Há alguns meses, enquanto preparava pipoca doce para minha filha, me dei conta de como nos acostumamos a usar mecanismos de busca para encontrar qualquer informação. Essa tecnologia transformou a maneira como trabalhamos, aprendemos e nos relacionamos. Agora, imagine o que aconteceria se, em vez de apenas responder perguntas sobre o que já sabemos, esses mecanismos pudessem responder perguntas para as quais ainda não temos respostas. Parece ficção científica, mas com a rápida evolução da inteligência artificial (IA), esse cenário pode estar mais próximo do que imaginamos.
Os computadores tradicionais, das máquinas da década de 40 aos smartphones atuais, são baseados no conceito da Máquina de Turing. Projetados para cálculos matemáticos e armazenamento de dados, eles são extremamente eficientes nessas tarefas, mas com uma limitação crucial: só resolvem problemas para os quais já conhecemos a solução. Entretanto, o aprendizado de máquina, um paradigma computacional que vem ganhando força na última década, muda esse cenário. Em vez de programar um computador para seguir instruções, programamos para que ele aprenda a resolver problemas.
O aprendizado de máquina combina três elementos: a descrição de um problema real, uma "receita" que ensina o computador a aprender com exemplos, e os dados, que são os exemplos em si. Essa combinação, que é o que chamamos de inteligência artificial, permite que os computadores encontrem soluções que nenhum humano conhece. Inicialmente aplicada em contextos empresariais, para prever atrasos em suprimentos ou otimizar anúncios, a IA tem expandido seu alcance para áreas como medicina, biologia e desenvolvimento de novos materiais, respondendo a perguntas como: o que causa o Alzheimer? Qual o melhor tratamento para a dor crônica? Como sintetizar plástico biodegradável?
Apesar do seu potencial, existe uma ideia generalizada de que a IA requer profissionais altamente especializados, os chamados cientistas de dados. Descritos como a "profissão mais sexy do século 21", esses profissionais atuam como tradutores entre os problemas do mundo real e o formalismo matemático da IA. A demanda por cientistas de dados é alta, impulsionada pelo crescimento exponencial dos dados e pela crescente compreensão, por parte das empresas, de que os dados não são um subproduto, mas sim uma fonte inestimável de novas ideias, receitas e produtos.
Como cientista de dados, frequentemente me perguntam se a IA vai automatizar o meu trabalho. E a minha resposta é: sim. Não porque a profissão deixará de existir, mas porque a demanda por profissionais capazes de usar a IA crescerá exponencialmente. Precisamos de muito mais cientistas de dados para enfrentar os inúmeros desafios da humanidade neste século.
Para tornar a IA mais acessível, estamos trabalhando na criação de novas linguagens de programação que permitam que qualquer programador, mesmo sem formação específica em ciência de dados, utilize o poder da IA. Imagine uma linguagem semelhante ao SQL, usada por milhões de programadores para consultar bancos de dados, mas capaz de responder perguntas não apenas sobre o passado dos dados, mas também sobre o futuro, utilizando o aprendizado de máquina automatizado. Com essa abordagem, a IA deixa de ser privilégio de grandes corporações e se torna uma ferramenta disponível para todos, um verdadeiro superpoder para transformar o mundo.
O professor Andrew Ng definiu a IA como um superpoder, e completou: "Espero que você aprenda inteligência artificial não por causa dos altos salários, mas porque [ela é] um superpoder que permite que você mude o mundo." Compartilhamos dessa visão e trabalhamos para democratizar esse superpoder, colocando-o nas mãos do maior número possível de pessoas, para que possamos, juntos, encontrar soluções para os grandes desafios da humanidade, desde a distribuição de renda e bem-estar até o combate às fake news e o desenvolvimento de novos antibióticos. O futuro da IA está em nossas mãos, e o seu potencial para o bem é imenso.
