No "quinto paradigma" da C&T, máquinas poderão gerar conhecimento sem intervenção humana – Jornal da USP
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No "quinto paradigma" da C&T, máquinas poderão gerar conhecimento sem intervenção humana
Em texto publicado em revista internacional, professores da USP discutem o futuro do aprendizado de máquinas
Por Redação - Editorias: Ciências - URL Curta: jornal.usp.br/?p=58868
Inteligência artificial é tema de editorial assinado por professores da USP em periódico internacional – Arte sobre foto/Visualhunt
No editorial de um volume especial publicado recentemente pela revista científica Ceramics International, do grupo Elsevier, o docente do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP Osvaldo Novais de Oliveira Jr. discute o impacto do que ele denomina "quinto paradigma da ciência e tecnologia". O convite para assinar o texto foi feito por editores da Elsevier, que conheceram o docente durante visita ao IFSC há alguns meses e souberam de seu interesse no uso de inteligência artificial para editoração científica.
Osvaldo Novais – Foto: Divulgação
O editorial Shaping the Future of Materials Science with Machine Learning, assinado por Novais e pelos professores José Fernando Rodrigues Junior e Maria Cristina Ferreira de Oliveira, ambos do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, apresenta um volume que compila 24 artigos publicados em várias revistas científicas, entre 2007 e 2016, destacando o uso do aprendizado de máquina em ciência dos materiais. O aprendizado de máquina é realizado com técnicas para ensinar tarefas a sistemas computacionais por meio de processos interativos comumente denominados de "treinamento".
Novais explica que o "quinto paradigma da ciência e tecnologia" define a era em que os sistemas artificiais (ou seja, as máquinas) poderão gerar conhecimento, com pouca ou nenhuma intervenção humana. Para ele, há diversas razões para acreditar nessa previsão, haja vista as metodologias denominadas Big Data e o aprendizado de máquina que têm possibilitado armazenar um vasto conteúdo de dados numa única máquina, que pode ser treinada para executar tarefas variadas.
Maria Cristina Ferreira de Oliveira – Foto: ICMC
"De fato, os desafios em armazenar, gerenciar, compartilhar e extrair enormes quantidades de dados estão longe de ser triviais. São necessárias várias camadas de recursos e ferramentas, incluindo amplo armazenamento, segurança de dados, gerenciamento de informação e, em geral, inteligência artificial eficaz", destaca o editorial.
Na última década, houve um rápido desenvolvimento na compreensão de fala e texto por máquinas, o que melhorou, por exemplo, a qualidade dos tradutores automáticos. Para Novais, esse avanço permitirá que, dentro de cinco ou dez anos, já existam máquinas com nível de compreensão textual elevado. Segundo ele, o início do quinto paradigma se dará com a soma dessa habilidade com as novas metodologias que permitem armazenar dados facilmente processados por máquinas.
O docente do IFSC crê que a ciência dos materiais continuará sendo central para as novas tecnologias, pois materiais cada vez mais sofisticados serão necessários para construir e alimentar com dados as máquinas inteligentes. Exemplos são os nanomateriais para diagnóstico e terapia em medicina, e a produção de sensores e materiais apropriados para veículos autônomos.
Segundo José Fernando Rodrigues Junior, da carroça ao ônibus espacial, ou do ábaco ao supercomputador, a humanidade sempre foi beneficiada com os resultados que os meios tecnológicos lhe proporcionaram. No entanto, ele afirma que, apesar de haver especulações sobre os cenários futuros decorrentes das novas tecnologias, as previsões não são precisas. Elas se baseiam na configuração existencial do tempo presente, tentando-se prever os fatos de uma realidade que ainda não se consolidou.
José Fernando Rodrigues – Foto: Divulgação
Ainda na opinião de Rodrigues, tal realidade está mais perto do que se imagina, pois a evolução científico-tecnológica ocorre de maneira supralinear, autoalimentando-se e resultando em um avanço exponencial. "Já há resultados significativos, como os algoritmos de Deep Learning [Aprendizado Profundo] e os tradutores de idiomas baseados em muitos exemplos e em probabilidade bayesiana", explica o docente, mencionando também que a consolidação do novo paradigma depende de aperfeiçoamentos nos algoritmos de aprendizado de máquina, sensores de dados, modelos matemáticos, descrições de fenômenos físicos e de avanços na ciência de materiais que resultem em dispositivos computacionais mais robustos.
Caso as previsões dos autores estejam corretas, daqui a 20 anos as máquinas inteligentes poderão "sair" das páginas de HQs e livros de ficção científica para, talvez, formular novas teorias físicas ou resolver problemas complexos de química e engenharia.