A Importância da Educação Formal em um Mundo de Informação Superficial

Vivemos em uma era onde o conhecimento nunca esteve tão acessível. Com a internet, é possível aprender praticamente qualquer coisa de forma gratuita. Iniciativas como o OpenCourseWare do MIT (Massachusetts Institute of Technology) oferecem cursos de engenharia, matemática, física, economia e diversas outras áreas, permitindo que qualquer pessoa com uma conexão à internet acesse materiais das melhores universidades do mundo. No entanto, paradoxalmente, a nova geração tem dedicado mais tempo ao consumo de conteúdo superficial nas redes sociais, especialmente no TikTok, onde os “influencers” viralizam com danças, desafios e informações muitas vezes sem base científica.

A educação formal continua sendo essencial, não apenas pelo diploma, mas pelo desenvolvimento de habilidades críticas, analíticas e metodológicas. Estudar em uma instituição de ensino superior significa ter acesso a professores renomados, pesquisas inovadoras, networking com outros estudantes talentosos e oportunidades que vão muito além do conteúdo teórico. Alunos do MIT, por exemplo, não apenas aprendem sobre teoria da informação ou inteligência artificial, mas também têm acesso a laboratórios de ponta, projetos revolucionários e colaboração com indústrias tecnológicas de elite.

Muitos dos mais brilhantes cientistas e empreendedores passaram pelo MIT, como Richard Feynman, um dos mais renomados físicos do século XX, Claude Shannon, o pai da teoria da informação, e Robert Noyce, cofundador da Intel. Essas mentes moldaram o mundo moderno, criando tecnologias que usamos diariamente. A questão é: quantos criadores de conteúdo do TikTok estarão na história por seu impacto na ciência e tecnologia?

O TikTok e outras redes sociais podem ser entretenimento, mas não substituem uma formação acadêmica rigorosa. Enquanto o MIT ensina conceitos matemáticos avançados, física quântica e engenharia de software com base em décadas de pesquisas e experimentos, muitas das informações que viralizam no TikTok são superficiais, distorcidas e, frequentemente, incorretas. A formação acadêmica ensina a questionar fontes, validar hipóteses e entender a profundidade dos problemas. Já os conteúdos de redes sociais, muitas vezes, apenas reforçam opiniões sem fundamento.

O MIT, considerado a melhor faculdade de tecnologia do mundo, demonstra a importância da educação estruturada e da pesquisa. Se todos têm acesso ao mesmo conhecimento online, por que as empresas ainda preferem contratar quem tem um diploma? A resposta é simples: um curso superior ensina a pensar de maneira estruturada, a resolver problemas complexos e a trabalhar em equipe, habilidades que não podem ser adquiridas assistindo a vídeos curtos de 30 segundos.

Em um mundo repleto de informações superficiais, valorizar a educação formal é essencial para quem deseja fazer a diferença. O acesso ao conhecimento está disponível, mas apenas aqueles que escolhem se aprofundar nele serão capazes de criar o futuro. Cabe à nova geração decidir: seguir os passos dos grandes cientistas ou se perder em distrações efêmeras?

O que é Inteligência Artificial?

O surgimento do ChatGPT e a sua disponibilização ao público levanta diversos questionamentos sobre Inteligência Artificial nos dias de hoje. Mas será que sabemos responder a seguinte pergunta: O que é Inteligência Artificial? Tentarei fazer isso de forma simplista e resumida nas próximas linhas.

Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. A IA busca criar máquinas que possam aprender, raciocinar, perceber e tomar decisões de forma autônoma, usando técnicas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Em resumo, a IA se refere à capacidade dos computadores de imitar e executar funções cognitivas associadas à inteligência humana.
 
O termo “Inteligência Artificialfoi cunhado por John McCarthy em 1956. John McCarthy foi um renomado cientista da computação e matemático americano que fez contribuições significativas para o campo da inteligência artificial. Ele organizou a Conferência de Dartmouth em 1956, onde o termo “Inteligência Artificialfoi utilizado pela primeira vez para descrever o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas que requerem inteligência humana. McCarthy também é conhecido por desenvolver a linguagem de programação LISP, que foi amplamente utilizada na pesquisa de IA.
 
