Proletários de todos os países: UNI-VOS! PCP - Reflexão e Prática

Economia, Edição 'Nº 361 - Jul/Ago 2019'

Acerca da nova fase da Inteligência Artificial – possíveis impactos da Aprendizagem Automática

por Francisco Silva

Nota – No presente texto as abreviaturas/acrónimos são usados principalmente para simplificar a apresentação; não quer dizer que sejam utilizados na mesma forma universalmente, fora deste texto.

1. Quarta Revolução Industrial

Pois é. Surgiu recentemente uma nova onda de realizações da área da Inteligência Artificial (IA), na qual se destaca a «Aprendizagem Automática» (AA)/(em inglês ML – Machine Learning). Vem embrulhada num variado pacote de transformação tecnológica apelidado de Quarta Revolução Industrial (RI4) – e, aspirando a núcleos polarizadores dessa revolução, têm aparecido projectos/programas que designados por «Indústria 4.0» – nalguns países têm outros nomes – mas todas estas iniciativas sintonizadas com a primeira, a alemã «Industrie 4.0».

Muita tinta tem corrido quer a nível de países quer também a nível do nosso continente, a nível das instituições da União Europeia. E mesmo de iniciativas como o World Economic Forum (WEF). De facto, Klaus Schwab, fundador e presidente executivo do WEF, é um dos grandes dinamizadores da RI4. O conceito de RI4 tem sido desenvolvido de um modo muito abrangente, os seus impactos sendo analisados não só em torno de previsíveis transformações na Indústria propriamente dita, mas também focados nas vidas e no ser das pessoas, das sociedades e do mundo, incluindo no ambiente do nosso Planeta.

Basicamente, em termos científicos e tecnológicos a RI4 refere-se:

- Ao aprofundamento da chamanda «digitização», isto é, do papel que as tecnologias digitais vêm tendo e mais terão no futuro – e o incremento dos seus impactos não será menor com a introdução da 5G móvel e da Internet das Coisas (IoT – Internet of Things); a evolução das tecnologias da informação; e a necessária e concomitante mitigação dos multiplicados Ciber-riscos (privacidade, segurança).

- A uma reforma profunda no mundo em que evoluímos – para a qual a IA/Robótica é ferramenta essencial –, incluindo a fabricação aditiva (isto é, adicionando camada de material à camada precedente, em vez do desbaste do material, que tem sido prevalecente desde a Idade da Pedra), os nano-materiais, a impressão a três dimensões, o emprego generalizado de drones; os carros autónomos, etc.

- Também às próprias alterações nos seres humanos derivadas das evoluções das biotecnologias e das neurotecnologias, da imersão nas realidades virtuais e nas realidades aumentadas, de novas perspectivas nas Artes e na Cultura.

- Ao ambiente em particular o ecossistema relacionado com as energias renováveis.

- Às «tecnologias espaciais», significando tecnologias «residentes» para além da atmosfera terrestre.

- E, claro, à IA – na qual se destaca a AA, um subcampo da IA –, uma área transversal a todas as outras acabadas de citar e a que se referirá a seguir mais em detalhe.

Ligado com isto tudo as preocupações dos valores e da Ética aparecem com bastante insistência de diversos quadrantes. Colocam-se problemas como inclusive a estabilidade biológica da espécie humana, uma futura primazia dos sobre as pessoas, etc.

Também os alegados impactos na saúde das pessoas – frequentemente com tonalidade alarmista – têm sido referidos sobretudo em ligação com a utilização como infraestrutura básica da 5G e as suas emissões/radiações... Este assunto merecerá porventura atenção mas está fora do âmbito deste trabalho.

E, claro, não menos importante, os impactos relativos à evolução do trabalho, das actividades humanas, e, determinantemente, quanto à questão do emprego – «agora» que os robôs nos «substituiriam» – e quanto à consequente chamada procura «solvente» que os salários constituem. Pois sem meios, sem dinheiro, nestas nossas sociedades, as pessoas não conseguirão sobreviver, quanto mais serem seus membros fundamentais – a que têm direito –, serem os cidadãos das sociedades em que participam.

2. «Aprendizagem Automática» (AA)

O desenvolvimento-chave para a época actual, que já aí está e que cruza as diversas áreas da RI4, é a AA. Uma área que «inclui a capacidade das máquinas realizarem tarefas inteligentes e cognitivas. Do mesmo modo que a Revolução Industrial foi o berço de uma era de máquinas que podiam simular tarefas físicas, a IA conduz a uma era de desenvolvimento de máquinas capazes de simular capacidades cognitivas.» 1. Entre os diversos subcampos da IA – tais como busca de informação e planeamento, raciocínio e representação de conhecimento, percepção, processamento de linguagem natural – faz parte a AA 2. As máquinas são programadas de modo a que elas próprias aprendam com os dados de que se nutrem.

