A Inteligência Artificial é uma das tecnologias aplicadas mais eficazes jamais desenvolvidas, está a mudar o mundo e a levantar questões importantes para a sociedade, para a economia e para todos os governos.

Os algoritmos de IA tomam decisões com base em informação e dados, em tempo real, recolhidos de sensores, e de uma vasta gama de fontes. Esta informação é analisada numa fracção de segundo e rastreada. Com os avanços e melhorias nos sistemas de armazenamento, a velocidade de processamento e procedimentos analíticos é maior, e é adequada para avançar na análise e tomada de decisões.

Estas mudanças e a evolução da IA significaram que hoje estamos no que eles chamam a terceira geração da Inteligência Artificial.

  • A primeira geração de IA foi a Analítica Descritiva, que respondeu à pergunta o que aconteceu?
  • A segunda geração de IA foi a Diagnostic Analytics, que abordou a questão: porque é que aconteceu?
  • A terceira geração de IA, e a geração actual, é a Predictive Analytics, que analisa dados históricos e apresenta dados para responder à pergunta: o que poderá acontecer a seguir?

No entanto, os actuais algoritmos de IA e de aprendizagem mecânica que se concentram no exame de grandes quantidades de dados para identificar padrões que lhes permitem fazer previsões e previsões ainda se baseiam quase inteiramente em dados históricos, deixando os cientistas de dados desamparados quando surgem novas situações ou problemas. A tecnologia da IA está constantemente a avançar e a mudar, o que sugere cada vez mais que a verdadeira Inteligência Artificial requer máquinas que possam pensar por si próprias, especialmente quando confrontadas com uma nova situação.

Esta necessidade foi o que levou os especialistas a prever a chegada de uma quarta geração de IA, uma que possa examinar os dados apresentados, e expressar um “sentimento instintivo” quando algo está errado, não funciona ou não faz sentido. Esta é uma IA que pode espelhar o instinto humano ao fazer deduções baseadas na análise da informação. Esta quarta geração é chamada “Intuição Artificial”.

O que é a Intuição Artificial?

A Intuição Artificial permite aos sistemas detectar ameaças, problemas, bem como oportunidades sem saber exactamente o que procuram ou sem lhes ser dito o que procurar, tal como acontece com a intuição humana que permite tomar certas decisões sem a necessidade de ensinar como fazê-lo.

Com base na análise de informação e dados, a Intuição Artificial pode sentir que algo não está a funcionar como deveria, ou pode detectar um problema antes que ele aconteça, detectar também uma oportunidade que pode ser boa para a empresa. Por exemplo, pode sentir que um novo ciberataque irá acontecer, mesmo que aparentemente, todas as transacções sejam “inocentes”. Para conseguir tudo isto, a Intuição Artificial retira o seu conhecimento de uma variedade de domínios e tecnologias, tais como neurociência computacional, linguística, ciência de dados, engenharia informática, Machine Learning, Deep Learning, Análise Cognitiva, RPA e bots.

Estes algoritmos imitam a parte mais poderosa do cérebro humano, a do senso comum, instinto e intuição. Esta capacidade é semelhante à intuição humana na medida em que pode avaliar rapidamente a totalidade de uma situação, incluindo os indicadores mais subtis, e mais negligenciados, de uma actividade específica. Por outro lado, pode ser fácil confundir Intuição Artificial com Computação Afectiva, mas são duas tendências diferentes.

Os cientistas estão a trabalhar com Intuição Artificial com o objectivo de que as máquinas possam agir de forma impulsiva e mais precisa para as fazer melhorar e ajudar mais na resolução de problemas. E embora esta intuição ou palpite tenha sido muito difícil de quantificar e traduzir num algoritmo, muitos estão a ser bem sucedidos.

Por exemplo, há já alguns anos que os investigadores do MIT estudam os métodos intuitivos de resolução de problemas utilizados por pessoas altamente inteligentes, e implementam essas estratégias no software. Ao codificar estas estratégias numa forma legível por máquina, foram capazes de melhorar o desempenho dos algoritmos de planeamento na resolução de uma série de problemas em 10-15%.

Por outro lado, o Nodo de arranque com sede em São Francisco, fundado por um antigo funcionário da Google, anunciou em 2019 que ensinava um computador a ter intuição, afirmando que estas intuições programadas por computador podem ajudar os líderes empresariais a tomar melhores decisões sobre o futuro, incluindo fazer previsões. A Intuição Artificial do Nó aprende com os resultados que gera para melhorar, não apenas para cada caso de utilização, mas para cada negócio e cada utilizador que alavanca a plataforma.

Usos da Intuição Artificial

Embora a Intuição Artificial ainda não esteja suficientemente avançada, os principais campos que podem beneficiar desta tendência são a Ciber-segurança, o sector financeiro, o sector retalhista e o sector farmacêutico.

