[Entrevista] Pablo Barros, pesquisador da Universidade de Hamburg: Tecnologia em eventos
Conceitos como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ou Aprendizado da Máquina), IoT (Internet das Coisas) e Big Data estão cada vez mais presentes no setor de eventos. Conversamos com o doutor em Cognição Robótica pela Universidade de Hamburg, Pablo Barros, que apresenta melhor esses métodos e como eles aparecem no setor de inovação em eventos, seja em aplicativos ou no controle de acesso do participante, enfim, na tecnologia em evento de modo geral.
O que é e como surgiu o conceito de Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial é uma disciplina que permeia diversas áreas, entre elas computação e filosofia, no princípio, e hoje em dia biologia, neurociência, psicologia, entre muitas e muitas outras. O conceito básico da IA é estudar, desenvolver e aplicar maneiras de se resolver problemas que não se sabe a solução de antemão.
A computação é uma ciência que estuda a automatização da solução de problemas. O conceito base da computação é o que se chama algoritmo, uma sequência de passos, bem definidos e finitos, para se resolver um problema. Ou seja, um programa de computador nada mais é do que uma sequência de instruções (passos) que a máquina deve seguir para que consiga resolver um problema.
Por exemplo, ao preencher um formulário de cadastro em um website, pede-se ao usuário para digitar a data de nascimento dele. O sistema então deve calcular a idade do usuário, a partir da sua data de nascimento, e identificar se o usuário é menor de idade ou não. Nesse caso, a pessoa que desenvolve esse sistema sabe a solução para o problema: se eu pegar o ano atual e subtrair o ano de nascimento do usuário, eu tenho a idade dele. Se a idade for maior que 18, ele é maior de idade. Nesse caso, é fácil transferir essa solução para a máquina, por que eu sei exatamente como resolver o problema: ano Idade = AnoAtual – AnoNascimentoUsuário. Se Idade > 18, então Usuário = MaiorDeIdade.
A maioria das soluções computacionais voltadas a automação (seja industrial, seja comercial, seja doméstica), que virou produto nas décadas de 60, 70 e 80 são baseadas em problemas os quais se sabe a solução. São problemas que um ser humano qualquer conseguiria resolver, dado que ela tenha todas as instruções para isso.
Só que aí começaram a surgir problemas que não possuem solução bem definida, ou cuja solução não conhecemos. Um exemplo disso seria identificar a idade de uma pessoa pela foto dela. É fácil identificar a idade sabendo a data de nascimento, mas e se você não sabe a data de nascimento? Nem mesmo um ser humano consegue saber 100% a resposta correta dessa pergunta. Ou, pior ainda, mesmo que saiba identificar se uma pessoa é maior de idade ou não por uma foto, ele não consegue explicar como chegou nessa conclusão.
Algumas pessoas vão dizer que é pelo tipo de pele, pela presença ou ausência de pelo facial, pela “quantidade de experiência” transmitida no olhar da pessoa, e etc. Como, então, automatizar esse processo se não existe nenhum tipo de descrição “objetiva” e sim várias sugestões “subjetivas” de resolver esse problema?
Esse problema foi percebido bem cedo. Na década de 1940 o matemático britânico Alan Turing já se fazia essa pergunta, e alguns outros antes dele. Na década de 1950 surgiu a área de inteligência artificial. Vários matemáticos, estatísticos, cientistas da computação e filósofos se reuniram e começaram a discutir e formalizar uma direção: por que não criar uma solução que, em vez de apenas seguir passos pré-estabelecidos, conseguisse aprender por si só a como resolver o problema?
A IA é uma área de estudo que tenta desenvolver soluções automatizadas que aprendem a resolver um problema. E por que isso começou a envolver outras áreas (biologia, psicologia, etc…) com o tempo? PorQue a pergunta a ser respondida começou a ser: o que é, e como é “aprender”. Uma das melhores formas de entender o processo de “aprender” é tentando entender como isso funciona no mundo real, como um ser humano, ou um animal, aprende.
Como podemos ver a Inteligência Artificial em nosso dia a dia?
IA como ciência estuda e desenvolve maneiras de desenvolver soluções automatizadas para aprender a resolver problemas.
Como é uma ciência bastante abrangente, a aplicabilidade dessas soluções é universal. Já há mais de duas décadas, a maioria das soluções automatizadas de larga escala possuem soluções baseadas em IA. Por exemplo, os sistemas operacionais para controle de maquinário, bancos, controle aéreo, predição de tempo, controle de tráfego, procedimentos cirúrgicos, acompanhamento médico, comunicação– email, Skype, – e hoje em dia, até mesmo o jornalismo.
Notificações push enviadas via app de eventos e as pulseiras de acesso com tecnologia NFC são alguns exemplos de tecnologias avançadas aplicadas à gestão de eventos. Você pode explicar como funcionam essas tecnologias e por que elas são vantajosas?
