Brasil, 21 de Janeiro de 2020

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Inteligência Artificial Quântica: Próxima Fronteira?

Daniel Arraes - diretor de desenvolvimento de negócios da FICO para América- Latina Daniel Arraes - diretor de desenvolvimento de negócios da FICO para América- Latina

* Daniel Arraes

O físico Stephen Hawking é autor de uma frase profética sobre Inteligência Artificial: “O desenvolvimento completo da IA poderia significar o fim da raça humana.... ela se desenvolveria por conta própria.... os seres humanos, limitados... não poderiam competir”. É impossível saber se a humanidade caminhará para isso, porém avanços recentes no campo da IA provocam reflexões profundas sobre o tema.

Inteligência Artificial não é um assunto novo. Desde a década de 1970 apareceram publicações científicas e pesquisas sobre IA, porém, ganhou evidência com a abundância dos dados no mundo digital e avanços no ramo da computação, que possibilitaram uma IA mais avançada a um custo menor. Termos como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, redes neurais e “deep learning”, que fazem parte do universo de IA, nunca foram tão comentados e utilizados em interações com o ser humano: num atendimento virtual a clientes através de “chatbots”, em reconhecimento facial nas redes sociais, no recebimento de notícias e propagandas personalizadas e outras aplicações.

Os algoritmos de IA se alimentam de dados. Por sua vez, a velocidade e quantidade de dados que são gerados no mundo digital não poderiam ser processados de outra forma que não através do uso de algoritmos automáticos de análise. Em 2019 estima-se que somente em um minuto na Internet os seguintes volumes de dados são gerados mundialmente (Fonte: Twitter - @LorilLewis, @OfficiallyChadd):

41.6 milhões de mensagens são enviadas por WhatsApp ou Messenger
4.5 milhões de vídeos são exibidos no YouTube
188 milhões de e-mails são enviados
1.4 milhões de visualizações no Tinder
3.8 milhões de pesquisas no Google
1 milhão de dólares são gastos em compras on-line

Esses dados representam uma inestimável oportunidade para geração de negócios pelas empresas. Conhecer o cliente profundamente e ofertar exatamente o que ele quer no momento exato é o que as empresas buscam e os avanços da IA oferecem o ferramental adequado para isso.

A capacidade de processamento dos computadores segue a chamada Lei de Moore, segundo a qual essa capacidade dobra a cada 18 ou 24 meses. Apesar de não se tratar de uma lei física, e sim de uma observação da realidade, essa relação de crescimento da capacidade computacional tem se aplicado na prática desde os anos 1970. O aumento da capacidade computacional possibilita que o gigantesco volume de dados do mundo digital continue sendo processado eficientemente por algoritmos de IA.

Supremacia Quântica

Em outubro de 2019, a conceituada revista científica Nature publicou um artigo que representa um marco. Segundo experimentos conduzidos e publicados, o Google anuncia ter atingido a Supremacia Quântica, conceito que caracteriza o momento quando um computador quântico supera o computador clássico em sua capacidade de processamento. O desenvolvimento da IA utilizando computação quântica pode estar ainda alguns anos no futuro, porém representa uma quebra de paradigma e um salto pouco compreendido na capacidade das máquinas “raciocinarem”.

Enquanto um computador clássico utiliza um sistema binário (0 ou 1, ligado ou desligado) para representar internamente qualquer informação dentro dos bits (unidade básica de processamento de um computador clássico), um qubit, ou quantum bit, obedece ao princípio da sobreposição quântica, segundo o qual o estado desse qubit pode ser simultaneamente 0 e 1 até o momento de sua leitura.

Esse e outros princípios da física quântica, como o entrelaçamento de qubits, fazem com que os computadores quânticos funcionem de forma completamente diferente dos computadores clássicos. Não é correto pensar que um computador quântico seria simplesmente um computador clássico mais rápido. As leis que regem o esses qubits são difíceis de entender, porque não estamos acostumados a raciocinar desse modo. Entretanto, algumas analogias ajudam a entender as diferenças. Por exemplo, se programarmos um computador clássico para encontrar uma certa palavra em todos os livros do mundo, ele fará essa busca de forma sequencial, livro por livro. Um computador quântico poderia fazer essa busca de forma simultânea em todos os livros.

O computador quântico utilizado pelo Google, para provar a Supremacia Quântica possui apenas 53 qubits. A cada qubit adicionado, a capacidade de processamento aumenta exponencialmente (2n), onde n é o número de qubits. Mesmo com esse número limitado de qubits, o computador em questão consegue operar simultaneamente em uma dimensão de 253 (ou 1016) estados. Como analogia, isso quer dizer que esse computador pode avaliar cerca de 10.000.000.000.000.000 de estados de forma simultânea. Se a Lei de Moore também se aplicar aqui, poderíamos dobrar esse número de qubits a cada dois anos. São números humanamente impossíveis de se imaginar.

Dificuldades da computação quântica

Existem dificuldades para a evolução da computação quântica, como a obtenção de materiais utilizados para construção de qubits, os supercondutores. E para obter as propriedades quânticas, o processamento tem que ser realizado a temperaturas baixas, de menos de 1 ou 2 graus Kelvin. Além disso, o processamento quântico é sensível a interferências externas que geram o chamado erro quântico de processamento. Poderíamos dizer que a computação quântica hoje está num estágio análogo ao da computação clássica nos anos de 1950, quando um computador precisava de uma sala enorme para ser montado.

Os benefícios da computação quântica representarão um avanço. Como exemplo, qualquer medicamento para a cura de qualquer doença poderia potencialmente ser obtido, além do desenvolvimento da medicina individualizada, onde tanto medicamentos como terapias seriam desenvolvidos para cada indivíduo. Isso não seria possível com um computador clássico, mesmo que sua capacidade de processamento continue aumentando. Outras aplicações dizem respeito a simulações complexas, como a previsão do tempo, análise de cenários utilizados em finanças, síntese de novos materiais através da simulação de ligações atômicas e moleculares, entre outras.

No campo da IA teríamos a possibilidade de utilizar a quantidade inimaginável de dados que geramos todos os dias, de forma mais eficiente. Poderíamos, por exemplo, controlar todos os meios de transporte de forma simultânea numa cidade ou país, otimizando milhões de deslocamentos e eliminando o problema de tráfego. As possibilidades são quase infinitas, inclusive a criação autônoma de robôs inteligentes através de outras máquinas inteligentes, talvez cumprindo a profecia de Stephen Hawking.

* Daniel Arraes, diretor de desenvolvimento de negócios da FICO para América Latina.


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