Eu, Robô e o futuro da sociedade produtiva
O ano é 2035, robôs inteligentes e seres-humanos dividem espaço na sociedade e interagem de forma harmônica. Algumas tarefas mais tediosas, como varrer a casa ou fazer compras, agora são responsabilidade integral da máquina.
Numa simbiose de dar inveja, essa é a proposta do
“Eu, robô”, filme inspirado na obra literária de Isaac Asimov, que brinca com o
imaginário ao criar uma interação quase mágica entre humanos e máquinas.
Nos contos publicados em 1950, Asimov traça o
desenvolvimento dos robôs artificialmente inteligentes e seus papéis sociais,
elaborando um sistema de deveres e obrigações aos dispositivos inteligentes.¹
Desde pequenas engenhocas até máquinas extremamente
complexas, os robôs tornaram-se, na obra de Asimov, reais facilitadores da vida
cotidiana e permitiram que seres humanos pudessem desfrutar de mais tempo livre
para trabalhar suas relações interpessoais.
Hoje, o fantástico mundo de “Eu, Robô”, com suas
inteligências artificiais, mescla-se à nossa realidade e assume os mais
diversos setores da sociedade produtiva quando o assunto é automatização dos
serviços.
Eu, Inteligência Artificial
Do programa de streaming que recomenda os melhores
filmes até laudar uma radiografia, a inteligência artificial (IA) tem
gradualmente se inserido no nosso cotidiano e mudado a forma como interagimos
com a tecnologia.
A transformação, muitas vezes sutil e silenciosa,
esconde algumas nuances desafiadoras deste novo mundo tecnológico. Profissões,
relações interpessoais e a até a forma como consumimos e votamos – veja os
relatos da Cambridge Analytica – estão
sendo alteradas graças à IA e, ao contrário do que se imaginava, ninguém está
livre dessa interferência tecnológica.
Segundo Kai-Fu Lee, autor do best-seller Inteligência
Artificial, a tecnologia atingirá a todos, sem distinção por diplomas,
abarcando tanto os profissionais altamente qualificados quanto aqueles com
baixa escolaridade.²
Algumas especializações da medicina já vêm
experimentando essa interferência da inovação, como a dermatologia e os
softwares capazes de reconhecer imagens de lesões cancerígenas com maior
especificidade e sensibilidade que os próprios peritos na área.³
Assim, uma nova carreira médica, mais tecnológica e
inovadora, está sendo moldada pela inteligência artificial e é fundamental que
saibamos nos adaptar e entender o que ela pode nos proporcionar.
2. Mas o
que é inteligência artificial?
Herbert Simon, considerado pai da inteligência
artificial, conceitua a tecnologia pela habilidade de a máquina performar em
tarefas que usualmente, quando realizadas por seres humanos, requerem pensar
com inteligência.⁴
Em outros termos, inteligência artificial nada mais é
do que o processo de recriar, através da máquina, o que é naturalmente típico
para inteligência humana, como reconhecer uma imagem até dirigir um carro.
Para tal, a fim de recriar a inteligência humana,
pesquisadores da IA estabeleceram a abordagem intitulada de Deep Learning (DL). Atática, semelhante às redes de
neurônios biológicos, consiste em construir neurônios artificiais,
interconectados, que transmitem e recebem informação.¹
O Deep Learning,
conforme Geoffrey Hinton explica, é inspirado na habilidade do cérebro humano
em assimilar padrões complexos de dados através do reforço das conexões
sinápticas.⁵ Desse modo, para que os neurônios artificiais leiam um raio-x, por
exemplo, é necessário um largo espectro de imagens previamente rotuladas, com o
diagnóstico feito por radiologistas, que treinam a máquina e fornecem alicerce
para o aprendizado.
Uma vez treinada, a máquina está pronta para ler
imagens não-rotuladas e aprofundar o conhecimento, indo cada vez mais fundo em
camadas e desmembrando a informação contida no raio-x, com o reconhecimento de
padrões como formas, limites e opacidades na imagem.
Ao final, na última camada, a rede neural já
identificou cada micro pedaço da imagem radiográfica e está pronta para
predizer, com base no treino ao qual foi submetida, o que o exame está mostrando.
