Qua, 11 de março de 2020, 12:59

O fenômeno “China” na inteligência artificial
Henrique Nou Schneider

No seu livro “Inteligência Artificial: como os robôs estão mudando o mundo, a forma como amamos, nos relacionamos , trabalhamos e vivemos” de 2019, Kai-Fu Lee, sul-coreano com graduação, mestrado e doutorado em Inteligência Artificial (IA) pela Universidade Carnegie Mellon nos EUA, explica de forma elucidativa, o que ele afirma na página 114, cujo parágrafo transcrevo abaixo, e que me servirá como fio condutor desta resenha.

“Do jeito que as coisas estão hoje, a China já tem a vantagem em termos de empreendedorismo, dados e apoio do governo, e está rapidamente alcançando os Estados Unidos em especialização. Se o status quo tecnológico se mantiver nos próximos anos, uma série de startups chinesas de IA começará a se espalhar por diferentes setores. Elas alavancarão o aprendizado profundo e outras tecnologias de aprendizagem de máquina para revolucionar dezenas de setores e colher os frutos da transformação da economia.”

Para entender a premissa acima, é importante analisar a teia de fatos mutualmente imbricados que foram apresentados por Kai-Fu Lee:

Primeiro: O que aconteceu na China para que ela despertasse na direção da IA?

O resultado da disputa de uma série de partidas do jogo Go entre o chinês Ke Jie (jovem de 19 anos e o mais importante jogador de Go da China) e o software AlphaGo (uma usina de IA da Google) teve a tecnologia como vencedora. O Go é o jogo mais antigo e complexo do mundo (as possibilidades de combinação que ele oferece excede o número de átomos do universo). Criado a aproximadamente 2500 anos, o Go é muito importante para os chineses, tanto que “na antiga China representava uma das quatro formas de arte que todo acadêmico chinês deveria dominar” (LEE, 2019, p.14).

Aquele momento foi, nas palavras do autor, “o momento Sputnik da China”, pois como o lançamento deste satélite artificial pelos russos acordou os estadunidenses para a corrida espacial, o AlphaGo despertou, de forma humilhante, o governo chinês para o desenvolvimento da IA naquele país, fazendo-o estabelecer marcos objetivos de progresso de 2020 a 2025 e definindo que, em 2030, a China terá que ser um centro de inovação mundial em IA, tanto em teoria e em tecnologia, como na aplicação da IA.

Diferentemente do software da IBM Deep Blue, sistema especialista de jogar xadrez e que derrotou o russo e campeão mundial Garry Kasparov em 1997, o AlphaGo da Google “baseia-se em aprendizado profundo, uma abordagem inovadora para a inteligência artificial que turbinou as capacidades cognitivas das máquinas.” (Id. Ibid., p.17)

Segundo: Entendendo o aprendizado de máquina profundo.

No seu livro, Kai-Fu Lee aponta duas grandes áreas da IA:

a) A abordagem baseada em regras (também chamada de sistemas simbólicos ou de sistemas especialistas) fundamenta-se em ensinar o computador por meio de uma base de regras lógicas do tipo se X então Y e apoia-se num banco de fatos os quais constituem-se nos dados para o sistema especialista. As regras e os fatos eram colhidos de especialistas no assunto em pauta.

b) Já a abordagem das redes neurais imita a arquitetura do cérebro que podem receber e transmitir informações semelhantemente às nossas redes de neurônios. Nesta arquitetura, não se escreve regras para o sistema, mas um número muito grande de exemplos de um determinado fenômeno é fornecido ao algoritmo que representa a rede, permitindo que a rede identifique padrões nos dados inseridos (imagens, sons, frases e etc.). Nesta abordagem, são condições sine quibus non: poder de computação e grande quantidade de dados (big data). Como diz Lee (2019, p. 23):

Fundamentalmente, esses algoritmos usam grandes quantidades de dados de um domínio específico para tomar uma decisão que otimiza um resultado desejado. Isso é feito através do treino para reconhecer padrões e correlações profundamente internas, conectando os muitos pontos de dados ao resultado desejado.

Essa abordagem também é conhecida como “IA estreita” (porque se refere a somente um domínio específico), a qual ainda está muito longe da “IA geral” (que trataria de problemas genéricos, como os seres humanos fazem).

