Shyam Sankar: O aumento da cooperação humano-computador

Gostaria de vos falar sobre dois jogos de xadrez. O primeiro aconteceu em 1997, no qual Garry Kasparov, um humano, perdeu para o Deep Blue, uma máquina. Para muitos, isto era o amanhecer de uma nova era na qual o homem seria dominado pela máquina. Mas aqui estamos nós, 20 anos depois, e a maior mudança na maneira como lidamos com os computadores é o iPad, e não o HAL.

O segundo jogo foi um torneio de xadrez freestyle em 2005, no qual homem e máquina podiam participar juntos como parceiros, em vez de adversários, se assim o desejassem. No início, os resultados eram previsíveis. Até um supercomputador era batido por um grão-mestre com um portátil relativamente fraco. A surpresa veio no final. Quem ganhou? Não um grão-mestre com um supercomputador, mas sim por dois amadores Americanos usando três portáteis relativamente fracos. A capacidade de utilizar e manipular os seus computadores para explorar profundamente posições científicas específicas foi eficaz para combater o conhecimento superior do xadrez do grão-mestre e do poder computacional superior de outros adversários. Isto é um resultado espantoso: homens comuns, máquinas comuns derrotando o melhor homem, a melhor máquina. Então, mas não era suposto ser homem contra a máquina? Pelo contrário, é tudo cooperação, e o tipo certo de cooperação.

Nós prestamos muita atenção à visão de Marvin Minsky para a inteligência artificial nos últimos 50 anos. É uma visão muito sexy, com certeza. Muitos a adotaram. Tornou-se a escola de pensamento predominante na ciência computacional. Mas ao entrarmos na era de "big data", de sistemas de rede, de plataformas abertas e tecnologias integradas, eu gostaria de sugerir que está na hora de reavaliar uma visão alternativa que na verdade foi desenvolvida por volta da mesma altura. Estou a falar da simbiose humano-computador de J.C.R. Licklider talvez melhor referida como "inteligência aumentada", I.A.

Licklider era um titã da ciência computacional que teve um profundo efeito no desenvolvimento tecnológico e da Internet. A sua visão era permitir que homem e máquina cooperassem a tomar decisões, controlar situções complexas sem a dependência inflexível em programas predeterminados. Reparem na palavra "cooperar." Licklider encoraja-nos não a pegar numa torradeira e torná-la no Data do "Star Trek", mas sim pegar num humano e torná-lo mais capaz. Os humanos são tão espantosos -- a maneira como pensamos, as nossas abordagens não-lineares, a nossa criatividade, hipóteses iterativas, tudo muito difícil, se possível sequer que seja feito por um computador. Licklider apercebeu-se disto, contemplando os humanos a definir os objectivos, formular as hipóteses, determinar os critérios, e efetuar a avaliação. É claro que de noutros aspetos, os humanos são muito limitados. Somos terríveis em escala, computação e volume. Precisamos da melhor gestão de talento para conseguirmos vingar. Licklider previu os computadores a fazerem todo o trabalho serializável que era necessário para preparar o caminho para outras reflexões e decisões.

Silenciosamente, sem muita fanfarra, esta abordagem tem vindo a ter umas quantas vitórias para além do xadrez. Dobragem de proteínas, um assunto que partilha a imensa expansividade do xadrez --- há mais maneiras de dobrar uma proteína do que há átomos no universo. Isto é um problema que muda o mundo e com enormes implicações na nossa capacidade de compreender e tratar doenças. E para esse fim, um supercomputador de força bruta simplesmente não é suficiente. Foldit, um jogo criado por engenheiros informáticos, ilustra o valor da abordagem. Amadores não técnicos e não biólogos jogam um jogo no qual reorganizam visualmente a estrutura da proteína, permitindo que o computador lide com as forças atómicas e as interações e identifique problemas estruturais. Esta abordagem derrotou supercomputadores 50 por cento das vezes e empatou 30 por cento das vezes. O Foldit fez recentemente uma grande e notável descoberta científica ao decifrar a estrutura do vírus Mason-Pfizer em macacos. Uma protease que escapou determinação por mais de 10 anos foi resolvida por três jogadores numa questão de dias, talvez o maior avanço científico a alguma vez vir de jogar um vídeo-jogo.