Discernir sobre qual imagem representa o quê no Deep Learning é um exercício de
aprendizagem complexo, com várias camadas da rede neural artificial. Quanto
mais camadas, maior é a capacidade da máquina em desvendar padrões nas imagens.
O Deep Learning,
portanto, é definido como um método para promover o famoso Machine Learning (ML), que permite ao algoritmo adaptar e promover
o aprendizado à máquina.¹
Essas máquinas, embebidas de dados e algoritmos
inteligentes, estão redefinindo nossa forma de pensar como os dados são
utilizados e se relacionam. Mais do que isso, criou-se um mercado bilionário de
compra e venda de dados a fim de alimentar a IA, e grandes corporações aderiram
ao jogo em busca de uma quota tecnológica dessa revolução.
3. Os sete
gigantes da Inteligência Artificial
De meados de 1950, início das pesquisas sobre IA, até
2020, muita coisa no campo da inteligência artificial mudou.
Acostumados com computadores do tamanho de
frigobares, uma escassez de dados notória e pouco capacidade de computação, a
inteligência artificial demorou a sair do seu status de ficção científica e assumir espaço no mundo real.
Na verdade, após o início eletrizante da tecnologia,
cientistas da computação entraram num pessimismo generalizado ao observar que
as máquinas não funcionavam como eles haviam imaginado e que faltavam, ainda,
muitos recursos.
Esse período, marcado por uma redução das pesquisas e
ausência de suporte, foi denominada como o inverno da IA.
Foi somente com a popularização da internet e sua
oferta massiva de dados, atrelada ao avanço no poder de computação, que
técnicas como Deep Learning puderam
ser refinadas e a IA sair da hibernação. Afinal, nas palavras de Kai-Fu Lee,
não há nada melhor para os dados do que mais dados.¹
Hoje, a título de curiosidade, seu smartphone conta com um poder de
processamento milhões de vezes maior que os principais computadores que levaram
o homem à lua em 1969.
Assim, com um ecossistema favorável – Big Data, alto poder de computação e
engenheiros de IA aptos – as grandes empresas começaram a se interessar pela
tecnologia e formar o corporativismo de inteligência artificial, com grandes
laboratórios de pesquisa e inovação voltados para desenvolver algoritmos cada
vez mais impressionantes.
Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu, Alibaba e
Tencent, essas três últimas chinesas, são os sete gigantes que concentram
recursos em inovação e talentos a fim de desenvolver tecnologia de ponta em IA
e dominar o mercado.¹
4. A oftalmologia
do futuro, um exemplo de aplicação da IA
Muitos dos projetos dessas gigantes da IA não se
limitam ao reconhecimento facial ou a possibilidade de carro autônomos; na
verdade, o Google propõe uma mudança nos paradigmas e tem investido na
aplicação de técnicas de IA no exercício da medicina.
Uma das áreas mais propícias ao desenvolvimento e
execução dessas técnicas é a oftalmologia, uma vez que conta com um grande
volume de dados de alta qualidade e métodos avançados de imagem.
O resultado dos investimentos pode ser observado, por
exemplo, no recente trabalho publicado no Journal of the American Medical
Association (JAMA) entitulado Development
and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic
Retinopathy in Retinal Fundus Photographs.⁶
O estudo, liderado pela Google Research, consistiu na utilização das redes neurais
artificiais para, através da utilização de mais de 120.000 imagens de retina
retiradas do banco de dados (EyePACS), fazer um diagnóstico preciso da
retinopatia diabética (RD).
A utilização de um banco vasto de imagens associado
ao Deep Learning foi capaz de gerar
um impressionante algoritmo com 97,5% de sensibilidade e 93,4% de
especificidade. Isso é comparável, de acordo com o próprio estudo, à
classificação de imagens de RD de oito oftalmologistas previamente selecionados
por possuírem um alto grau de acerto e consistência na análise de imagens de
retina.
O algoritmo, impressionante e revolucionário, insere
a inteligência artificial com uma aplicabilidade no universo médico jamais
vista, pois retira o protagonismo do médico na análise de imagens e o transfere
à máquina.
