Leia novamente - A Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

20/12/2018 08:00:00

Carlos José Pereira, da Fácil, explica o funcionamento da solução Parker

Leia novamente - A Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

Fácil, uma das tradicionais empresas de software do Brasil, atuando desde 1987, lançará em maio suas rotinas de Inteligência Artificial, aplicando aprendizado de máquina em diversas funcionalidades de seus sistemas.

A solução, denominada Parker, aplicará conceitos de Inteligência Artificial no ERP Espaider, voltado para advogados.

A Fácil aparece, nas pesquisas mais recentes da Intelijur, como líder na área de sistemas para departamentos jurídicos de grandes organizações e em segundo lugar quando considerados também os escritórios de advocacia.

Carlos José Pereira, presidente da empresa, detalha o funcionamento da nova solução em entrevista ao Noticenter.

 

Existem dois termos muitos utilizados: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Qual é a diferença ou querem dizer a mesma coisa?

Carlos José Pereira: IA é termo genérico e abrangente. Quem se dedica a essa área tem como objetivo dotar os computadores da capacidade de aprender, assim como o ser humano faz. O que temos de mais nobre é a capacidade de aprendizado.

Uma aranha faz teias maravilhosas, mas fará teia a vida inteira. Aprendemos muitas coisas genericamente. Dotar os computadores dessa capacidade não é e não será simples.

Diante da grandiosidade do desafio, e na busca por esse cálice sagrado, estudos realizados por psicólogos, cientistas e técnicos de TI, acabaram se concretizando em tecnologias paralelas, efeitos colaterais desse processo, que começaram a ser utilizadas na prática com bastante resultado. Técnicas embrionárias de aprendizado.

Técnicas que simulam de forma bastante incipiente a aquisição de conhecimento. Que podemos entender como um processo natural evolucionário para atingirmos uma mente artificial. Uma dessas técnicas é o Machine Learning ou aprendizado de máquina. Poderíamos dizer que é um subcampo da IA.

 

Como uma máquina aprende com esses novos algorítmos?

Carlos José Pereira: Primeiro é importante entender o que é um algoritmo. Tenho ouvido no rádio e lido em jornais algumas barbaridades a esse respeito. Um algoritmo nada mais é do que um conjunto de instruções precisas e estruturadas para serem executadas por um computador.

E computador é burro. Executa exatamente sem pensar no que está fazendo.

Sendo assim, não podem existir comandos que deixem dúvidas. Um programa é um algoritmo composto de diversos outros algoritmos. É importante destacar que nos algoritmos tradicionais o fluxo transcorre da seguinte maneira: dados de entrada, algoritmo e dados de saída. Você digita dois números, o algoritmo soma e emite o resultado. É assim que os computadores vêm trabalhando desde que foram inventados.

Quando falamos em aprendizado de máquina, o fluxo é diferenciado. No momento de aprendizado, entram os dados históricos e o resultado desejado, e um algoritmo produz modelos de conhecimento.

No momento de utilização propriamente dita, entram os dados novos e, com base nos modelos previamente produzidos, são gerados os dados de saída. De acordo com as intervenções dos usuários, o algoritmo atualiza os modelos de conhecimento, aperfeiçoando assim seu aprendizado inicial e melhorando as saídas futuras. Quanto mais dados são processados, mais precisos ficam os modelos.

Isso é algo novo para os programadores tradicionais e também para as pessoas comuns. Isso não significa que adquirirão vontade própria. Justamente porque estão sempre ligados aos dados históricos. O computador não está inferindo ou criando, está deduzindo, vendo padrões em massas de dados históricos.

Assim é que o Netflix, por exemplo, sugere novos filmes para você. Ele olha os filmes que a pessoa normalmente escolhe e com base nessas escolhas, seleciona outros filmes que poderão interessar.

Quem está ensinando o computador é você, ao escolher seus filmes.

Nos programas tradicionais isso era difícil de fazer, pois o programador tinha que especificar tudo antes, não se baseava nos dados. Agora não, o programa olha cada usuário, seus dados e com base neles é que faz as sugestões.

 

Por que a Fácil resolveu desenvolver sua própriaferramenta e não utilizou ferramentas consagradas mundialmente, desenvolvidas por outras grandes empresas de software?

Carlos José Pereira: Porque algumas ferramentas são muito genéricas e pesadas. Foram desenvolvidas para serem aplicadas em diversas áreas, desde reconhecimento de voz, passando por medicina, engenharia e outras.

E isso se reflete no custo das mesmas. Estaríamos encarecendo muito nosso produto para um mercado especifico. No nosso caso, que é o Direito, precisamos ser bons em textos e dados.

Nos concentramos nesses quesitos. E nesses casos nossos algoritmos competem em pé de igualdade. Nossos Cientistas de Dados se especializam e tiram o melhor resultado possível. Além disso fica mais simples ligar com nossos outros produtos. Utilizamos as mesmas tecnologias.

 

Os advogados perderão seus empregos? Ouve-se que em outros países já existem algoritmos que fazem petições.

Carlos José Pereira: As pessoas que utilizem pouco o cérebro dentro de um escritório de advocacia ou de um departamento jurídico, com certeza serão substituídas por um agente automatizado. Mas não o advogado em sua atividade mais nobre. Estamos longe disso. Em alguns países, de onde vem esses exemplos, temos que olhar à luz do direito comparado. Existem formas de atuar que diferem do Brasil, onde podem-se ter árvores de decisão precisas para se chegar num formato de petição. Talvez algumas categorias de processo no Brasil possam se aproveitar disso, dadas algumas atuações de massa. O tempo dirá, pois iniciamos agora a utilização desses algoritmos e iremos descobrindo novas funcionalidades de aplicação.

 

A Fácil já vem utilizando a ferramenta?

Carlos José Pereira: Começamos nossos testes utilizando em nossa própria empresa. Vou dar um exemplo onde estamos aplicando. A Fácil recebe dezenas de chamados de clientes todos os dias, com dúvidas, sugestões, solicitações de auxílio, novas compras. Tínhamos pessoas para fazerem uma triagem desses chamados encaminhando para as equipes ou departamentos responsáveis. Atualmente o PARKER gentilmente encaminha esses chamados para cada equipe. Ele lê o chamado, lê o texto, interpreta e manda para o local que entender ser o responsável pela solução. Antes o chamado ficava alguns minutos esperando que alguém fizesse a triagem. Agora o Parker faz imediatamente. Além de liberarmos as pessoas dessa tarefa, ganhamos tempos preciosos no atendimento de nossos clientes.

 

Como será a nossa convivência com os computadores?

Carlos José Pereira: Precisamos mudar nossos pensamentos a respeito dos computadores. Computadores nos levam a pensar em cálculos perfeitos e corretos, com totais e regras confiáveis. Nesses novos tempos precisamos entender que o computador pode fazer sugestões que não estejam cem por cento corretas, ou então que terá dúvidas e solicitará ainda a intervenção de um humano, até que, após diversas vezes, aprenda a nova sistemática. Justamente por se basear em dados históricos.

Se um humano classificava errado, e ele aprendeu com esse humano, então classificará errado também. Quando o humano corrigir seu modo de agir é que os dados mostrarão outro padrão e novos modelos de conhecimento serão criados.

Nos algoritmos tradicionais todo o conhecimento estava programado explicitamente. Os programadores criavam código para cada solução.

A partir da IA, partes do sistema solucionarão problemas específicos do cliente com modelos que representam o conhecimento extraído dos dados. Operações que antes pareciam ser possíveis somente se executadas por seres humanos, serão realizadas por agentes automatizados.

 

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