Ciber-segurança

As organizações utilizam actualmente a Machine Learning para identificar padrões e aberrações que representam potenciais ameaças e vulnerabilidades. Contudo, existem dois problemas persistentes para os fornecedores de cibersegurança: por um lado, existe a elevada percentagem de falsos positivos que aparecem na análise. Isto pode levar ao que é conhecido como “alerta de fadiga” nos gestores de cibersegurança, o que significa que, porque há um grande número de falsos positivos, os gestores ignoram ou até ignoram um alerta que é realmente importante e que pode ser uma ameaça real. Por outro lado, o outro problema são os falsos negativos, que não conseguem detectar comportamentos indesejados.

Apesar de todos os investimentos que as empresas fazem em cibersegurança, estão frequentemente um passo atrás dos cibercriminosos porque alguns padrões são demasiado subtis e indetectáveis para serem detectados.

Estes padrões subtis são precisamente os que a Intuição Artificial consegue detectar, o que identifica, de todo o grande conjunto de dados, os sinais mais fracos, algo que outras abordagens não conseguem detectar. Em particular, os algoritmos podem identificar padrões novos e anteriormente não detectados, tais como um ataque cibernético que ocorre no que parecem ser transacções sem importância.

Sector Financeiro

Os peritos acreditam que uma das áreas mais promissoras para a Intuição Artificial será no sector financeiro, especialmente durante a actual crise da COVID-19. As aplicações desta tecnologia dentro do sector são diversas, mas destacam-se principalmente duas. Por um lado, a capacidade das instituições financeiras para conhecer e identificar os seus clientes tornou-se mais difícil, principalmente devido ao facto de o comportamento dos clientes estar em constante mudança. A fim de resolver este problema, a implementação de tecnologia avançada, como a Intuição Artificial, seria a solução.

Por outro lado, a principal utilização da Intuição Artificial no sector financeiro é detectar a fraude, o cibercrime, incluindo o branqueamento de dinheiro, e a pirataria informática. Os cibercriminosos estão a utilizar cada vez mais a IA para realizar cibercrimes financeiros, pelo que os bancos precisam de um nível mais avançado de IA para os detectar e mesmo prevenir e derrotá-los.

Tipicamente, as transacções fraudulentas são frequentemente escondidas entre centenas de transacções, mas têm uma série de parâmetros comuns, que, embora muito subtis, os tornam identificáveis. Usando algoritmos matemáticos, a Intuição Artificial identifica rapidamente, com um elevado nível de precisão, os cinco parâmetros mais influentes e fornece-os aos analistas. Em 99,9% dos casos, quando os analistas vêem esses cinco parâmetros, podem imediatamente dizer que tipo de crime se trata.

Retalho e Farmacêutico

Quanto ao sector do Retalho, poderiam utilizar a Intuição Artificial para compreender melhor o comportamento de compra dos clientes, tanto fora como dentro das lojas físicas, melhorando assim a precisão na reposição dos produtos nas prateleiras das lojas adaptando-se às necessidades e interesses dos consumidores, e também melhorando a estratégia de preços, tornando-os mais competentes. Com esta tecnologia, os retalhistas podem também identificar novas oportunidades de mercado, podem mesmo prever quais serão as necessidades dos clientes no futuro, e isto ajudá-los-á a tomar decisões de investimento para se manterem à frente da concorrência.

Por outro lado, as empresas farmacêuticas poderiam utilizar esta tecnologia para identificar padrões previamente não detectados de contra-indicações de medicamentos. Isto poderia melhorar a segurança dos pacientes, bem como a segurança da empresa.

Conclusões

A Inteligência Artificial tem evoluído tremendamente desde que Alan Turing introduziu o pensamento pela primeira vez em 1950, e não parece que este ritmo evolutivo vá parar. No entanto, tudo o que aconteceu até agora é apenas o início do que está para vir. Com a Intuição Artificial, chegará o momento em que a IA se tornará definitivamente “inteligente”.

A IA toma decisões inteligentes que são únicas para cada aplicação, utilizador e caso de utilização. As empresas podem aproveitar isto para melhorar a ciber-segurança, mas também para prever com precisão e encontrar novas oportunidades de mercado, anteriormente inexploradas, que lhe podem dar o impulso de que necessita. Este é o poder desta tecnologia, que basicamente transforma dados em decisões, tanto num contexto específico, por exemplo, ao analisar uma aplicação; mas também ao aprender com a intuição dos utilizadores finais para saber o que será mais bem sucedido no futuro.

O mundo testemunhará uma grande rede de IA que mostrará capacidades intuitivas e de raciocínio, devido à vasta quantidade de dados recolhidos. A próxima vaga de inovação virá da empresa, por isso seria sensato ter tecnologia de Intuição Artificial para identificar ameaças e problemas, bem como oportunidades. No entanto, agora a questão a colocar é se a intuição da IA será de confiança?