IA, o Faz‑Tudo, da Previsão de Doenças ao Avanço da Acessibilidade para Pessoas com Deficiência

A inteligência artificial decolou no ano passado e não deixou nenhuma indústria intocada em seu rastro. Foi o lançamento do ChatGPT que fez o interesse no subcampo de IA, IA generativa, explodir, e todos passaram a usar a tecnologia tanto como consumidor quanto como fornecedor de serviços.  

De acordo com uma pesquisa da McKinsey, a maioria das organizações (55%) já está utilizando IA em pelo menos uma função de negócios. Isso faz sentido, visto que a IA está influenciando tudo, desde vendas, marketing e serviços ao cliente até segurança, dados, tecnologia e outros processos.

Um Olhar sobre a IA e sua Capacidade de Transformar Indústrias

IA, um conceito que existe desde a década de 1950, é a inteligência das máquinas. É a capacidade de uma máquina de executar funções cognitivas muito semelhantes às humanas. 

A inteligência humana é o que nos diferencia dos demais seres vivos. É a capacidade de aprender coisas novas, racionalizar, adaptar, resolver problemas, planejar, improvisar e agir. A inteligência é a base da experiência humana, e agora estamos recriando‑a artificialmente em empreendimentos científicos. Como resultado, os sistemas de IA atuais demonstram alguns desses traços da inteligência humana, incluindo aprendizado, raciocínio, resolução de problemas e percepção.

Portanto, IA é simplesmente a simulação da inteligência humana em máquinas. Aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da IA que se refere à capacidade dos programas de computador de aprender a partir de dados e se adaptar sem assistência humana. 

Em seguida, há o aprendizado profundo, que possibilita esse aprendizado automático por meio de enormes quantidades de recursos de dados, como texto, imagens ou vídeo, que são vastos demais para os humanos. O aprendizado profundo usa redes neurais, baseadas nas formas como os neurônios interagem no cérebro humano — para absorver e processar dados. Três tipos de redes neurais artificiais usadas aqui incluem redes neurais feed‑forward, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo permitem que a IA execute tarefas mais complexas ao processar dados que lhes possibilitam detectar padrões, fazer recomendações e previsões, e então adaptar‑se a novos dados e experiências.

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Amplos Casos de Uso da IA, Revolucionando Indústrias

Todos os avanços na tecnologia de IA ao longo dos anos permitiram que ela fosse usada em diversos setores, encontrando aplicação em quase todos os segmentos de negócios. 

Para começar, os chatbots ajudam a melhorar a experiência do usuário online. O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é usado para tornar a conversa mais humana e pessoal. Esses assistentes alimentados por IA também podem ter engajamento em tempo real com os clientes. Segundo a Servion Global Solutions, 95% das interações com clientes serão alimentadas por IA até 2025. 

Na área de mídia e entretenimento, a IA está trazendo uma nova era de eficiência e criatividade. De artistas a cineastas e desenvolvedores de jogos, os criadores de conteúdo estão aproveitando o poder dos algoritmos de IA para gerar roteiros e narrativas. 

A IA está sendo ainda mais usada para facilitar a tradução em tempo real em textos, vídeos, podcasts e outros formatos multimídia que tornam o conteúdo acessível a um público mais amplo. Baseando‑se nisso, a tecnologia analisa sutilezas linguísticas e movimentos faciais para ajudar na tradução de sincronização labial. Isso enriquece a experiência do espectador e transforma como o conteúdo audiovisual é sincronizado em diferentes idiomas.

Além disso, atores sintéticos que retratam uma pessoa real em ambientes digitais, cópias publicitárias focadas no cliente e a geração autônoma de notícias e resumos são outras maneiras pelas quais a IA está ajudando a indústria de mídia.

Essa tecnologia também está influenciando nosso estilo de vida, principalmente por meio de veículos autônomos. Empresas como Tesla (TSLA ), Toyota e Audi estão usando aprendizado de máquina para construir veículos autônomos, fornecer assistência ao motorista e, em última instância, eliminar a necessidade de um operador humano. Neste setor, a IA também está sendo usada para filtros de spam, reconhecimento facial e para oferecer recomendações personalizadas que aumentam o engajamento. 