De facto, sobretudo via o florescimento de aplicações de AA, a atenção voltou à IA depois de alguma hibernação também mediática. Hoje é raro passar um dia sem notícias sobre a IA. Sobre os Robôs, com frequência antropomórficos, pois claro! Sobre as questões éticas levantadas, do medo das pessoas virem a ser suplantadas pelas máquinas. Do impacto nos postos de trabalho, talvez reacendendo a vontade de trabalhadores encravarem as máquinas, sabotarem o seu funcionamento, como aconteceu com os «sabots» das operárias e dos operários em lutas laborais do século XIX...

E grande parte das discussões em curso repetem os temas das anteriores RI – que durante bastante tempo manterão o seu efeito nas sociedades... aliás maioritariamente. No entanto, grande parte da IA que hoje se perfila diante nós inclui uma novidade de tomo: uma distribuída, quase sistemática, introdução de aplicações de AA. Como se tem dito, é a vez de ser a própria automação a ser automatizada também.

Com efeito, para fazer um computador executar uma tarefa, sabia-se que se tinha de dispor de um algoritmo que descrevesse/explicasse essa tarefa com o detalhe requerido, podendo o programa correspondente atingir níveis de complexidade enorme. E, para se chegar a uma implementação, a um produto, que executasse a requerida tarefa, no processo de seu desenvolvimento o programa devia ser rigorosamente expurgado de quaisquer erros (debugging).

Com a AA a estratégia diferente para os algoritmos é diferente: são desde início construídos de forma a que possam «aprender» com os dados postos à sua disposição e, a partir daí, efectuar predições. Não são construídos como programas de computador ‘estáticos’. Agora são os computadores a programarem-se a si mesmos. «Os computadores têm de aprender a identificar padrões sem para isso serem explicitamente programados» 3.

Os computadores são ensinados a aprender dos dados a que têm acesso – isto é, na feliz imagem de Pedro Domingos 4, à maneira da Agricultura. Ao contrário, dos bens produzidos nas fábricas – produzidos segundo processos que devem ser concebidos em detalhe pelos engenheiros, incluindo o fabrico dos componentes, matérias-primas a serem empregues, e o processo final de montagem dos componentes, tudo se conjugando para chegar ao produto requerido –, no caso da Agricultura, semeia-se, providencia-se a presença dos nutrientes e da água necessária, e, na altura própria, faz-se a colheita dos produtos.

E – pergunta-se Pedro Domingos – não se pode fazer aproximadamente deste modo com os outros processos de fabrico? Pode – responde Pedro Domingos no seu livro –, é mesmo esta a promessa dos algoritmos de AA. Os algoritmos iniciais são as sementes, os dados constituem o solo com os seus nutrientes e a água necessária, e os programas resultantes do processo de aprendizagem são as plantas colhidas no fim do período de gestação. O perito de AA é então «o agricultor que planta as sementes, irriga os terrenos e fertiliza o solo». Vai olhando pela saúde do processo, mas basicamente mantém-se à parte, vigilante.

De facto, o conceito de AA não é recente. Já vem de trás. Já em 1959 Arthur Samuel a definiu como sendo a área que estuda o conferir de capacidade de aprendizagem aos computadores, isto é, de trabalharem numa base para além do método usual de programação. O facto de apenas recentemente a AA estar a ter, não só um mediatismo inédito, mas aplicações concretas que pululam um pouco por toda a parte, deve-se às outras evoluções entretanto ocorridas. Entre estas avulta a crescente e imensa disponibilidade de dados – Big Data –, a criação do tal terreno necessário à AA. Os dados que alguns, talvez exagerados, já chamaram de novo ouro negro.