Terceiro: Como a China está passando de imitadora à vanguarda em IA.

De acordo com Kai-Fu Lee, a maioria dos analistas pensavam que a indústria tecnológica chinesa estava destinada a repetir a sina de imitadora, ficando sempre muito atrás da vanguarda. Mas não foi o que, de fato, aconteceu.

De acordo com Lee (2019, p. 25),

O ocidente pode ter acendido a chama do aprendizado profundo, mas a China será a maior beneficiária do calor que essa chama está gerando. Essa mudança global é produto de duas transições: da era da descoberta à era da implementação, e da era da especialidade à era dos dados.

Vou explicar:

A era da descoberta na IA foi aquela das pesquisas de vanguarda, de inovações disruptivas. Nessa época, o ocidente (principalmente EUA e Canadá) estava com muita vantagem em relação à China, devido à quantidade e à qualidade de suas universidades e de seus centros de pesquisas (governamentais e não governamentais). A era da implementação, isto é, quando os resultados das pesquisas migram para as indústrias, requer empreendedores talentosos, engenheiros e gerentes de produto. Nesta era, a China ultrapassou os EUA. Vamos aos fatos:

Wang Xing, é um chinês que cursava o doutorado nos EUA e que ficou conhecido como “o clonador”, um plagiador em série. Ele abandonou o doutorado, voltando para a China e, em 2003, 2005, 2007 e 2010, escolheu a melhor startup americana e a copiou para os usuários chineses. “Para a elite do Vale do Silício, Wang era um sem vergonha.”, diz Lee. (Id. Ibid., p.38)

Mas, foi inicialmente clonando sites do Vale do Silício e depois evoluindo para a segunda fase (“startups chinesas se inspirando em um modelo de negócio norte-americano e competindo de forma acirrada entre si para a adaptar e otimizar esse modelo especificamente para usuários chineses”) (Id. Ibid., p.39) que Wang Xing foi elevado a empreendedor de primeira linha, quando copiou o modelo de negócios do site de compras coletivas norte-americano Groupon, criando o clone chinês Meituan.

No final de 2017 o Groupon (US$ 2,58 bilhões) encolheu na bolsa de valores, enquanto o Meituan, avaliado em 30 bilhões de dólares, tornou-se a quarta startup mais valiosa do mundo. A ética (se pode chamar de ética) de empreendedorismo na China é copiar aperfeiçoando a cópia. Em resumo, o ecossistema de internet chinesa havia se tornado um Coliseu de centenas de gladiadores lutando até a morte. O vencedor leva tudo! De acordo com o autor,

O Vale do Silício pode achar a cópia indigna e as táticas, repugnantes. Em muitos casos, essa impressão de fato procedia. Mas foi exatamente essa clonagem generalizada – o ataque de milhares de concorrentes imitadores – que forçou as empresas a inovar. A sobrevivência no coliseu da internet exigia iteração incansável dos produtos, controle de custos, execução impecável, geração de relações públicas positivas, obtenção de dinheiro com avaliações exageradas e busca por formas de construir um fosso profundo para manter imitadores do lado de fora. Imitadores puros nunca chegavam a ser grandes empresas e não podiam sobreviver dentro desse coliseu. Porém, a paisagem competitiva dessa pressão total, criada quando se está cercado por imitadores implacáveis, forjou a geração de empreendedores mais tenazes do mundo. (Id. Ibid., p.40)

Lee faz a comparação da IA com a eletricidade do século XXI. Como aconteceu com a eletricidade de Thomás Edison: depois que ele a apresentou, os engenheiros correram para aplicá-la em diversas situações - iluminar as ruas, substituir a força motriz das máquinas e etc. A IA está aí posta e a aprendizagem profunda já está sendo aplicada nos app em uso. Estamos, portanto, na transição do segundo movimento: da especialidade aos dados. Como diz Lee, “Se a inteligência artificial é a nova eletricidade, o big data é o petróleo que alimenta os geradores.” (Id. Ibid., p.67)

Portanto, os algoritmos que implementam a aprendizagem profunda necessitam de três coisas: big data, poder de computação e engenheiros de IA bons, mas não necessariamente de elite. (Id. Ibid., p.27) Conforme já expliquei, uma rede neural precisa de dados para apresentar padrões.