A inovação, entretanto, ainda demonstrava algumas
limitações quanto ao avanço na democratização do acesso à saúde por ser
restrita a imagens de alta resolução retiradas de centros oftalmológicos.
Mas, em 2019, um estudo promissor publicado no JAMA
parece ter solucionado essa problemática. O trabalho utilizou-se da
inteligência artificial, sem conectividade a internet, para detectar, através
da lente da câmera de um smartphone
convencional, a retinopatia diabética referida. ⁷
Apesar de ser um estudo piloto em que o próprio autor
cita a necessidade de maiores pesquisas de largo espectro sobre a tecnologia IA
off-line, os resultados foram igualmente bons, com uma sensibilidade de 100% e
uma especificidade de 88.4% no diagnóstico da RD referida.
O custo-benefício dessa tecnologia de screening off-line e totalmente portável
é ainda imensurável nas comunidades que podem se beneficiar do avanço.
Imagine você que lugares remotos, sem o serviço de
oftalmologia, podem, numa simples atualização, contar com um algoritmo para
diagnosticar a RD referida na câmera do celular e mudar, de forma abrupta, a
qualidade do acesso à saúde dessa população, antes isolada.
É neste ponto que a revolução na maneira de exercer
medicina começa a acontecer; pacientes antes negligenciados pelo sistema de
saúde, muitos sem possibilidade de uma consulta médica especializada, têm na
palma da sua mão um recurso estrondoso para a melhora da qualidade de vida.
Um possível “prejuízo” para forma de
exercer a medicina convencional pelo especialista é revertido em um enorme
benefício para os que mais necessitam. A democratização do acesso à saúde pode
ser o maior ganho da medicina quando falamos de IA.
5. Os
próximos passos
A era pós-médicos, teoria formulada por Maxmen em
1976, em que a inteligência artificial inauguraria no século 21 uma nova forma
de exercer a medicina através apenas de computadores e paramédicos está, ao que
tudo indica, longe de acontecer.⁸ Entretanto, muito se especula sobre os limites
da IA na medicina; alguns arriscam dizer que a medicina ocidental tradicional
será remodelada para sempre e por definitivo e que muitas tarefas serão
preenchidas por máquinas num futuro próximo.
Maximização do cuidado médico em áreas descobertas pelo
sistema de saúde, habilidade da máquina em dizer o que o paciente com problemas
na comunicação está sentindo, análise de imagens cancerígenas sem necessidade
de biópsia para dar o diagnóstico, entre outros avanços são as infinitas
possibilidades que a IA pode nos proporcionar.
A revolução tecnológica promovida pela IA pode
alterar a forma de trabalho do profissional médico no futuro, invertendo a
balança dos cuidados e voltando os holofotes para uma medicina mais preventiva,
focada em evitar o aparecimento de doenças muito antes de qualquer sintoma.
As máquinas terão um papel indispensável no
diagnóstico médico, ampliando a cobertura de um serviço de alta qualidade a
todos, mas não serão capazes de dar conforto e alento aos pacientes que não
tiveram uma notícia otimista. Por essa razão, médicos mais humanos e
responsáveis, com empatia e habilidade de comunicação, vão ser cada vez mais
requisitados e terão grande valor numa nova sociedade tecnologicamente
inteligente.
Essa é aposta de Eric Topol, médico cardiologista e
autor de Deep Medicine, onde afirma
que o maior benefício promovido pela IA será a disponibilização de mais tempo
para fortalecer a empatia na relação médico-paciente.⁹
Também, Topol acredita que não só a relação
médico-paciente será afetada, mas a forma como selecionamos e treinamos os
médicos do futuro, com a valorização de profissionais com alta habilidade em
inteligência emocional.
Nesse contexto, há dois mil anos, Hipócrates
declarou, “é mais importante conhecer a pessoa que tem a doença do que
doença que tem a pessoa”.
Em última análise, os avanços tecnológicos, como a
inteligência artificial, irão permitir o resgate dos valores e virtudes da
profissão médica. As humanidades, há muito tempo esquecidas, ganharão um novo
papel no exercício da profissão e o maior beneficiário de tudo isso é, e sempre
será, o paciente.
Autor: Rafael Lobo de Souza
Instagram: @rafaelloboz