A IA também está avançando no setor educacional para ajudar a melhorar a produtividade do corpo docente ao automatizar tarefas administrativas, como mensagens personalizadas, gerenciamento de matrículas e lidar com outras questões rotineiras. Ela ainda ajuda a personalizar material de aprendizagem, criar conteúdo inteligente e fornecer Assistentes de Voz para material de aprendizado extra ou assistência.

Isso é apenas a ponta do iceberg, porém, já que a IA tem usos vastos, incluindo navegação para informações precisas e detalhadas, recursos humanos para facilitar processos, agricultura para ajudar na colheita de culturas de forma mais rápida e em maior volume, jogos para criar NPCs semelhantes a humanos, e finanças para melhorar uma ampla gama de serviços. 

Além disso, a IA está encontrando uso em segurança de dados para identificar ameaças desconhecidas, identificar falhas, prevenir ameaças e reconhecer ações não caracterizadas. Além de ajudar no gerenciamento de tráfego, compartilhamento de viagens e planejamento de rotas na indústria de viagens, a IA também oferece suporte em controle de qualidade, inspeção e gerenciamento da cadeia de suprimentos. 

Então há a robótica, onde a IA é comumente usada para detectar obstáculos e pré‑planejar trajetos. Em breve, a inteligência artificial geral (AGI) também será uma realidade, o que significa que as máquinas terão a inteligência para executar e realizar tarefas intelectuais que atualmente só os humanos podem fazer. Organizações como a OpenAI estão trabalhando na criação de uma tecnologia que supere a inteligência humana. 

IA para Tornar a Internet Mais Acessível

Como apontamos, a IA está mudando quase todos os setores, e ainda assim, não é todo o alcance de seu uso. Por exemplo, pesquisadores da Ohio State University estão desenvolvendo um agente de IA para tornar a internet mais acessível para pessoas com deficiência. Esse agente de IA será capaz de navegar no complexo sistema da web para concluir tarefas complexas em qualquer site usando comandos de linguagem simples.  

De acordo com o estudo apresentado na 37ª Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS) em dezembro, há barreiras crescentes ao acesso à internet, da qual dependemos para nossa vida diária e trabalho. Para remover esses obstáculos e diminuir a disparidade, especialmente para pessoas com deficiência, o estudo utilizou informações de sites ao vivo e criou agentes web.

Esses assistentes de IA online aproveitam um algoritmo de aprendizado profundo e grandes modelos de linguagem (LLMs) para funcionar de maneira semelhante à forma como nós, humanos, navegamos na internet. O modelo criado pode entender o layout assim como a funcionalidade de diferentes sites apenas usando sua capacidade de processar e prever linguagem.  

Para desenvolver essa solução, a equipe primeiro criou o conjunto de dados Mind2Web para agentes web gerais. Os pesquisadores usaram 137 sites reais diferentes para mais de 2.000 tarefas abertas, como seguir contas de celebridades nas redes sociais, reservar voos internacionais e agendar testes no DMV, para treinar seus agentes. 

De acordo com a coautora do estudo, Yu Su, que é professora assistente de ciência da computação e engenharia na Ohio State, foi principalmente por causa da capacidade do modelo de adotar a natureza complexa e dinâmica dos sites atuais e lidar com a internet em constante desenvolvimento que seus agentes foram um sucesso. Su disse:

“Só se tornou possível fazer algo assim por causa do desenvolvimento recente de grandes modelos de linguagem como o ChatGPT.” 

Desde que o chatbot se tornou público em nov. 2022, milhões de pessoas o usaram para criar conteúdo. Recentemente, o CEO da OpenAI, Sam Altman, revelou que a versão mais recente do chatbot GPT‑5 será lançada este ano com funcionalidade de vídeo e mais precisão. Segundo Altman, a IA não apenas mudará a forma como trabalhamos, mas os avanços na tecnologia “ajudarão a acelerar drasticamente a taxa de descobertas científicas.”

