Como a inteligência artificial mudará nossa economia e o mercado de trabalho na sexta ordem tecnológica

Introdução

A pesquisa no campo da inteligência artificial (IA) tem sido ativamente desenvolvida desde o século XX. Cientistas, engenheiros, filósofos, escritores de ficção científica e futuristas apresentaram soluções de IA de maneiras completamente diferentes. Por exemplo, alguns pesquisadores sugeriram que é necessário, antes de tudo, estudar o cérebro humano e criar soluções no campo da IA ​​que irão repetir o processo de pensamento das pessoas. No entanto, essa linha de pesquisa era popular no final do século 20, quando o poder dos computadores (mesmo os supercomputadores da época) ainda não nos permitia realizar toda uma classe de tarefas computacionais complexas que resolvemos hoje usando gadgets comuns sem muito custo e esforço.



Alan Turing é muito conhecido entre os cientistas do século 20, ele desenvolveu o famoso "teste de Turing", com o qual é possível avaliar se uma máquina pode pensar, e se o inspetor será capaz de reconhecer quem está se comunicando com uma pessoa ou com um programa de computador.





Fig 1. Teste de Turing



Pela primeira vez no final dos anos 90 do século passado, um programa de computador foi capaz de vencer o campeão mundial de xadrez. Observe, entretanto, que tais programas baseados em inteligência artificial só poderiam resolver uma classe restrita de problemas (jogar xadrez ou ir, reconhecer rostos ou automatizar algum outro processo de produção).

Pode-se notar que algum tipo de IA universal ainda não foi criado, que, por um lado, pensa da mesma forma que uma pessoa, e por outro lado, supera uma pessoa na resolução de quase todos os problemas intelectuais e pode tomar uma série de decisões importantes por si mesmo.



A pesquisa em IA tomou um caminho ligeiramente diferente: o aumento do poder de computação dos computadores e da largura de banda das redes de backbone nas últimas duas décadas, o surgimento de tecnologias completamente novas, como aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (inglês ), pesquisa em big data, Internet das coisas (IoT), tecnologias de nuvem, etc. permitiu que cientistas e engenheiros colocassem algumas soluções de IA em prática.





Fig 2. Novas tecnologias: inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo



Em um aspecto puramente aplicado, os pesquisadores de IA encontraram alternativas: em vez de estudar profundamente os processos de pensamento humano e criar algo semelhante para uma máquina, foi decidido que o aprendizado de máquina funciona bem para muitas tarefas em enormes conjuntos de dados e aproveitando o escalonamento (aumentando o computacional capacidades dos sistemas informáticos modernos). É possível que máquinas inteligentes, indistinguíveis dos humanos no campo do pensamento, cheguem com o tempo no futuro.



Neste artigo, vamos nos concentrar nas áreas de IA e tecnologias relacionadas que já estão funcionando na prática, determinar o curso da transformação digital no mundo e serão tecnologias generalizadas na sexta ordem industrial.

Que mudanças a IA e a robótica trarão para a indústria e a logística?

Hoje em dia, os termos "produção não tripulada" ou "produção digital" estão em uso, mas no início dos anos 80-90 do século 20, a automação foi introduzida principalmente na indústria. No estágio atual, com o desenvolvimento da IoT, tecnologias aditivas (impressão 3D), big data e sistemas robóticos - o conceito de "produção digital" implica um ciclo contínuo, incluindo:

• modelar o futuro produto e o próprio processo de sua fabricação;
• o uso de big data e business intelligence;
• o uso de robôs de nova geração com IA em oficinas;
• integração de diversos departamentos de produção e implantação de sistemas ERP (Enterprise Resource Planning, enterprise resource planning);
• uso da Internet das Coisas (IoT), blockchain, criptomoedas privadas para pagamentos internos.

No entanto, os céticos argumentam que temem uma alta taxa de desemprego devido ao uso generalizado de IA e da robotização na indústria. A isso eu gostaria de responder que até agora completamente "produção não tripulada" não é massivamente aplicável, e a razão aqui reside nas deficiências dos sistemas modernos baseados em IA e complexos robóticos, cujos processos de produção típicos e operações altamente especializadas funcionam melhor e mais eficientemente do que os humanos, mas em situações críticas nem sempre pode tomar a decisão certa rapidamente.



Só há uma saída: o uso de cobots (robôs colaborativos) - dispositivos especializados que funcionam em conjunto com uma pessoa, onde uma pessoa é necessária para tomar decisões rápidas e intuitivas em situações que não podem ser totalmente automatizadas e onde a IA ainda não é eficaz o suficiente.





Fig. 3 Implementação de cobot na produção



Outra área de uso de IA é a logística e os carros autônomos, que agora estão sendo testados intensamente nos Estados Unidos. A propósito, os acidentes com drones já foram registrados, portanto, foi introduzido um requisito para a participação obrigatória de uma pessoa com carteira de motorista em tais testes. O motivo está na tomada de decisão errada em uma emergência pelo sistema de IA de um veículo não tripulado, onde um motorista experiente toma uma decisão de forma rápida e intuitiva, a IA ainda não consegue competir totalmente com ele.





Fig 4. Veículo não tripulado

Como a inteligência artificial pode mudar a maneira como os funcionários de escritório e a classe criativa trabalham?

