Acompanhe aos outros capítulos da série, no final dessa matéria.
Essa matéria será um pouco diferente. Irei escrever sobre o DeepMind apenas ao final do artigo, antes pretendo fazer uma introdução à inteligência artificial (IA), falar sobre seus diferentes tipos e mostrar como o Watson, da IBM, atua na saúde.
DEFINIÇÃO, DESAFIOS E EXEMPLOS
O conceito de IA é muito discutido, mas essencialmente busca-se fazer com que máquinas sejam capazes de fazer tudo que um ser humano pode, inclusive com algum grau de consciência
Diversos são os desafios enfrentados por pesquisadores, principalmente as habilidades de visão, fala natural, compreensão do ambiente e manipulação de objetos. Outro grande problema, provavelmente o maior, é que o cérebro é uma das coisas mais complexas que existem no mundo, se não a mais.
O poder de interpretar o mundo e agir de acordo, é o que nos torna tão únicos. São diversas variáveis, que ainda são impossíveis de serem captadas pela mais avançada engenharia. O que nos possibilita essa interpretação é nossa inteligência, que por sua vez baseia-se na nossa capacidade de aprender. Com isso, uma das maiores pergutas a ser respondida é: Como fazer uma máquina aprender?
Alguns devem pensar que esse assunto ainda é ficção científica, mas nem mesmo se dão conta de que a inteligência artificial está na frente de nossos olhos diariamente. A IA rasa (como alguns autores classificam) está presente nos sistemas de recomendação do Amazon, Youtube e Facebook, em um caixa eletrônico que é capaz de ler o que está escrito em um cheque e identificar seu valor.
TIPOS DE IA
Existem muitas categorias de IA, mas geralmente surgem a partir de dois modelos de IA, “Regras” e Emulação. Se você está curioso quanto às categorias, ou gostaria de se aprofundar mais, clique aqui.
O modelo de “Regras” consiste em criar regras de programação para toda e qualquer interpretação que um cérebro deva ter em relação ao ambiente. Se você parar para pensar um instante, provavelmente chegara à conclusão de que isso levaria uma vida toda. Em concordância com isso, preferi falar um pouco mais sobre o modelo de Emulação.
A emulação cerebral tem como base o escaneamento de um cérebro real, de alguém que já sabe fazer coisas e reagir ao mundo. Buscam-se todos os detalhes possíveis, quais tipos de células são utilizadas, a localização delas, quais as concentrações químicas existentes nesse ambiente etc. A partir da compilação criam-se modelos, e ao obter bons modelos de como cada célula funciona, seriamos capazes de fazer uma reprodução do cérebro.
Com esse approach aparentemente mais fácil e menos trabalhoso (o que na prática não o é), nossas mentes e personalidades serviriam de base para o cérebro de robôs. Claro que alguns traços seriam diferentes, onde o cérebro dos robôs adicionariam ou retirariam capacidades, como por exemplo a noção de força, que é limitada pelo desenvolvimento muscular de cada indivíduo, em robôs é limitada pela sua composição. De certa forma seriam muito diferentes da mente humana, porém teria a mesma base de consciência e personalidade.
Não entrarei nas discussões que esse tipo de avanço gera, pois são inúmeras. Uma que achei interessante é quanto ao impacto social dessas máquinas capazes de fazer quase tudo que o ser humano é. Por exemplo, robôs são imortais e podem viajar eletronicamente por qualquer via de comunicação. Para ilustrar, imagine um robô-médico aqui no Brasil, que faz o upload de sua mente para uma outra carcaça na África, em questões de segundos. As pessoas teriam a possibilidade de escolher entre viver como um humano, ou plugar sua mente na de um robô e viver como um.
A IA é amada, odiada e as vezes considerada ficção cientifica, então vamos voltar para qual pode ser seu impacto na saúde.