Quanto mais uma rede for exposta a exemplos de um determinado fenômeno, mais precisamente poderá escolher padrões e identificar coisas no mundo real. [...] Ter o monopólio dos melhores e mais brilhantes não significa ter os melhores resultados em termos práticos. (Id. Ibid.)

Assim, os algoritmos de aprendizado profundo já são conhecidos, cabendo a elite da computação da IA apresentar suas otimizações, o que não causa muita diferença quando eles são portados para os softwares aplicativos. Na era dos dados, ou big data, vale a quantidade. Nesse recurso natural, nenhum país pode superar a China, que “já ultrapassou os Estados Unidos em termos de volume absoluto como principal produtor de informações.” (Id. Ibid., p.29)

Com o crescimento do superaplicativo chinês WeChat (um clone aprimorado do Whatsapp), um verdadeiro canivete-suíço digital no qual está disponível todos os serviços habitualmente usados, os seus usuários provocaram uma onda de aparecimento de startups “on-line para off-line”, que “trouxeram a conveniência do comércio eletrônico para os serviços do mundo real.” (Id. Ibid., p.30) Nas palavras do autor:

O universo digital alternativo da China agora cria e captura oceanos de novos dados sobre o mundo real. Essa riqueza de informações sobre os usuários – sua localização a cada segundo do dia, como eles se deslocam, quais comidas preferem. Quando e onde compram suas refeições e sua cerveja - será inestimável na era da implementação da IA. [...] Essa incomparável quantidade de dados do mundo real dará às empresas chinesas uma grande vantagem no desenvolvimento de serviços baseados em IA. (Id. Ibid., p.31)

Para transformar estes insumos: big data, poder de computação e engenheiros de IA bons em produtos e, consequentemente, em dinheiro, ainda faz-se necessário empreendedores algozes e um ambiente político favorável a investimentos na área.

Com relação ao primeiro, a China tem atendido bem a este requisito: “As batalhas contra o Vale do Silício podem ter criado alguns Golias da China, mas foi a violenta competição doméstica chinesa que forjou uma geração de empreendedores gladiadores.” (Id. Ibid., p.57)

Com relação ao segundo, foi desenvolvida pela China uma política agressiva de suporte financeiro: em 2014, em Davos, durante o Fórum Econômico Mundial, o primeiro-ministro chinês em seu discurso, repetiu várias vezes a frase “empreendedorismo em massa e inovação em massa”. (Id. Ibid., p.81) Nove meses depois deste discurso, o Conselho de Estado da China emitiu uma importante diretriz, determinando

a criação de milhares de incubadoras de tecnologias, zonas de empreendedorismo e ‘fundos orientadores’ apoiados pelo governo para atrair maior capital de risco privado. [...] O governo central da China estabeleceu os objetivos, mas a implementação foi deixada para milhares de prefeitos e autoridades locais espalhados pelo país. (Id. Ibid., p.82)

A questão de incentivar o empreendedorismo tinha um forte obstáculo: o zeitgeist[1] cultural chinês, quanto aos jovens não buscarem emprego no governo.

A China vinha da política do “filho único”, o qual tinha a responsabilidade de estudar (quando dava) e trabalhar para o governo (o que garantia estabilidade de emprego) para sustentar os seus pais na velhice. Mas o convencimento pela propaganda, a obediência do cidadão ao governo (que também é cultural na China) e o aporte de dinheiro pelo governo como subsídios, libertaram os jovens chineses para se ariscarem na incubação de novas empresas de tecnologia de IA.

Estavam, dessa forma, atendidos todos os requisitos para o sucesso da China na era do aprendizado profundo de máquina: muitos dados, poder de computação, engenheiros com expertise em IA, empreendedores sagazes e subsídios do governo.

Portanto, uma verdadeira revolução[2] aconteceu na China, já que mudou o zeitgeist cultural chinês com relação à educação dos filhos pelas mães, mas manteve-se o conservadorismo no tocante à deferência com a autoridade. Embora a imposição iniba a inovação livre e exploratória, contudo quando a mesma é endossada por qualquer autoridade e há uma direção nítida, toda a sociedade chinesa entra em ação simultaneamente.