Na parte anterior do artigo, revelamos alguns detalhes das próximas mudanças na indústria e na logística, que estão associadas à transformação digital desta área (a introdução de robôs e IA). Parece que a ameaça potencial de desemprego só é possível para a classe trabalhadora e trabalhadores de serviços? Afinal, vários futurólogos sempre nos inspiraram que robôs e IA expulsarão os humanos da esfera do trabalho físico e da produção de transportadores. No entanto, é no campo do trabalho de escritório e até mesmo alguma atividade criativa que já vemos inúmeros desenvolvimentos no campo da IA, que estão mudando gradativamente os processos de negócios de um escritório moderno.



Deve-se prestar atenção a uma das direções aplicadas no desenvolvimento de IA - esta é uma classe inteira de métodos de aprendizado de máquina (aprendizado de máquina inglês, ML). Usando esses métodos, o programa não resolve o problema diretamente, mas treina em uma grande variedade de problemas semelhantes. Redes neurais também são aplicáveis ​​em tais casos, que são treinados, e não programados, como o software comum.



Hoje usamos amplamente sistemas de tradução automática de línguas estrangeiras. Claro, eles ainda não são capazes de substituir completamente os tradutores profissionais, mas eles já estão nos ajudando a traduzir rapidamente o texto necessário de um idioma para outro.



Existe um software de escrita que pode substituir jornalistas, redatores, repórteres e outros produtores de conteúdo.





Fig 5. A inteligência artificial escreve textos ao invés de um jornalista



Como é o trabalho de tais programas baseados em IA construído?

1. No início, esse aplicativo é treinado (usando algoritmos de ML) em grandes volumes de textos semelhantes com certos parâmetros: tópicos, palavras-chave, estilo de escrita, etc.
2. Em seguida, é selecionado o algoritmo mais adequado, que continua o "treinamento" já em uma base mais compacta de textos com características precisamente especificadas.
3. Na próxima etapa, é criado um modelo desse aprendizado de máquina, que já gera o próprio texto, mas ainda com erros.
4. Na etapa final, a pessoa edita o texto gerado e corrige os erros.

Como podemos ver, tais sistemas ainda não são capazes de criar textos significativos complexos e grandes sem a participação humana. Embora trabalhos neste sentido estejam em andamento, mesmo no campo da pintura e composição musical.



No campo da automação do trabalho, o chamado "plâncton de escritório", bons resultados são obtidos pelos métodos RPA (automação de processos robótica) em conjunto com ML e AI. Na verdade, RPA é um complexo de tecnologias especializadas usadas para automatizar processos em negócios, bancos e finanças, etc. Usando algoritmos RPA, um desenvolvedor pode criar bots que, de acordo com um determinado algoritmo, executam uma tarefa de rotina, por exemplo, coletar alguns dados contábeis em tabelas ou relatórios (colando ou copiando, repetindo movimentos humanos).



No entanto, o simples uso de métodos RPA resolve apenas uma faixa muito estreita de tarefas primitivas e com uma eficiência de automação de não mais do que 50-60% de todos esses processos de negócios. Adicionar aprendizado de máquina e inteligência artificial ao RPA permite expandir a gama de processos automatizados, criando "bots" inteligentes capazes de realizar uma ampla gama de tarefas, trabalhando em algoritmos mais complexos e até mesmo tendo alguma liberdade para tomar decisões.



Assim, obtemos a capacidade de automatizar até 80-90% do trabalho típico de escritório. Claro, ainda serão necessários funcionários que sejam capazes de corrigir o funcionamento de tais sistemas e corrigir erros de "bots inteligentes", mas em geral, muitas pessoas serão liberadas de atividades rotineiras e monótonas como inserir e processar dados contábeis, reconciliar, criar relatórios etc.





Figura 6. Áreas de aplicação RPA



A inteligência artificial será capaz de lidar com as tarefas de gerenciamento ou é direito exclusivo de apenas um gerente humano (gerente, chefe da empresa, etc.)? Até o momento, em nosso país, as decisões de gestão são tomadas por pessoas, porém, na sexta ordem tecnológica, novos modelos de gestão baseados em métodos probabilísticos e de gestão reflexiva também estarão em demanda. Já existe o IBM Watson (um supercomputador da IBM), que, por meio de IA, resolve toda uma classe de consultorias muito complexas e até problemas científicos (desenvolve soluções eficazes para corporações, constrói modelos matemáticos para pesquisas na área de oncologia etc.).

Conclusão

O uso de sistemas de inteligência artificial trará para a economia, a indústria e a vida social, muitos benefícios para os cidadãos, e dará origem a alguns problemas aos quais vale a pena prestar atenção agora:

1. As tecnologias de IA, assim como ML, Big data, IoT, etc., podem acabar nas mãos de um grupo restrito de indivíduos ou monopólios, o que levará à criação de uma "ditadura digital" e novos sistemas totalitários, onde algoritmos tomarão decisões por nós em questões domésticas, profissionais, sociais e até políticas.
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Todos esses problemas precisam ser resolvidos agora, no período de transformação digital da economia, para que a transição para a sexta ordem tecnológica não seja muito dolorosa para a maioria dos cidadãos e traga apenas aspectos positivos para suas vidas.