As notificações por si só são uma funcionalidade bastante comum hoje em dia em smartphones, e não se caracterizam como IA, já que são um mecanismo, via software, para chamar a atenção do usuário. O que desencadeia a notificação, por outro lado, pode ser sim um sistema de IA. Um exemplo disso pode ser um tipo específico de programa de computador, chamado crawler, que vasculha a internet buscando informações sobre algo que o usuário possa achar inteligente. Caso esse programa utilize-se de técnicas para aprender o que o usuário considera ou não interessante e/ou discernir se uma certa informação se enquadra nessa categoria, aí sim esse programa utiliza-se de técnicas de IA para tanto.
Por outro lado, aparelhos que usam NFC se enquadram mais no conceito de Internet das Coisas (Internet of things, IOT), que explora a conectividade entre diferentes equipamentos físicos para obter informações e/ou atuar em tempo real. Novamente, uma vez que essas informações obtidas por pulseiras são utilizadas por um sistema de recomendação, ou por um sistema de inferência (por ex., identificar o padrão de comportamento de um certo público em um certo evento), aí sim, esse sistema possivelmente vai utilizar técnicas de IA. No fim, a ideia de se utilizar técnicas de IA é obter uma certa informação que não pode ser obtida por simples decisões pré-estabelecidas. As decisões são aprendidas com o tempo.
Tecnologias como NFC ajudam a coletar dados em tempo real, ou seja, podem facilitar a obtenção das informações que tal sistema precisa para aprender.
Um exemplo de tecnologia muito utilizada em eventos corporativos para otimizar a experiência do participante é a realidade virtual. Esse recurso parece muito comum na Europa e EUA, mas pouco explorado em eventos no Brasil, ou feita de forma ainda rudimentar. Como a realidade virtual pode melhorar a experiência do cliente com a marca em um evento, na sua opinião? E o que falta para ela se popularizar ainda mais no Brasil?
A realidade virtual é uma forma de apresentar informações ao usuário, nesse caso, informações sensoriais (visão e audição), de forma controlada. Ou seja, eu escolho o que o meu usuário pode ver e ouvir. É bastante similar a um filme ou jogo eletrônico. A diferença maior é que as tecnologias atuais de realidade virtual permitem que essa exibição da informação seja feita de forma a enganar os sistemas de visão e audição do usuário com o intuito de obter total imersão no ambiente que se pretende simular/controlar.
Dito isso, sistemas de realidade virtual atuais utilizam-se de técnicas de IA para aumentar a capacidade de imersão (ou seja de “enganar os sentidos”) do usuário. Projetar imagens na frequência correta, identificar como controlar a visão da câmera dentro do mundo virtual de forma a diminuir o sentimento de náusea do usuário, etc…
Uma vez que grandes empresas de tecnologia estão solucionando esses problemas, essa tecnologia em específico começa a se popularizar. O uso de VR para a apresentação de um ambiente controlado é com certeza a maior aplicação dessa tecnologia. O exemplo mais óbvio é em relação ao entretenimento, com games e filmes, por exemplo, mas começou a ser aplicada também em toda e qualquer situação que você precisa colocar o usuário em outro ambiente, como em um evento. O mesmo pode ser feito para qualquer produto no qual o usuário precise estar imerso, ou transportar o cliente para um destino turístico, por exemplo.
Acredito que o custo dessa tecnologia ainda é alto – não mais dos equipamentos, já que conseguimos rodar ambientes de realidade virtual em smartphones hoje em dia. Mas, desenvolver os cenários específicos que desejamos mostrar ao usuário é um processo caro, que poucas empresas podem pagar. Acredito também que a própria aceitabilidade dessa tecnologia impede que ela seja totalmente difundida hoje, já que muitas pessoas ainda a tratam como ficção científica. Vai demorar mais um pouco até que as próximas gerações, que aceitam melhor esse tipo de tecnologia, estejam dominando o mercado de desenvolvimento e de consumo. Aí pode ser que essa tecnologia se difunda mais facilmente.
O que é esperado para a IA no futuro? Ela pode mudar o mercado de trabalho, como apontam alguns pesquisadores?
Já está mudando. Desde a década de 1990, a grande maioria das profissões mudou drasticamente por causa do desenvolvimento e aplicações de técnicas de IA em diferentes soluções. Quem trabalhou em bancos no início da década de 1990, por exemplo, exercícia funções que hoje em dia são inimagináveis. O mesmo é válido até mesmo para profissões que não trabalham “diretamente” com alta tecnologia, como fazendeiros. Hoje em dia a maior parte dos processos, sejam eles de extração, venda e gerencial envolvem sistemas computacionais que aplicam técnicas de IA.
É de consenso geral que hoje estamos vivendo uma revolução industrial muito mais aguda do que a dos séculos passados. A grande maioria das profissões que existem hoje em dia se extinguirão em 50 anos, já que a automação não é somente mecânica, como foi nas últimas revoluções industriais, mas cognitiva.
Isso vem acontecendo nos últimos anos, e vai ficar cada vez mais grave. Não quer dizer que necessariamente a maior parte da população global vai ficar desempregada do dia pra noite, mas vai existir uma evolução gradual (porém muito mais rápida do que nos séculos passados) na transição para novas profissões. Cabe, claro, aos governos dos países entender como isso vai impactar cada sociedade e começar, como já começaram europeus e asiáticos, por exemplo, a preparar mudanças profundas na sociedade.
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