigma sendo concebido um novo método de avançar as fronteiras do conhecimento, por meio de novas tecnologias para coletar, manipular, analisar e exibir dados, construindo valor agregado com as análises geradas. Todos aqueles sistemas que você ouviu falar no mundo dos negócios: ERP, CRM, BI e muitos mais estão compreendidos dentro do Big Data, sem exceções. Imagine então o conteúdo disponível na internet.


Dentro do mundo dos negócios, os sistemas de CRM (Custumer Relationship Management) e as automações RPA (Robotic Process Automation), aquelas que você conhece nos chats do WhatsApp e dos Call Centers muito bem, são a porta de entrada da IA para falar com você.


E tudo o que você faz na internet, seja por computador, celular, tablet ou qualquer outro dispositivo é fonte do Big Data. A ilusão de anonimato na internet, mesmo a Deep Web, VPN e Tor, só citando alguns exemplos, é algo bem infantil cientificamente falando. Estamos dentro de uma rede com endereços TCP IP. Sempre há algum computador ligado na rede global para acessar os dados desta. Todos IPs e URLs são controlados na rede global. Ou seja, mesmo que você se “sinta” fora dela, para chegar nela você terá que passar através de alguém que faça parte da mesma e, este alguém, certamente não vai querer ser responsável por nenhum “crime” seu. Tudo é custo benefício para a lei na internet, se o crime for grande vale o investimento para pegar o criminoso. Quando não pegam ou não querem ou o “ROI” não compensa.


De fato todos nós “provavelmente” somos auditados 24x7 em nossos dispositivos com acesso a internet. E depois da era digital, as chaves “liga-desliga” que eram mecânicas e cortavam a fonte de energia dos equipamentos sumiram. Você não sabe de fato se o equipamento está “mesmo” desligado.


Sabendo então que você é parte do Big Data, a fonte que a IA vai usar para lhe conhecer, classificar, manipular e modular, com os interesses de quem paga por ela, basta apenas saber que nunca fomos tão controlados antes na história da humanidade. Entenda que os serviços aparentemente gratuitos prestados pela internet, facilitam nossa vida em muito, porém o custo na maioria das vezes é saberem “tudo”. Você se torna cliente e produto ao mesmo tempo. E nas redes sociais é pior ainda, pois você também é “empregado” deles trabalhando de gratuitamente.


Imaginando uma IA como aquelas bonequinhas russas (matrioskas) uma dentro da outra, temos três então: A maior, que é a própria IA, dentro dela está a Machine Learning e dentro desta está o Deep Learning.


O Machine Learning é o subconjunto da IA que envolve técnicas estatísticas tradicionais, como regressões. Porém é muito mais profundo do que isso, pois envolve algoritmos avançados como o k-NN (k-Nearest Neighbor – k-ésimo vizinho mais próximo) e o classificador Naive Bayes. É aqui que a IA aprende sobre você acessando o Big Data. O Machine Learning explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de simplesmente seguindo inflexíveis e estáticas instruções programadas. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), o Machine Learning só se preocupa com o indutivo. Isso é só uma pequena parte do Machine Learning, pode confiar em mim.


O Deep Learning é o subconjunto da IA que aborda o uso de redes neurais para encontrar padrões que imitam o cérebro humano. Alguns dos principais algoritmos são: redes neurais recorrentes RNNs (Recurrent Neural Networks), redes neurais convolucionais CNNs (Convolutional Neural Networks) e redes neurais generativas GANs (Generative Adversarial Networks). E um conceito chave do Deep Learning é a retro propagação (backpropagation). A Deep Learning é parte de uma família mais abrangente de métodos de aprendizado de máquina baseados na aprendizagem de representações de dados. Uma observação (por exemplo, uma imagem), pode ser representada de várias maneiras, tais como um vetor de valores de intensidade por pixel, ou de uma forma mais abstrata como um conjunto de arestas, regiões com um formato particular, etc. Algumas representações são melhores do que outras para simplificar a tarefa de aprendizagem (por exemplo, reconhecimento facial ou reconhecimento de expressões faciais). Uma das promessas da Deep Learning é a substituição de características feitas manualmente por algoritmos eficientes para a aprendizagem de características supervisionada ou semi-supervisionada e extração hierárquica de características. E isso é só uma pequena parte, é ainda bem “pior” que a “learning” anterior.


Para “piorar” ainda mais a sua vida, existe ainda a NLP (Natural Language Processing) que envolve a compreensão de conversas, é a mais onipresente e pode ser encontrada em recursos como Siri, Cortana e Alexa. Este processamento de linguagem natural nada mais é do que um tipo de “dicionário” como uma linguagem de programação para uma IA conversar com você. Um exemplo são os “chatbots” das empresas.


Tudo isso é privado, não regulamentado e não auditado pelo estado e pela lei de fato. É decidido em conselhos de administração (investidores) e produzido pelas empresas de tecnologia de informação com muitos cientistas. Você é só “Dust in the Wind”.


Então, quando eu falo de Democracia Ciborgue, Pós-Verdade, Manipulação Digital, Modulação Digital, Bolhas de Filtragem, Câmeras de eco e tudo mais nos textos mais que eu escrevo compreenda: eu realmente sei do que eu estou falando.

Copyright © 2020 de Jair Lorenzetti Filho. Todos os direitos reservados. Este site ou qualquer parte dele não pode ser reproduzido ou usado de forma alguma sem autorização expressa, por escrito, do autor.

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