Além do Mind2Web, pesquisadores da Ohio State também apresentaram uma estrutura chamada MindAct, que usa tanto modelos de linguagem pequenos quanto grandes para executar tarefas. Ao usar ambos os modelos, a equipe descobriu que sua estrutura pode superar outras estratégias de modelagem comuns e compreender vários conceitos de forma razoável.

Uma vez que o modelo seja refinado, ele poderia ser usado ao lado de LLMs de código aberto e fechado como Flan‑T5 ou GPT‑4, observou o estudo, que conta com apoio da National Science Foundation, do US Army Research Lab e do Ohio Supercomputer Center.

No meio de tudo isso, o estudo destacou o problema ético de criar IA flexível, que, embora possa ser extremamente útil para os humanos de várias maneiras, como navegar na web, pode transformar a internet em uma ferramenta sem precedentes ao aprimorar sistemas como o ChatGPT. 

“Por um lado, temos um grande potencial para melhorar nossa eficiência e nos permitir focar na parte mais criativa do nosso trabalho,” disse Su, acrescentando, “Mas, por outro lado, há um tremendo potencial de dano.” Isso pode se manifestar na forma de disseminação de desinformação ou uso indevido de informações financeiras.

De acordo com Su, todos devemos ser “extremamente cautelosos” em relação a esses riscos e devemos trabalhar juntos para mitigá‑los. Ele destacou que o avanço da IA por meio de pesquisa contínua ajudará a sociedade a experimentar um grande crescimento nos próximos anos.

Grande Papel da IA na Saúde 

Outra área onde a IA está se revelando um divisor de águas é a saúde, aprimorando diferentes aspectos desse setor.  

A saúde é uma parte importante de nossas vidas para prevenir doenças e melhorar a qualidade de vida. No entanto, o setor enfrenta o problema de processos ineficientes e custos médicos crescentes. Aqui, a IA pode mudar completamente o panorama da saúde ao simplificar processos e auxiliar na pesquisa de medicamentos que salvam vidas, combinando dados históricos e inteligência médica. Dessa forma, as organizações podem reduzir seus custos de P&D enquanto aumentam a produção.

Assistentes virtuais habilitados por IA, por sua vez, estão ajudando as pessoas ao reduzir visitas hospitalares desnecessárias e economizar o tempo dos profissionais de saúde no processo. Chatbots também podem ser usados para agendar consultas de pacientes, fornecer informações, preencher dados de pacientes e lidar com consultas de seguros. 

Estabelecimentos médicos podem analisar ainda mais os pacientes para descobrir insights e sugerir ações com maior precisão, reduzindo taxas de mortalidade e aumentando a satisfação dos pacientes. Dados do paciente, como histórico médico e perfil genético, também podem ser usados para fornecer medicamentos personalizados e os melhores planos de tratamento. Hospitais também podem usar IA para pesquisa de mercado a fim de otimizar serviços e criar estratégias de marketing ideais para gestão de marca e marketing.

Acima de tudo, a tecnologia está sendo usada para construir máquinas sofisticadas que podem detectar doenças e ajudar a analisar condições crônicas para garantir diagnóstico precoce. 

Recentemente, um novo estudo financiado pela Swedish Brain Foundation, pela Swedish Foundation for Strategic Research, pelo Swedish Research Council e outros utilizou aprendizado de máquina para prever esclerose múltipla (EM) grave. EM é uma doença crônica do sistema nervoso central que é imprevisível, com a progressão variando consideravelmente de pessoa para pessoa.

Acredita‑se que seja um distúrbio autoimune, ou seja, o sistema imunológico ataca o próprio corpo da pessoa. Na EM, um composto gorduroso chamado mielina é atacado, danificando os nervos no cérebro e na medula espinhal. Isso ocorre porque a mielina envolve e isola os axônios nervosos para permitir a transmissão de sinais, o que é afetado quando está danificada.