No ano passado, no local das Torres Gémeas, abriu um memorial do 11 de Setembro. Ele apresenta os nomes de milhares de vítimas usando um belo conceito chamado "adjacência significativa". Ela coloca um nome próximo do outro baseado na sua relação um com o outro: amigos, família, colegas de trabalho. Quando juntamos tudo, é um grande desafio computacional: 3,500 vítimas, 1,800 pedidos de adjacência, a importância das especificações físicas gerais e a estética final. Quando foi reportado pelos media, os louros de tal feito foram atribuídos a um algoritmo da firma de design de New York City: Local Projects. A verdade tem uma pequena nuance. Embora um algoritmo tenha sido usado para desenvolver a infrastrutura subjacente, humanos usaram essa estrutura para desenhar o resultado final. Por isso neste caso, um computador avaliou milhões de possíveis distribuições, geriu um sistema relacional complexo, e um grande conjunto de medições e variáveis, permitindo que os humanos se concentrassem no design e na escolha composicional. Por isso quanto mais olhamos à nossa volta, mais vemos a visão de Licklider por todo o lado. Quer seja em realidade aumentada no teu iPhone ou GPS no teu carro, a simbiose entre humano e computador está a tornar-nos mais capazes.

Por isso se quiserem melhorar a simbiose humano-computador, o que podem fazer? Podem começar por incluir o humano no desenho do processo. Em vez de pensar no que o computador fará para resolver o problema, desenhe a solução à volta do que o humano poderá fazer também. Quando fizer isto, rapidamente chegará à conclusão que passou o seu tempo todo na interface entre homem e máquina, especificamente desenhando maneiras de eliminar a fricção da interação. De facto, esta fricção é mais importante que o poder do homem ou o poder da máquina no que toca a determinar a capacidade total. Por isso é que dois amadores com alguns portáteis prontamente derrotaram um supercomputador e um grão-mestre. O que o Kasparov chama de processo é um produto da fricção. Quanto melhor o processo, menor a fricção. E minimizar a fricção torna-se a variável decisiva.

Ou outro exemplo: big data. Todas as interações que temos no mundo são gravadas por um número sempre crescente de sensores: o seu telemóvel, o seu cartão de crédito, o seu computador. O resultado é big data, e na verdade proporciona-nos uma oportunidade de compreender melhor a condição humana. A maior ênfase da maioria das abordagens à big data concentra-se no, "Como é que vou guardar estes dados? Como é que vou pesquisar nestes dados? Como é que eu processo estes dados?" Estas são perguntas necessárias mas insuficientes. A imperativa não é perceber como computar, mas sim o que computar. Como se impõe a intuição humana nos dados a esta escala?

Mais uma vez, começamos por desenhar o humano no processo. Quando a PayPal estava a começar o seu maior desafio não era, "Como é que eu envio e recebo dinheiro online?" mas sim, "Como é que eu faço isso sem ser burlado pelo crime organizado?" Porquê tão difícil? Porque enquanto os computadores conseguem aprender a detetar e identificar fraudes baseando-se em padrões eles não conseguem aprender a fazê-lo baseando-se em padrões que nunca viram antes, e o crime organizado tem muito em comum com esta plateia: pessoas brilhantes, com imensos recursos, espirito empreendedor -- (Risos) -- e uma grande e importante diferença: um propósito. E enquanto os computadores por si só conseguem apanhar todos exceto os burlões mais espertos, apanhar estes últimos é a diferença entre o sucesso e o falhanço.

Há uma classe inteira de problemas como este, com adversários que se adaptam. Eles raramente se apresentam com um padrão repetido que seja detetável pelos computadores. Em vez disso, há uma componente inerente de inovação ou ruptura, e estes problemas estão cada vez mais enterrados em big data.

Por exemplo, terrorismo. Os terroristas estão sempre a adaptar-se de grandes e pequenas maneiras a novas circunstâncias, e apesar do que podem ter visto na TV, estas adaptações, e a sua detecção, são fundamentalmente humanas. Os computadores não detectam novos padrões e novos comportamentos, mas os humanos conseguem. Humanos, usando tecnologias, testando hipóteses procurando por conhecimento pedindo a máquinas que façam coisas para eles. O Osama bin Laden não foi apanhado por inteligência artificial. Ele foi apanhado por pessoas dedicadas e brilhantes em parcerias com variadas tecnologias.

Embora soe bastante atrativo, não se consegue "minar" algoritmicamente o caminho até uma resposta. Não há botão de "Encontrar Terrorista", e quanto mais dados integramos de uma vasta variedade de fontes envolvendo uma grande variedade de formatos de dados de sistemas bastante diferentes, menos efetivo se torna o processo de minar os dados. Em vez disso, as pessoas terão que olhar para a informação e procurar soluções, e como Licklider previu há muito tempo, a chave para grandes resultados aqui é o tipo certo de cooperação, e como Kasparov se apercebeu, isso significa minimizar a fricção na interface.

