#66 Mário Figueiredo - Ciência de Dados, Machine Learning e os mistérios que falta resolver para criar Inteligência Artificial capaz de criatividade

Mário Figueiredo é professor catedrático no Instituto Superior Técnico, e coordenador de área e líder de grupo no Instituto de Telecomunicações. As suas área de trabalho são a aprendizagem automática, o processamento e análise de imagens e a optimização. Recebeu várias distinções e prémios internacionais e, desde 2014 até ao presente, tem integrado a lista anual "Highly Cited Researchers", sendo o único português das áreas da engenharia ou ciências da computação com esta distinção.

Como tinha prometido há poucos episódios, regresso ao tema Inteligência Artificial. Mas não foi só disso que se falou nesta excelente conversa com Mário Figueiredo, que não é um investigador qualquer. É um dos académicos mais citados a nível mundial na investigação em Machine Learning, processamento de imagens e optimização, técnicas que têm aplicação, por exemplo, na medicina ou na interpretação de imagens de satélite.

Mas não é só à investigação académica que o Mário se dedica. É também, como vão perceber, um divulgador de ciência nato e alguém gosta aplicar a mesma curiosidade e espírito analítico de cientista a pensar uma série de questões diferentes. Isto, para além de ser um ouvinte do podcast, o que me honra muito. 

A conversa tocou numa série de pontos, como é habitual.

Começámos por falar da revolução que a chamada Ciência de Dados trouxe nos últimos anos e das enormes implicações que tem no mundo de hoje. Ciência de Dados não é mais do que análise de dados, mas desenvolveu-se imenso nos últimos anos, em resultado de duas revoluções paralelas: uma é a enorme expansão na quantidade de dados disponíveis (os chamados big data), outra são os desenvolvimentos que tem havido em machine learning, uma área que veio revolucionar a Inteligência Artificial. Com estes algoritmos conseguimos hoje programas que aprendem automaticamente a detectar padrões e conseguem tirar conclusões úteis a partir de uma enorme quantidade de dados.

Outro aspecto de que falámos é o impacto destes avanços não só na economia e na sociedade, mas também na própria ciência, que passa a ter uma ferramenta complementar à matemática. Daí que um grupo de cientistas da Google tenha escrito um artigo com o título provocador ‘The Unreasonable Effectiveness of Data’, uma resposta a um ensaio famoso do físico Eugene Wigner sobre a ‘Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences’.

À boleia desta discussão, passámos o resto do episódio no tema mais geral da Inteligência Artificial. Têm havido enormes progressos nesta área, nos últimos anos, sobretudo à boleia da dita Machine Learning, que tem conseguido superar os seres-humanos, numa série de tarefas que até aqui achávamos não estarem ao alcance de um computador, como traduzir línguas, conduzir carros ou mesmo gerar fotografias, credíveis, de caras de pessoas que não existem na realidade! 

No entanto, na visão do convidado, estes progressos continuam a ocorrer em tarefas específicas, e nada garante que estejam a contribuir de alguma forma para criar Inteligência Artificial capaz de autonomia e de pensar como um ser humano. É uma visão provocadora e especialmente interessante porque é saudavelmente diferente da posição de Arlindo Oliveira, com quem tinha falado sobre este tema anteriormente. 

Assumindo que a inteligência humana é de facto diferente, a grande questão que ressalta daqui é o que é especial, então, no cérebro humano? 

Para David Deutch é “a capacidade que os humanos têm para gerar novas explicações para um determinado fenómeno”. Este físico britânico tem um artigo muito interessante sobre o tema, de que falamos ao longo da conversa e que podem encontrar na descrição do episódio. 

Portanto, no curto-prazo, parece mais provável que a Inteligência Artificial continue a complementar, e não a substituir, a Inteligência Humana. E, por coincidência, foi precisamente no dia em que gravámos esta conversa que Elon Musk anunciou os progressos que tem feito na Neuralink, a empresa que criou para desenvolver interfaces entre o cérebro e um computador, e que ele acredita vir um dia a permitir fazer uma espécie de ‘fusão’ entre o cérebro humano e os sistemas de IA.

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Referências abordadas na conversa:

Livro ‘The Attention Merchants, de Tim Wu 

Artigo do convidado: O Impacto e o Ensino da Ciência de Dados

How the constant flow of data is revolutionising biology

Debate Richard Dawkins & Bret Weinstein - Evolution

The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences - Eugene Wigner

The Unreasonable Effectiveness of Data - Alon Halevy, Peter Norvig, and Fernando Pereira, Google

The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery - Tony Hey Stewart Tansley Kristin Tolle

Artigo ‘Artificial Intelligence, The Revolution Hasn’t Happened Yet’ - Michael I. Jordan

España, el segundo país con mayor esperanza de vida de la OCDE

How close are we to creating artificial intelligence? - David Deutsch

John McCarthy; Norbert Wiener

António Damásio sobre Inteligência Artificial 

Nature: Whole-animal connectomes of both Caenorhabditis elegans sexes

Deep-Learning Machine Listens to Bach, Then Writes Its Own Music in the Same Style

Livros recomendados:

O Início do Infinito - David Deutsch

Uma qualquer colectânea de contos de autores clássicos russos

Elon Musk unveils Neuralink’s plans for brain-reading ‘threads’ and a robot to insert them

Bio: Mário Figueiredo é professor catedrático no Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, e coordenador de área e líder de grupo no Instituto de Telecomunicações. As suas área de trabalho são a aprendizagem automática, o processamento e análise de imagens e a optimização. Recebeu várias distinções e prémios internacionais e, desde 2014 até ao presente, tem integrado a lista anual "Highly Cited Researchers", sendo o único português das áreas da engenharia ou ciências da computação com esta distinção.