As apresentações sobre Big Data, Analytics e Computação Cognitiva que assisto, normalmente, estão centradas na tecnologia, comentando de forma genérica os resultados e pouco sobre os modelos computacionais e, principalmente, o pré-requisito fundamental para uma implementação com sucesso: a gestão do conhecimento.
Se analisarmos as definições de inteligência artificial em diferentes perspectivas, vemos que o princípio é fazer os computadores pensarem e executarem tarefas como humanos. Para isso, temos que ensinar os computadores (digo, software).
Algumas definições de inteligência artificial em quatro categorias:
- Pensando humanamente
“Um novo excitante esforço para fazer os computadores pensarem … máquinas com mentes, no sentido pleno e literal. ” (Hugeland, 1985)
“[A automação] atividades que nós associamos com o pensamento humano, atividades tais como tomada de decisões, resolução de problemas e aprendizagem. ” (Bellman, 1978)
- Agindo humanamente
“A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando realizado por pessoas.” (Kurzwell, 1990)
“Estudo de como fazer computadores executarem coisas em que, no momento, as pessoas são melhores.” (Rich e Knight, 1991)
- Pensando racionalmente
“Estudo das faculdades mentais através da utilização de modelos computacionais” (Charniak e McDermontt, 1985)
“Estudo dos cálculos que o tornam possível os computadores perceberem, raciocinarem e agirem como pessoas”. (Winston, 1992)
- Agindo racionalmente
“Inteligência Computacional é o estudo do design de agentes inteligentes.” (Poole et all, 1998)
“IA … está preocupada com o comportamento inteligente dos artefatos.” (Nilsson, 1998)
O que precisamos é desenvolver um modelo para capturar o conhecimento humano e traduzi-lo em regras para ensinar os softwares de inteligência artificial.
Fácil. Nem tanto. Porque é da natureza humana ter opiniões diferentes, enxergar os problemas de diferentes formas e adequar as soluções levando em conta fatores racionais e emocionais.
Para estruturar o conhecimento, precisamos validar regras que tenham consenso da maioria e que se tornem verdades para os softwares de IA.
Na vida real, temos, no mínimo, quatro formas de descrever as regras: pelas leis dos países, pelos acordos internacionais entre países, pelos livros sagrados das religiões e pelas tradições dos povos. Notem que isso muda de país para país, de religião para religião e de povos para povos.
Nas empresas isso não é diferente, porém sob maior controle de seus dirigentes. Podemos fazer os computadores pensarem baseados nos propósitos, cultura, missão e objetivos das empresas.
Muitas das regras empresariais estão contidas nos sistemas de aplicação, que definem seus processos. Entretanto, estão descritas em diferentes sistemas, alguns em sistemas legados, e de uma forma não inteligível para os softwares de IA.
Desenvolvemos novos conhecimentos através da pesquisa e colaboração entre as pessoas. No mundo corporativo temos que incentivar a colaboração entre os funcionários para criar novos conhecimentos e traduzi-los em novas regras para os softwares de IA.
Resumindo, antes de implementar soluções de inteligência artificial, incluindo computação cognitiva, temos que descrever o conhecimento em regras e ensinar os computadores. Com isso, o resultado de suas análises estará baseado no perfil e cultura da empresa, além de considerar os fatores de legislação e comportamento dos clientes.