Os participantes da 2ª Sessão Temática Virgilio Almeida, Edgar Zanotto, Gianna Sagazio, Tingting Zhu e Adalberto Fazzio

2ª Sessão Temática da Reunião Magna da ABC 2021 aconteceu no dia 13 de outubro. Os cientistas Adalberto Fazzio (Universidade de São Paulo, membro titular da ABC), Tingting Zhu (Universidade de Oxford) e Virgilio Almeida (Universidade Federal de Minas Gerais e diretor da ABC) foram convidados para debater o tema “A Inteligência Artificial e seus Impactos no Cotidiano”, dando sequência à 2a Conferência Magna, proferida por Stuart Russell (Universidade da Califórnia em Berkeley). A sessão foi moderada por Edgar Zanotto (membro titular da ABC) e Gianna Sagazio (Confederação Nacional da Indústria).

A descoberta de materiais sob holofotes

Com a frase “Materiais são uma chave para a segurança econômica e nacional”, de Barack Obama, o físico Adalberto Fazzio iniciou sua palestra, destacando a importância do programa “Materials Genome Initiative” (2011, EUA), responsável pelo incentivo à descoberta, estudo e comercialização de materiais úteis à sociedade e à indústria. 

Diretor do Laboratório Nacional de Nanotecnologia/CNPEM, Fazzio  estuda atualmente materiais 2D, isolantes topológicos e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina para previsões de novos materiais e novas propriedades.

Em sua apresentação, o pesquisador discorreu sobre as etapas de seu próprio método científico de estudo, oferecendo um olhar didático e convidativo não só à área de física, mas ao vasto horizonte possibilitado pelo desenvolvimento e incrementação da inteligência artificial (IA) para aprimorar assuntos diversos. 

Fazzio finalizou sua palestra citando Bryce Meredig, quando diz: “O aprendizado de  máquina [machine learning] não substituirá cientistas, mas cientistas que o utilizam  substituirão aqueles que não o fazem”, enfatizando a notabilidade dessa recente, porém, revolucionária técnica.

Otimizando serviços de saúde com IA

A pesquisadora da Academia Real de Engenharia (reino Unido), que atua no Departamento de Ciências da Engenharia da Universidade de Oxford, Tingting Zhu, abordou a utilização da inteligência artificial (IA) no campo da medicina – sobretudo, em hospitais monitorados-, apresentando dispositivos e técnicas ligadas ao aprendizado de máquina capazes de registrar dados específicos, interligar informações e, de forma geral, otimizar o tratamento de pacientes.

O desenvolvimento do aprendizado de máquina para compreensão de dados complexos de pacientes, com ênfase em inferência Bayesiana e deep learning, é uma vertente importante do trabalho da doutora, que se inclina sobre temas e aplicações relativas à evolução tecnológica no mundo. 

“Nós vivemos uma era muito animadora, por causa dessa nova metodologia de IA”, comentou Zhu, exemplificando com aparatos tecnológicos em fase de estudo e aperfeiçoamento, que, aos poucos, vêm ganhando espaço em instalações hospitalares.

Tingting Zhu explicou que os métodos, uma vez implementados, poderão explorar o conteúdo de bancos de dados complexos, realizando inferência robusta e automatizada em grande escala – algo inviável na análise manual -, e, então, prever condições médicas que poderiam, sem a IA, serem descobertas tarde demais.

O lado oculto da IA e como evitá-lo

“Nos países em desenvolvimento, existe um dilema que é: ‘inovação x impacto social’. Nem sempre as duas andam juntas”, frisou o Acadêmico Virgilio Almeida, explicitando as mazelas do uso egocêntrico, isto é, que beneficia um lado em detrimento de outro, da IA.

Engajado na área de computação social, incluindo o impacto social, político e econômico dos algoritmos, o professor da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) falou sobre a substituição de mão de obra por máquinas inteligentes, problema que aumenta a desigualdade econômica e social no país e no mundo. Almeida também destacou o mau funcionamento da IA em contextos sociais, nos quais há baixo monitoramento, falta de precisão, e até mesmo racismo, o que, inevitavelmente, balança pilares importantes do país.

“Os desafios de pesquisa associados a identificação de riscos a inteligência artificial são múltiplos e envolvem questões como transparência, explicabilidade e identificação de vieses de algoritmos” indicou Virgilio Almeida, defendendo o incentivo às pesquisas que contribuem para o desenvolvimento benéfico da IA como uma possível solução para inúmeras mazelas, investigando o sentido dos dados coletados e interpretados por algoritmos e, assim, evitando impactos de conclusões errôneas no tecido social nacional.

Debate

Em pergunta endereçada a Virgilio Almeida, foi questionada a opinião de Eric Schmidt (Ex-CEO da Google) sobre a exigência de explicabilidade do projeto de lei da União Europeia que bloqueia as inovações de IA. O pesquisador argumentou que o consenso social é de difícil alcance, mas também explicou que transparência e confiança são conceitos intrínsecos no campo da IA, sendo imprescindível um entendimento pleno, por parte da população, para que a aceitabilidade da implementação tecnológica cresça.

Convidada a opinar, Tingting Zhu ressaltou a necessidade de transparência e didática na relação desenvolvedor-médico-paciente, para que os dados coletados e inferidos sejam úteis no tratamento precoce de doenças diversas. “Os humanos vão trabalhar com as máquinas para que elas consigam tomar decisões melhores”, disse Zhu, explicitando a cooperação da IA no fornecimento de informações valiosas para que o corpo médico possa, a partir disso, atuar de forma precisa.

Confira na íntegra a gravação da 2ª Sessão Temática da Reunião Magna clicando aqui.