Através da inteligência artificial somos capazes de:
– Melhorar nossos diagnósticos
– Reduzir os erros na saúde
– Realizar cirurgias que hoje são incapacitadas por limitações humanas
– Realizar melhores tratamentos
– E muito mais
Quem foi ao Health 2.0 Latin America Conference deve se lembrar do NAO, um robô cujo principal uso tem se dado na área da educação, mas que possui uma programação para auxiliar na atenção a crianças autistas, além dos seus “irmãos” mais velhos, capazes de auxiliar na remoção de pacientes dos leitos etc.
[youtube]http://youtu.be/lm3vE7YFsGM[/youtube]
WATSON
Outro exemplo é o do supercomputador da IBM, o Watson. Projetado em 2007 com o objetivo de apoiar diagnósticos clínicos, possui o título de computador mais potente do mundo, com mais de 15 trilhões de bytes, o equivalente a 2800 computadores comuns juntos.
Em 2011, Watson foi colocado à prova em um jogo de perguntas e respostas, o Jeopardy (similar ao antigo Jogo do Milhão do SBT), contra 2 experts humanos. Teve um resultado surpreendente, dominou o jogo do começo ao fim, acertando as perguntas mais difíceis. Se você assistir ao vídeo abaixo, ira notar que a mente humana é extremamente rápida, em alguns momentos superando o Watson, mas no final quem leva o troféu é a máquina, como muitas já o fizeram em jogos de xadrez, como o Deep Blue (também da IBM).
[youtube]http://youtu.be/WFR3lOm_xhE[/youtube]
Atualmente o Watson é utilizado pelo New York Genome Center no auxilio ao combate do Câncer Cerebral. O Glioblastoma é um câncer muito agressivo e o tipo mais comum de CA Cerebral em adultos americanos, por tamanha velocidade de desenvolvimento cria a demanda de um tratamento preciso e rápido. Por ter uma capacidade de processamento altíssima, o Watson cruza dados do DNA do paciente, com informações médica e de estudos, para propor o tratamento mais eficiente.
Veja um demo do Watson sendo utilizado no diagnóstico de um câncer e seu tratamento:
[youtube]http://youtu.be/8lGJ0h_jAp8[/youtube]
DEEPMIND
Adquirido no início de 2014 pelo Google, a DeepMind é considerada uma das IA mais avançadas em aprendizado profundo. O objetivo público da empresa é criar um sistema de buscas tão avançado, que funcionará como um amigo cibernético na hora das pesquisas.
Como dito antes, um dos grandes desafios da IA é aprender. Com a entrada de uma das empresas mais poderosas do mundo no jogo, com certeza notaremos mudanças no setor. Ao desenvolver um sistema avançado de aprendizado, o Google será capaz de entrar na saúde com um poder ainda maior que o do Watson, que é uma máquina de alto processamento, porém que toma as decisões de resposta baseadas apenas em probabilidade, será capaz de aprender com o processo e seus resultados.
Junte capacidade de processamento (que o Google já tem, e será descrito no próximo capítulo, sobre computador quântico), uma IA avançada (DeepMind) e robótica avançada (será discutido no capítulo 5, sobre a aquisição da Boston Dynamics), agora pergunte-se: O quão longe o Google está de um super robô capaz de impactar significativamente na velocidade e acurácia da saúde? Antes diziam que teríamos super robôs em 2050, hoje já se fala em 2020.
Para finalizar, deixo um vídeo da Stanford Graduate School of Business, com o título The Future of Healthcare: Artificial Intelligence & Clinical Support Systems. Aproveite e reflita:
[youtube]http://youtu.be/-kersW3tuLQ[/youtube]
Acompanhe os outros capítulos da série:
Capítulo 1/7 – Google.com – mapeando o comportamento do ser humano
Capítulo 2/7 – Devices do Google – monitoramento 24/7 dos comportamentos e hábitos humanos
Capítulo 3/7 – DeepMind – desenvolvendo a Inteligência Artificial
Capítulo 4/7 – D-Wave – o uso da Computação Quântica
Capítulo 5/7 – Boston Dynamics – pioneirismo na robótica
Capítulo 6/7 – Project Loon – a democratização da Internet
Capítulo 7/7 – Calico – amarrando as tecnologias Google