Com esta abordagem torna-se possível coisas como combinar toda a informação disponível de fontes diferentes, identificando relações chave e colocando-as no mesmo sítio, algo que era quase impossível de fazer antes. Para alguns, isto tem terríveis implicações a nível de privacidade e liberdade civil. Para outros isto antevê uma era de maior privacidade e proteção das liberdades civis, mas a privacidade e as liberdades civis são de uma importância fundamental. Isso tem que ser reconhecido, e elas não podem ser afastadas nem com a melhor das intenções.

Por isso vamos explorar, através de um par de exemplos, o impacto que as tecnologias construídas para criar a simbiose humano-computador tiveram nos últimos tempos.

Em Outubro, 2007, os E.U.A. e forças de coligação invadiram uma casa segura da al-Qaeda na cidade de Sinjar na fronteira entre o Iraque e a Síria. Encontraram um tesouro de documentação: 700 biografias de lutadores estrangeiros. Estes terroristas tinham deixado as suas famílias no Golfo, no Levante e no Norte de África para se juntarem à al-Qaeda no Iraque. Estes registos eram formulários de recursos humanos. Os terroristas preenchiam-nas à medida que se juntavam à organização. Parece que nem a al-Qaeda, escapa à burocracia. (Risos) Eles respondiam a perguntas como, "Quem o recrutou?" "Qual é a sua cidade natal?" "Que ocupação procura?"

Essa última questão revelou-se uma surpresa. A grande maioria dos terroristas estrangeiros procuravam tornar-se bombistas suicidas e mártires -- extremamente importante, visto que entre 2003 e 2007, o Iraque teve 1,382 ataques suicidas, uma grande fonte de instabilidade. Analisar esta informação foi difícil. Os originais eram folhas de papel em Árabe que tinham de ser digitalizadas e traduzidas. A fricção no processo não permitiu resultados significativos em tempo operacional usando apenas humanos, PDFs e persistência. Os investigadores tiveram que alavancar as suas mentes com tecnologia para investigar mais, explorar hipóteses não-óbvias, e de fato, surgiram resultados. Vinte por-cento dos terroristas vinham da Líbia, 50% dos quais de uma única cidade na Líbia, extremamente importante visto que as estatísticas anteriores colocam esse número nos 3%. Também ajudaram encontrar uma figura de importância crescente na al-Qaeda, Abu Yahya al-Libi, um importante membro do grupo Líbia-Islão. Em Março de 2007, ele fez um discurso, depois do qual houve um grande aumento no recrutamento de terroristas.

Talvez mais inteligente de todos no entanto, e o menos óbvio, virando os dados sobre si mesmos, os investigadores foram capazes de explorar com profundidade as redes de coordenação na Síria que eram responsáveis por receber e transportar os terroristas para a fronteira. Estas redes eram de mercenários, não de ideologistas, que estavam no negócio da coordenação por dinheiro. Por exemplo, eles cobravam aos terroristas da Arábia Saudita muito mais do que aos da Líbia, dinheiro que de outra forma iria parar à al-Qaeda. Talvez o adversário perturbaria a sua própria rede se soubesse que estão a enganar os novos membros da Jihad.

Em Janeiro de 2010, um terramoto devastador de 7.0 atingiu o Haiti, o terceiro terramoto mais mortal de todos os tempos, deixou um milhão de pessoas, 10% da população, sem abrigo. Um aspeto aparentemente pequeno do esforço comunitário tornou-se cada vez mais importante à medida que a entrega de comida e água começou. Janeiro e Fevereiro são meses secos no Haiti, no entanto muitos dos campos tinham água estagnada. A única instituição com conhecimento detalhado da inundação de planícies do Haiti tinha sido destruída no terramoto, com os líderes lá dentro. Por isso a questão é, que campos estão em risco quantas pessoas estão nesses campos, qual a estimativa de tempo para a inundação e, dados recursos e infrastruturas muito limitadas, como damos prioridade à realocação? Os dados eram incrivelmente diferentes. O exército dos E.U.A. tinha conhecimento detalhado para apenas uma pequena secção do país. Havia informação online de uma conferência ambiental de 2006, outras informações geo-espaciais, nada integrado. O objetivo humano era identificar campos para a realocação das pessoas baseada em necessidade prioritária. O computador teve que integrar uma grande quantidade de informação geoespacial, informação dos media social e das organizações de ajuda humanitária para responder a esta questão. Através da implementação de um processo superior, que seria de outra forma um trabalho para 40 pessoas em 3 meses tornou-se numa simples tarefa para 3 pessoas em 40 horas,

tudo vitórias para a simbiose entre humano e computador.

Mais de 50 anos depois da visão de Licklider para o futuro, e os dados sugerem que devíamos estar bastante entusiasmados em atacar os problemas mais difíceis do século, em parceria de homem e maquina. Obrigado. (Aplauso) (Aplauso)