3. O que as máquinas poderão fazer em comparação com as pessoas?

Até ao presente quando se fala de evoluções tecnológicas uma primeira preocupação são os impactos sobre os postos de trabalho. É sobretudo a questão da substituição das pessoas por máquinas – não tanto como próteses das pessoas, mas actuando autonomamente, como já se vai dizendo. Primeiro foi quase só relativamente à substituição das acções mecânicas, repetitivas ou não. Incluindo a substituição de deslocações das pessoas que passaram a telefonar ou a enviar mensagens escritas via electrónica, substituindo as missões de mensageiros e carteiros. Aos poucos têm sido também automatizadas as funções dos empregados nos escritórios – por exemplo, com o processamento de texto. E, como não podia deixar de ser, até funções de tipo «cognitivo» são realizadas por soluções de IA... Lembro-me que já há cerca de meio século, apareceram os sistemas «periciais» que podiam substituir, por exemplo, as actividades de diagnóstico e prescrição dos médicos, etc. Mas agora, com a AA as máquinas até podem aprender... o que sobra para nós, pessoas, fazermos, uma vez tais processos de aprendizagem criados e consolidados generalizadamente? Para continuarmos a ser «úteis»?

Esta problemática já tem sido tratada e aqui podemos referir-nos Kevin Kelly 5 que propôs, para percebermos como a nossa substituição por robôs poderá acontecer, dividir a nossa relação com eles em quatro categorias:

a) Tarefas que os humanos conseguem realizar mas que os robôs conseguem fazer melhor – com grande esforço tecemos panos de algodão à mão, mas os teares automáticos fazem-no por um custo muito baixo e maior perfeição, sem as irregularidades por vezes apreciadas pelo mercado para o feito à mão; contudo, tratando-se de um carro lançado a 100 Km/h já não achamos interessantes as irregularidades do fabrico. A «robotização» do fabrico está a alastrar do fabrico para os serviços e mesmo para o trabalho incluindo elevados níveis de conhecimento.

b)Tarefas que os humanos não conseguem realizar mas os robôs conseguem – sem automação não conseguiríamos fabricar os microchips dos computadores ou produzir um milhar de parafusos por hora; ou a função de scanning para busca por milímetro quadrado de células cancerosas. Para já não falar dos robôs que são os motores de busca na Internet. Não se trata de ceder «bons» postos de trabalho aos robôs. É que sem eles não era possível executar tais tarefas.

c) Tarefas que nós não sabíamos que as pretendíamos vê-las executadas – por exemplo, na área da cirurgia vascular, com o uso de um robô navegando de modo autonómico no interior de um organismo vivo, este foi operado com sucesso, no caso um porco, a uma válvula cardíaca! Também deve ser referido que tumores podem ser extraídos actualmente através do umbigo. Ou um carro deslocar-se autonomamente na superfície de Marte. Isto não são eram tarefas difíceis de executar antes, mas tarefas que surgiram quando passaram a existir os meios de as executar. Mais, cada progresso no sentido da automação gera novas ocupações não imaginadas antes. «E pode-se prever com segurança que dentro de poucas décadas as profissões mais valiosas dependerão de automações e máquinas ainda não inventadas» 6 – «tarefas originadas por robôs, que não sabíamos sequer que as pretendíamos executar» 7.

d) Tarefas que só os humanos podem fazer, para já – durante, no mínimo um longo tempo, as coisas que os humanos podem fazer e os robôs não podem é decidir o que nós queremos fazer. A partir do momento em que robôs e a automação «se desempenharem» das nossas tarefas básicas (alimentação, vestir e calçar, casa/abrigo, etc.), para que servirão então os humanos? Podemos imaginar. Por exemplo, os futuros antigos condutores de camionetes, uma vez os veículos tendo passado a deslocar-se autonomamente, poderiam ocupar-se de tarefas de optimização das viagens, trabalhando para o ajuste de algoritmos com o objectivo de eficiência energética e do uso de tempo dos transportes... Contudo, talvez não seja muito útil especular com problemas imaginados mas tratar sobretudo resolver problemas que estão aí já. Importante é perceber, sim, que os robôs deverão continuar a ajudar-nos a descobrir as novas tarefas que prolongarão as nossas capacidades, numa perspectiva para irmos transitando do Reino da Necessidade para o da Liberdade.

Isto ajuda a uma discussão racional e ao tirar de conclusões mais clarividentes, em vez de embarcar em impressivos medos e decorrentes sustos!

4. E como e quando nos vamos ver envolvidos em tudo isto?

Passados brevemente em revista os temas principais da RI4 com uma ênfase posta na questão da IA, e em particular no transversal, portanto estratégico, papel da AA; tendo passado em revista, com base na proposta de Kevin Kelley, as quatro categorias de tarefas possíveis em face das nossas relações com os robôs – não apenas os robôs mais ou menos numa carapaça antropomórfica, ou, mais em geral, os robôs que podemos ver evoluir ( e palpar) no desempenho das suas tarefas, mas todos eles, mesmo os tão pequenos que nem os vemos, ou enquanto engenhos materializados em sofware – relações com robôs cada vez mais capacitados com recursos de AA; então, chegados aqui, tem de se perguntar como é que tudo isto vai influenciar as nossas vidas e quando e quanto vai... hoje/amanhã? E, no longo prazo, daqui a, digamos, três décadas em que mundo é que estaremos?

