Google investe em inteligência artificial para prever comportamento humano

Por trás das novas aquisições da Google estão metas muito bem definidas para fortalecer a marca. Há quase três anos na presidência, Eric Schmidt definiu que a competitividade no mercado só pode ser mantida por meio do avanço do setor de inteligência artificial (IA).

A pesquisa sobre inteligência artificial desenvolve dispositivos que deixam as máquinas quase tão inteligentes como os humanos. Para o cientista da computação Pavel Laskov, duas correntes de pesquisas possuem um papel fundamental no setor: o comportamento autônomo que se adequa a ambientes desconhecidos e a análise rápida de grandes quantidades de dados através de métodos sofisticados de aprendizagem mecânica. Nos dois setores, a Google precisa urgentemente evoluir para manter a competitividade, como planeja Eric Schmidt.

Desafio 1: computador que dirige um carro

Para que carros andem pelas ruas sem motorista, por exemplo, os pesquisadores precisam desenvolver um software de direção eficiente para veículos autônomos. Esse programa tem que ser capaz de analisar os dados enviados dos inúmeros sensores em frações de segundos e conduzir o veículo ao destino sem causar acidentes. Além disso, precisa planejar uma estratégia de condução logística, que integre o comportamento do condutor e, em tempo real, todos os dados sensoriais das decisões correntes. Só assim é possível substituir um humano por um computador.

"Esses sistemas de softwares para condução autônoma dependem também da qualidade do reconhecimento de modelos", diz Hans-Joachim Bentz, professor na Universidade de Hildesheim. E esse é um tema central da pesquisa em IA.

Desafio 2: melhor análise de dados

Segundo Laskov, a qualidade do reconhecimento de modelos tem um papel decisivo tanto na aprendizagem mecânica quanto na análise de grande quantidade de dados. Quem quiser liderar o comércio de dados e fizer bons negócios precisa fornecer excelentes prognósticos de comportamento, calculados com base em modelos comportamentais amplamente analisados.

A Google tem fontes de dados extensos para oferecer, mas na qualidade de análise está bem atrás da prestadora de serviço da Agência de Segurança Nacional (NSA). A empresa também perdeu espaço entre bancos e seguradoras para analistas de dados, como a Dataminr ou Hexagon.

Graças a essas análises de dados, seguradoras encontram clientes potenciais. Lojas de roupas descobrem qual estilo vende melhor. Operadoras de telefonia encontram clientes que desejam cancelar contratos. Além disso, por meio desse método de avaliação, agências de recrutamento nos Estados Unidos procuram candidatos adequados para cargos que exigem requisitos especiais.

Mas apenas cálculos de probabilidade não são suficientes para medir pessoas e prever comportamentos. A qualidade do prognóstico depende fundamentalmente da análise de plausibilidade e da simulação comportamental com a inteligência artificial.

Desafio 3: precisão

"É fácil sugerir para um usuário da internet um livro porque ele procurou uma temática parecida", opina Michael Feindt, da Blue Yonder de Karlsruhe, empresa que oferece pacotes de análise líder na Europa. Difícil seria calcular qual decisão ele tende a tomar, por exemplo, se ele estaria satisfeito com a operadora de telefonia ou desejaria cancelar o contrato, indo para a concorrência. "Isso é possível somente com processos de análise multidimensional", diz o especialista.

E sem um software poderoso de aprendizagem mecânica com base em IA isso não pode ser feito. E justamente esse aspecto atrapalhou a entrada da Google no negócio de seguradoras. Outros servidores norte-americanos apostaram em suporte de vendas por meio de análise de big data baseadas em IA.

Dessa maneira, seguradoras poderiam aumentar em 90% a venda de seguros de educação, por exemplo. Softwares de busca desenvolvidos para esse objetivo analisariam dados sobre os recém-nascidos. Um programa de identificação descobriria onde moram os novos país. Através da geolocalização é verificado automaticamente se o domicilio está localizado em uma região com um grande potencial de compra.

Além disso, um software de reconhecimento usaria dados do comportamento de comunicação dos pais identificados para avaliar o quanto eles se preocupam com a segurança. Para os mais preocupados, seria apresentada uma proposta individual de seguro de educação para o filho.

Essas capacidade de fazer análises detalhadas é decisiva para o sucesso ou fracasso no comércio de dados. Com o departamento de IA, Eric Schmidt e sua equipe do Google desejam colocar novamente a empresa na liderança desse setor.