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A Inteligência Artificial (IA) tem reverberado como fenômeno disruptivo em nossa sociedade. Em princípio, a Inteligência Artificial é uma combinação de dados, análise desses dados e capacidade computacional que se materializa em um sistema com duas funções essenciais: apresentar comportamento inteligente com base na análise do ambiente e realizar ações com algum nível de autonomia para alcançar objetivos específicos.

Essa é a definição básica que consta no Plano Coordenado de Inteligência Artificial desenvolvido no âmbito da União Europeia (COM 2018) Divulgado em 7 de dezembro de 2018, com o propósito de promover o desenvolvimento e a utilização da Inteligência Artificial nos países da região, é válido, no entanto, em qualquer país.

Para falar de IA é necessário analisar cada um dos elementos que a constituem. A geração de dados no mundo, por exemplo, tem evoluído exponencialmente. Em 2018 foram produzidos 33 zettabytes (1 zettabyte=1021 bytes) e. A projeção para 2025 é de 175 zettabytes de dados, e a velocidade de crescimento tende a se acelerar com a popularização da IoT, que conectará dispositivos, máquinas mecânicas e digitais à rede através do 5G e sem intervenção humana.

A realidade é que as pessoas geram muito mais dados do que a tecnologia é capaz de processar. E com a IoT as máquinas que coletam os mais diversos dados serão as principais fontes de produção de informações. Não à toa, esta é considerada a década da Inteligência Artificial.

Para que toda essa riqueza de informações seja aproveitada, utiliza-se a capacidade analítica da Inteligência Artificial. Ela se baseia no uso de algoritmos, que podem ser definidos como a sequência lógica de instruções que determina um modelo para executar uma tarefa. Esse modelo viabiliza o chamado Machine Learning ou Aprendizado de Máquina, quando este, ao reconhecer padrões, é capaz de gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação. A grande quantidade de dados associados ao avanço da computação possibilitou o surgimento de algoritmos mais complexos e o Deep Learning, uma evolução do aprendizado de máquina.

Para lidar com o avanço do volume de dados e a sofisticação do trabalho analítico em torno deles, a capacidade computacional está evoluindo para a computação quântica, que prevê aplicações das teorias e propriedades da mecânica quântica na Ciência da Computação. A computação quântica será 100 milhões de vezes mais rápida que a computação clássica, e é uma das propostas para se substituir o silício como principal componente dos processadores.

A Inteligência Artificial vai proporcionar benefícios incontestáveis aos cidadãos, aos negócios e aos serviços de interesse público. E irá permear os mais variados setores de atividade econômica, como agricultura, crédito, serviços públicos, segurança, manufatura, meio ambiente, saúde, logística, defesa e energia. Com ela será possível, por exemplo, diagnósticos mais assertivos e cura de doenças; serviços públicos de melhor qualidade e menor custo; previsibilidade do clima alavancando a agricultura e antecipando desastres naturais; redução de mortes no trânsito; maior eficiência no setor de energia; inclusão financeira e melhor acesso ao crédito.

Mas a Inteligência Artificial também carrega alguns pontos controversos. Estão em discussão, por exemplo, a potencial discriminação contida no processo analítico das informações, a questão da privacidade dos dados e a produção de resultados em ambiente independente do usado para implementar a IA. Ao mesmo tempo, governança, equidade, transparência e responsabilidade são tópicos debatidos em vários eventos de IA.

Dada a complexidade do tema, no entanto, ainda é prematura a discussão de uma regulamentação. Mas é recomendável a criação de fóruns com participação do governo, academia, setor privado e representantes da sociedade civil para debater uma Política e Estratégia de Inteligência Artificial.

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Por: Elias Sfeir Presidente da ANBC & Membro do Conselho Climático da Cidade de São Paulo & Conselheiro Certificado