Todos nós merecemos saber mais sobre IA e ML

Desde o momento que você comprou seu primeiro smartphone, nasceu toda uma geração de jovens e crianças que nunca conhecerá um mundo não mediado por algoritmos de Inteligência Artificial.

Podemos observar a importância da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML) por meio de vários exemplos que temos em nosso dia a dia – a correção de texto, previsão do tempo, motores de busca, chatbots, assistentes pessoais, sugestões de produtos e publicidade personalizada são alguns dos usos comuns de IA e ML.

Empresas que atuam no desenvolvimento de carros autônomos e departamentos meteorológicos dão grande importância à IA e ao ML para prever e prevenir acidentes e calamidades.

A educação assistida por IA também tem se tornado mais comum, o que ajuda professores e instituições educacionais a avaliar alun@s e personalizar metodologias de ensino para cada alun@ de forma muito personalizada. Ao utilizar as melhores características de máquinas e professores, podemos esperar o melhor resultado em IA e ML na educação.

Após observar o comportamento de buscas sobre o documentário O Dilema das redes (Netflix) nos últimos 40 dias, resolvemos juntar alguns tópicos e escrever algo sobre o tema por se tratar de algo que já abordamos a um bom tempo aqui na Hackids.

Por que é importante entender IA e ML?

Por um lado, IA e crianças são um negócio sério. De acordo com um relatório de pesquisa do Pew Research Center realizado em 2019, os vídeos do YouTube voltados para crianças foram 3 vezes mais populares do que qualquer outro conteúdo do Youtube.

Existem vários fatores neste sucesso, porém esse alcance não teria sido possível sem o impulso que recebeu do dono do Youtube, o Google, cujos algoritmos de IA estavam rastreando os hábitos de visualização das crianças e avaliando quando, onde e como colocar melhor seu conteúdo mais popular.

As crianças não percebem que os adultos ao seu redor não nasceram exatamente no mesmo mundo que nasceram. Eles esperam que seus pais, educadores e líderes entendam o poder e os mecanismos existentes por trás desses algoritmos.

E qual a importância da aprendizagem de IA e ML?

Algoritmos

O conceito de algoritmos ajuda a abordar problemas com soluções simples, passo a passo. Os algoritmos direcionam os computadores para realizar tarefas como: obter entradas, processar e analisar e, em seguida, fornecer os resultados desejados, ou mesmo usá-los para tomar decisões. Também ajuda as crianças a materializar conceitos como tomada de decisão (lógica condicional), seleção, iteração e sequenciamento.

Esses são os fundamentos para desenvolver programas e aprender a codificar. A união da placa micro:bit ao Makecode e ao Scratch permite que as crianças criem aplicativos e jogos usando blocos de código enquanto também (auto) aprendem sobre IA.

Mentalidade voltada à solução

Aprender IA e ML ajudam as crianças a pensar de forma criativa, raciocinar e ter uma mentalidade voltada à solução, o que é importante em qualquer idade. As crianças pequenas têm alta capacidade de aprendizagem em aprender disciplina, etiqueta e outras habilidades sociais nessa idade.

Assim, é sensato também desenvolver habilidades de resolução de problemas que irão crescer e tomar forma com a idade; alimentando ambições e os tornando capazes para tomar suas próprias decisões e a organizar seu próprio trabalho, ao invés de ouvir o que fazer.

Big Data

O mundo de hoje é controlado por dados. O Big Data tem prevalecido fortemente e só vai crescer, e a IA e o ML dependem muito dele. Aprender sobre os sistemas de Big Data e como eles são incorporados à IA e ao ML ajudará as crianças a se familiarizarem com o desenvolvimento de seus próprios projetos. A IA não aprende sem esforço; ela precisa de dados e os dados vêm do usuário. Assim, as crianças aprenderão como buscar, armazenar, estruturar e analisar conjuntos de dados e a fornecer dados aos sistemas.

Oportunidades

A IA e o aprendizado de máquina serão muito mais usados no futuro e serão cada vez mais integrados a muitos sistemas comuns. Ao contrário da crença de que substituirá empregos, na verdade, criará mais oportunidades de emprego. As pessoas antes presumiam que os computadores os substituiriam e que sairiam do trabalho, veja onde estamos agora.

O futuro tem mais foco em automação, IA e ML e, com razão.

Moralidade e Humanidade

O aprendizado referente à IA e ML abrem discussões sobre a humanidade. Portanto, IA e aprendizado de máquina simplesmente não ensinam habilidades difíceis. Ao criar IA, devemos conhecer e ensinar valores éticos e morais.

Isaac Assimov concebeu as 3 Leis da Robótica em 1942, que direcionam a interação entre robôs e humanos. O desenvolvimento da IA de acordo com estas Leis, ou mesmo desafiando-a, permite que as crianças questionem o que significa ser humano, o que é moralidade e como guiar a moralidade para um robô.

Este não é um assunto pesado para mentes jovens, na verdade, elas aprendem com o ambiente, pais e outras pessoas ao seu redor.

Conclusão

Com tal prevalência e uso de IA e aprendizado de máquina, faz todo sentido que a geração futura tenha familiaridade com eles e permaneça relevante para o futuro. É fundamental aumentar a conscientização em torno da necessidade de uma melhor compreensão de como funcionam os algoritmos.

“Não se trata de máquinas substituindo humanos, mas de máquinas aumentando os humanos. Humanos e máquinas têm diferentes pontos fortes e fracos relativos, e é sobre a combinação desses dois que permitirá que as intenções humanas e o processo de negócios sejam dimensionados 10x, 100x e além disso nos próximos anos”

Robin Bordoli, CEO, Figure Eight.

Estamos trabalhando com alunos desde cedo para conceituar a primeira camada do aprendizado de máquina, avaliando seu nível de confiança sobre se a imagem que estão vendo é o rosto de um filhote de cachorro ou a topografia de um biscoito. À medida que questionam por que isso é mais fácil para eles adivinharem do que para um computador, semeamos o ceticismo saudável por meio do qual esperamos que continuem a ver a IA.

Avançamos, trabalhando com classificação de dados (tensor flow). Ao fazer isso, abrimos discussões sobre por que um computador pode ter mais facilidade para identificar os rostos de homens brancos do que de mulheres negras. Isso é uma falha do computador; ou uma falha em treinar o computador com uma diversidade de dados?

Estamos confiantes de que podemos aproveitar o tremendo poder da IA para imaginar, criar e compartilhar o que temos e sabemos, porém, primeiro temos que ir além da alfabetização digital para adquirir sabedoria digital.

Imagens: Pixabay, Pexels