É a líder da IBM para a inteligência artificial (IA), empresa onde está há 21 anos depois de uma passagem pela NASA. Chama-se Aya Stoffer, é israelita e com 55 anos admite que a humanidade “tem assistido em pouco tempo a avanços incríveis”. Apesar disso, esta mulher numa posição que “ainda é rara”, a da liderança numa área tecnológica, admite “que as expectativas das pessoas e dos filmes costumam ser demasiado ambiciosas – “inovar demora mais tempo”.

Depois de ter explorado a pesquisa online, em 2007 dedicou-se ao projeto Jeopardy que deu origem a um dos programas mais determinantes na IBM atual, o sistema de IA Watson – que começou a por sistemas a dar as respostas do jogo Jeopardy. Hoje o Watson é usado em todo o tipo de funcionalidades, dando respostas a partir de vastas bases de dados em linguagem natural, que ajudam a tomar decisões em áreas tão diversas como a saúde ou culinária. Neste contexto, o que a entusiasma mais agora? “Os sistemas de IA são mesmo mais básicos que um gato a nível de perceção e compreensão, mas há uma nova tendência que está a mudar essa realidade”.

Aya Stoffer explica-nos que o que foi feito nos últimos 15 anos e permitiu criar sistemas como a Siri, Google Assistant, Watson ou Alexa, foi usar uma estratégia de inteligência artificial que usa redes neuronais – que tentam imitar em parte o processo do nosso cérebro, treinando sistemas a otimizar relações entre dados obtidos (são precisos muitos dados) para prever resultados: determinando, por exemplo, se o que está numa foto é mesmo um gato. “Nos anos 1970 e 80 usava-se a chamada inteligência artificial simbólica ou lógica, era feita à base de regras lógicas para alimentar os sistemas e essa foi a altura do inverno do IA, onde não se avançou quase nada”.

O que os especialistas da IBM e de outras empresas estão agora a construir é o que se chama de rede lógica neuronal, “onde os nós na rede são como portais de lógica que podem produzir raciocínio dentro da rede neuronal alimentada com muitos dados”. Confuso? A especialista explica em termos mais simples: “a IA atual precisa de milhares de fotos de gatos para reconhecer que é um gato ou de milhares de situações em que alguém meteu a mão no fogão quente e se queimou, mas uma criança não precisa disso tudo para saber o que é um gato ou como queima a mão. Se os pais lhe disserem que os animais peludos com orelhas pontiagudas e bigodes são os gatos ou lhe explicarem que se colocar a mão no fogão quente se vai queimar, ela fica a saber por lógica (o que não invalida que queira experimentar)”. É esse processo humano que a IA atual não tem e, havendo a junção entre as redes neuronais atuais com o processo lógico de regras, “vamos ter IA com o raciocínio e perceção que tem faltado”.

Tudo isto será fulcral para os sistemas conversacionais, que atualmente “ainda não percebem a conversa”, são apenas treinados para mapear o que dizemos com correspondências em bases de dados enormes. Esta descoberta já está a alimentar o projeto Debater, da IBM, que permitiu criar um sistema que consegue discutir com humanos fora da zona de conforto da IA atual, que é em sistemas de jogos com regras definidas. “A subjetividade de um debate é assim o palco perfeito.

O Debater vai começar a dar ao Watson a análise ao sentimento com que as coisas são ditas, para determinar logo a intenção das frases e isso começa com resumos de informação para tirar o sumo do que é mais importante e demonstra raciocínio. Em teste está um sistema que resume milhares de comentários (e suas intenções) para a Bloomberg e para a cidade de Lugano, na Suíça. “Tanto as empresas como os governos querem perceber o que as pessoas querem e estes sistemas de resumo conseguem fazer isso como nunca se fez”, diz – o Facebook estará a testar uma solução semelhante para resumir notícias, soube-se esta semana. Esta tecnologia pode trazer ganhos em muitas áreas, do chatbot do banco à assistente digital, mas também criar novos serviços, nunca antes vistos.