Assim, a revolução “O2O” (abreviação de on-line-para-off-line), embora tenha iniciado com a Uber nos EUA e tenha também se estabelecido na China, ela não resistiu à concorrência do seu clone chinês aprimorado Didi, que a expulsou da China. Como diz Lee, “A Uber pode ter dado uma das primeiras visões do que é O2O, mas foram as empresas chinesas que aproveitaram os pontos fortes desse modelo e o aplicaram para transformar dezenas de outras indústrias.” (Id. Ibid., p.88) Hoje na China, muitos dos serviços, de cabelereiros, manicures, cuidadores de animais domésticos a marcadores de lugar nas filas de hospitais e motoristas para apanhar ou levar crianças estão disponíveis no app chinês e são devidamente monitorados via WeChat.

O WeChat está instalado em mais da metade dos smartphones da China. (Id. Ibid., p.89) Como todos os usuários têm a sua conta bancária conectada ao app, novas operações O2O estão sendo criadas diariamente. Para se ter uma idéia da força do WeChat, ele encapsula funcionalidades do Facebook[3], iMassage[4], Uber[5], Expedia[6], eVite[7], Instagram[8], Skype[9], PayPal[10], Grubhub[11], Amazon[12], LimeBike[13], WebMD[14], entre outros. Como disse, o WeChat é se assemelha a um canivete suíço digital, realizando a maioria das funções de cada aplicativo que ele “copia”, integrada à função móvel de pagamento. Os aplicativos estadunidenses listados adotam o modelo “constelação de aplicativos”, no qual cada aplicativo adere a um conjunto estrito de funções. (Id. Ibid., p.90) Assim, a opção chinesa ganha na integração e na facilidade para os usuários, oferecendo sempre a opção de venda/compra, potencializando o O2O.

Outra grande diferença entre as empresas chinesas e norte-americanas, é que

Na China, as empresas tendem a ser “pesadas”. Não querem apenas construir a plataforma – querem recrutar cada vendedor, cuidar das mercadorias, dirigir a equipe de entregas, abastecer as scooters, concertá-las e controlar o pagamento. [...] Ser pesado significa construir muros ao redor do seu negócio, isolando-se do derramamento de sangue econômico das guerras de gladiadores chineses. (Id. Ibid., p.91)

Ser pesado deu a essas empresas uma vantagem de dados sobre seus pares do Vale do Silício, mas foram os pagamentos móveis que estenderam seu alcance ainda mais ao mundo real e transformaram essa vantagem de dados em uma liderança. (Id. Ibid., p.93)

Para se ter uma ideia sobre o nível de acesso do chinês ao smartphone e do uso do dinheiro digital móvel na China, Lee diz:

Chegou a um ponto em que pedintes nas ruas de cidades chinesas começaram a pendurar pedaços de papel em volta do pescoço com impressões de dois códigos QR, um para o Alipay e o outro para o WeChat.

O dinheiro desapareceu tão rapidamente das cidades chinesas que até “quebrou” o crime. (Id. Ibid., p.95)

Portanto, conforme apresentei nesta análise e de acordo com as cinco premissas para liderar na era da IA forte: big data, alto poder de computação, engenheiros de IA competentes, empreendedores agressivos e políticas de subsídios, a China lidera e, mantendo-se esta lógica, ela não perderá a liderança para outro país.

Concluo esta minha análise, já conjecturando sobre a possibilidade de mudança, expressa na ponderação de Kai-Fu Lee.

Mas se o próximo avanço na escala de aprendizado profundo ocorrer em breve, e dentro de um ambiente corporativo e hermeticamente fechado, todas as apostas serão canceladas. Isso poderia dar a uma empresa uma vantagem insuperável sobre os outros sete gigantes e nos levar de volta a uma era de descobertas na qual a perícia da elite colocaria o equilíbrio de poder em favor dos Estados Unidos. (Id. Ibid., p.114)

Assim, o status quo somente será quebrado, caso alguma descoberta em IA alinhe novamente os competidores internacionais. Quem elevará a altura do sarrafo? Com certeza será aquele que apresente maior força de pesquisa em IA.