Não se pretende descartar a possibilidade de em pouco tempo acontecerem alterações profundas. Ainda haverá pouco mais de uma vintena de anos que as comunicações móveis eram consideradas um mercado de nicho para os poucos que dispusessem dos necessários meios; tal como a Internet parecia ser uma aplicação sobretudo para académicos e para ferrenhos dos gadgets tecnológicos. No entanto, em ambas as áreas viu-se que rapidamente se tornaram num objecto de uso diário para vários milhares de milhões de utilizadores em todo o mundo; para além, claro, de uma sua inerente imprescindibilidade nas actividades económicas, como tinha sido o caso, décadas atrás, de um recurso como a electricidade ou, em geral, da «mecanizada» energia.

Contudo, mesmo considerando os factos referidos – para os telefones móveis e Internet –, e as hiper mediáticas afirmações de que «isto» está a acelerar, deve-se ter cuidado com tais previsões. Isto é, antes nunca se sabe o que vai realmente acontecer e por isso não se deve assestar toda a estratégia num futuro mais ou menos longínquo para quem tem de sobreviver quotidianamente. Como acontece, por exemplo, segundo as conveniências, a demografia a longo prazo «demonstrar» não poder cobrir os descontos necessários para a sustentabilidade da segurança social e, ao mesmo tempo, o Capital conseguir dispor de um exército de reserva de mão-de-obra para manter os salários tão baixos quanto possível.

Ou também, a «obsessão» de apontar as tendências a longo prazo – estas malandras tecnologias e automações – para justificar a superexploração dos trabalhadores hoje e mantê-los na pobreza, mesmo trabalhando que nem uns danados.

Com efeito, se considerarmos os impactos nas Sociedades das diversas fases da Revolução Industrial – incluindo as dos países mais avançados – vê-se que o impacto da propalada RI4 é hoje ainda negligenciável e, mesmo no ano 2050 – estas extrapolações são sempre fantasmáticas –, corresponderão a pouco mais de um quarto dos impactos totais das «quatro RI», isto é da RI no seu conjunto. Sim, porque no ano 2050, ainda segundo tais extrapolações, mais de metade da totalidade da contribuição das tais RI ainda será devida à RI2, à tal que começou em meados do século XIX e costuma ser referida à electricidade e suas aplicações, ao automóvel, às linhas de montagem, às telecomunicações (telegrafia, telefone).

Mas como, por exemplo, escreveu Fernando Sequeira sobre as indústrias de processo: «Há seguramente mais de 70 anos que a refinação de petróleo, as petroquímicas, as indústrias da pasta e do papel, a produção de cimento, a produção de gás de cidade, a produção de amoníaco, o fabrico de ácido sulfúrico, a produção de adubos químicos ou a produção de fibras químicas e sintéticas e de plásticos, para só referir alguns exemplos historicamente relevantes, têm lugar nestas condições de comando e controlo remotos, suportados em níveis crescentes de automatização e mesmo automação» 8. Tem sido um processo de evolução, persistente, bem conhecido, e que aí está para durar ao lado da RI3 (isto é, Revolução Científica e Tecnológica) e da RI4, agora nos seus primórdios.

Portanto, as tentativas de desviarem para a RI4 as atenções das lutas de hoje devem ser encaradas com lúcida firmeza, visto que a relevância dos seus impactos para as situações laborais de hoje ainda não são minimamente claros, nem para o curto ou médio prazos.

Notas

(1) Theobald, Oliver – Machine Learning for Absolute beginners, 2017, p. 15.

(2) Idem, p. 16.

(3) Domingos, Pedro (2015) – The Master Algorithm – How the Quest for the Ultimate Learning Machine will remake our World, Penguin Books, Random House, UK.

(4) Idem.

(5) Kelley, Kevin (2017) – The Inevitable – Understanding the 12 Technological Forces that will shape our future, New York: Penguin Books, pp. 54-59.

(6) Idem, p. 57.

(7) Idem.

(8) Fernando Sequeira, «Algumas reflexões em torno da chamada 4.ª Revolução Industrial», in O Militante, N.º 353, Março-Abril/2018, p. 40.