Portanto, para descobrir uma forma de detectar a doença em estágio inicial, pesquisadores da Linköping University, do Karolinska Institute e da University of Skövde se uniram para este estudo. 

Os pesquisadores analisaram cerca de 1.500 amostras de proteínas usando aprendizado de máquina. Foi, na verdade, o primeiro estudo a medir tal quantidade de proteínas com o método de extensão de proximidade (PEA), altamente sensível, em combinação com sequenciamento de nova geração (NGS). A tecnologia usada permite medições mais precisas de quantidades muito pequenas, o que é particularmente importante, pois essas proteínas estão presentes em níveis muito baixos na maior parte do tempo.

O estudo descobriu que uma combinação de 11 proteínas pode prever tanto a atividade da doença a curto prazo — uma proteína específica chamada cadeia leve de neurofilamento (NfL) foi um indicador confiável — quanto a atividade da doença a longo prazo e resultados de incapacidade. Essa combinação de proteínas foi posteriormente confirmada em pacientes com EM em um grupo separado. 

Além disso, essas proteínas devem ser medidas no líquido cefalorraquidiano em vez de no sangue para ter uma ideia melhor do que está acontecendo no sistema nervoso central. Essas proteínas podem ainda ser usadas para adaptar tratamentos para cada paciente, dependendo da gravidade esperada da EM. 

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Empresas que Lideram o Caminho da IA 

Com a IA se tornando a norma e a receita do mercado global de software de IA prevista para alcançar $126 bln by 2025, todos estão entrando nessa onda. Mas algumas empresas estão causando grande impacto no setor com implementações inovadoras de aprendizado de máquina:

1. Microsoft

O gigante da tecnologia oferece um assistente de IA empresarial, Office 365 Copilot. A Microsoft (MSFT ), que é o maior investidor na OpenAI, lançou recentemente uma ferramenta alimentada por IA, “Reading Coach.” 

Com uma capitalização de mercado de US$ 2,9 trilhões, as ações da MSFT estão sendo negociadas a US$ 398, alta de 4,74% no ano. A receita da empresa (TTM) é US$ 218,3 bilhões, o EPS (TTM) é 10,33, o P/E (TTM) é 38,14, e paga um dividend yield de 0,76%.

2. Tesla

A empresa fabrica modelos de veículos elétricos com capacidades de condução autônoma. Seu CEO Elon Musk se refere à Tesla como uma “empresa de IA/robótica” e já afirmou que eles estão desenvolvendo “a IA do mundo real mais avançada.”

Com uma capitalização de mercado de US$ 673,55 bilhões, as ações da TSLA estão sendo negociadas a US$ 209,20, queda de 14,72% no ano. A receita da empresa (TTM) é US$ 95,92 bilhões, o EPS (TTM) é 2,10, e o P/E (TTM) é 68,28.

3. Luminar Technologies

A empresa produz produtos avançados de visão veicular baseados em LIDAR. Seus sensores utilizam lasers de fibra que permitem que os sistemas de software baseados em IA de carros autônomos tenham uma visão aprofundada do ambiente. 

Com uma capitalização de mercado de US$ 1,095 bilhão, as ações da LAZR estão sendo negociadas a US$ 2,19, queda de 35,9% no ano. A receita da empresa (TTM) é US$ 58,79 bilhões, o EPS (TTM) é -1,50, e o P/E (TTM) é -1,44.

Considerações Finais

2023 trouxe a IA para o mainstream, e à medida que a popularidade e o uso da tecnologia crescem, seu desempenho também verá um grande crescimento por meio de pesquisa e investimento contínuos. Já, a flexibilidade da IA está transformando várias indústrias, e à medida que avançamos, suas aplicações apenas impulsionarão ainda mais a inovação e os setores. Como Su disse, ela “economizará tempo das pessoas e tornará o impossível possível.” 

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