Henrique Nou Schneider é professor no Departamento de Computação e no Programa de Pós-Graduação da UFS. Líder do Grupo de Estudos e Pesquisa em Informática na Educação/UFS-CNPq (GEPIED)

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[1] Pronúncia: [Dzáit-Gáist]) é um termo alemão cuja tradução significa espírito da época ou sinal dos tempos, mas, em uma tradução mais apurada: espírito do tempo. O Zeitgeist significa, em suma, o conjunto do clima intelectual, sociológico e cultural de uma pequena região até a abrangência do mundo todo em numa certa época da história, ou as características genéricas de um determinado período de tempo. (Wikipedia). Acesso em 25.02.20

[2] (do latim revolutìo,ónis, "ato de revolver") é uma mudança abrupta no poder político ou na organização estrutural de uma sociedade que ocorre em um período relativamente curto de tempo.[1] O termo é igualmente apropriado para descrever mudanças rápidas e profundas nos campos científico-tecnológico, econômico e comportamental humano. (Wikipedia). Acesso em 25.02.20

[3] Facebook é uma mídia social e rede social virtual lançada em 4 de fevereiro de 2004, operado e de propriedade privada da Facebook Inc. O nome do serviço decorre o nome coloquial para o livro dado aos alunos no início do ano letivo por algumas administrações universitárias nos Estados Unidos para ajudar os alunos a conhecerem uns aos outros. O Facebook permite que qualquer usuário que declare ter pelo menos 13 anos possa se tornar usuário registrado do site. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[4] iMessage é um serviço de mensagens instantâneas desenvolvido pela Apple Inc., para iOS 5 e OS X Mountain Lion. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[5] Uber Technologies Inc. é uma empresa multinacional americana, prestadora de serviços eletrônicos na área do transporte privado urbano, através de um aplicativo de transporte que permite a busca por motoristas baseada na localização, em inglês e-hailing, oferecendo um serviço semelhante ao tradicional táxi. É conhecido popularmente como serviços de "carona remunerada". (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[6] Expedia, Inc. é uma empresa de viagens e tecnologia norte-americana, sediada em Bellevue. Atua em 29 países, foi criada por Rich Barton e Lloyd Frink. Efetua reservas em mais de 140 mil hotéis[3] em todo o mundo e atua com reservas online.[4] ou através de contato telefônico com seus agentes. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[7] Um site para criação de sites de casamento. Acesso em 26.02.20

[8] Instagram é uma rede social online de compartilhamento de fotos e vídeos entre seus usuários, que permite aplicar filtros digitais e compartilhá-los em uma variedade de serviços de redes sociais, como Facebook, Twitter, Tumblr e Flickr. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[9] Skype é um software que permite comunicação pela Internet através de conexões de voz e vídeo, criado por Janus Friis e Niklas Zennstrom. O Skype foi lançado no ano de 2003. Em 2005 foi vendido para a empresa eBay e pertence, desde maio de 2011, à Microsoft. Atualmente, é o aplicativo para computadores mais famoso do mercado e possui cerca de 320 milhões de usuários espalhados pelo mundo. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[10] PayPal é uma empresa de pagamentos online situada em São José, na Califórnia, Estados Unidos. Fundada em 1998 por Peter Thiel e Max Levchin opera internacionalmente e é uma das maiores do ramo por ser capaz de realizar pagamentos rápidos e auxiliar em envios de dinheiro. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[11] Grubhub Inc. é um mercado americano on-line e móvel de pedidos e entrega de alimentos preparados que conecta clientes com restaurantes locais. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[12] Amazon.com, Inc. é uma empresa transnacional de tecnologia dos Estados Unidos que foca em comércio electrónico, computação em nuvem, streaming digital e inteligência artificial. Foi fundada por Jeff Bezos em julho de 1994, e sua sede localiza-se em Seattle, estado de Washington. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[13] LimeBike, é uma empresa de transporte sediada nos Estados Unidos. Opera scooters elétricos, bicicletas elétricas, bicicletas de pedais normais. (Wikipedia). Acesso em 26.02.20

[14] WebMD é um site de informações sobre saúde. Acesso em 26.02.20


Atualizado em: Qua, 11 de março de 2020, 13:48
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