Dessa forma, conforme a pesquisa sobre Inteligência Artificial se desenvolvia, surgiram necessidades para abordar desafios específicos e complexos. O problema original foi quebrado em partes, levando à criação de subáreas da IA, cada uma tentando resolver um problema que simulasse uma área da inteligência humana. Neste artigo, exploraremos as seis principais subáreas da Ciência da Computação que compõem a Inteligência Artificial: Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional, Raciocínio Automatizado, Robótica e Sistemas Especialistas.
 
  1. Aprendizado de Máquina (AM): O Aprendizado de Máquina é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que os sistemas aprendam e melhorem sua performance com base em dados. Com o uso de modelos estatísticos e algoritmos, os sistemas de AM podem reconhecer padrões, tomar decisões e prever resultados com base nas informações fornecidas.

  2. Processamento de Linguagem Natural: O Processamento de Linguagem Natural (PLN) tem como objetivo permitir que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma natural. Essa subárea envolve técnicas como análise sintática, reconhecimento de entidades, tradução automática e geração de respostas automáticas, possibilitando a interação entre humanos e máquinas por meio da linguagem.

  3. Visão Computacional: A Visão Computacional está relacionada à capacidade dos sistemas de compreender e interpretar informações visuais, semelhantes à forma como os seres humanos percebem o mundo através dos olhos. Ela envolve técnicas como reconhecimento de objetos, detecção de movimento, segmentação de imagens e reconhecimento facial, possibilitando que as máquinas analisem e compreendam o conteúdo visual.

  4. Raciocínio Automatizado: O Raciocínio Automatizado visa desenvolver sistemas capazes de raciocinar, inferir e tomar decisões lógicas com base em informações fornecidas. Essa subárea envolve o uso de lógica formal, algoritmos de busca, redes neurais simbólicas e técnicas de representação do conhecimento. Todas essas técnicas são utilizadas para realizar tarefas como solução de problemas complexos, automação do planejamento e tomada de decisões inteligentes.

  5. Robótica: A Robótica combina os princípios da Inteligência Artificial com a engenharia de sistemas robóticos. Ela busca criar robôs capazes de perceber o ambiente, interagir com ele e realizar tarefas de forma autônoma. A IA desempenha um papel fundamental na programação e controle dos robôs, permitindo-lhes adaptar-se a diferentes situações, aprender com a experiência e tomar decisões tempestivamente.

  6. Sistemas Especialistas: Os Sistemas Especialistas são programas de computador que utilizam conhecimento especializado para resolver problemas complexos em domínios específicos. Esses sistemas são projetados para resolver problemas complexos e fornecer aconselhamento especializado em áreas como medicina, engenharia, finanças, entre outros. Os sistemas especialistas são construídos a partir de uma base de conhecimento, que contém informações e regras específicas do domínio em questão. Experts humanos compartilham seu aprendizado e experiência com o sistema, que organiza de forma estruturada e o representa de maneira lógica para permitir que o sistema faça inferências e tome decisões.

Vale destacar que essas subáreas muitas vezes se sobrepõem e interagem entre si, e o progresso em uma pode influenciar o desenvolvimento de outras. A evolução contínua da inteligência artificial tem levado ao surgimento de novas subáreas e a uma colaboração cada vez maior entre elas. Essa evolução agora nos é apresentada na forma do ChatGpt que realiza coisas incríveis e nos leva a seguinte pergunta: Um sistema de IA consegue pensar?
 
Não, um sistema de IA não consegue pensar da mesma forma que os seres humanos. A inteligência artificial é capaz de realizar tarefas complexas e tomar decisões com base em algoritmos e modelos matemáticos, mas não possui consciência, emoções ou a capacidade de reflexão e autoconsciência como os seres humanos. Os cientistas projetam a IA para processar grandes quantidades de dados, identificar padrões. Além disso, pode fazer previsões ou decidir com base nessas informações, mas essa tomada de decisão é baseada em regras e algoritmos programados, não em um pensamento consciente.
 

No próximo artigo tentarei responder como funciona o ChatGPT.

Inteligência Artificial para melhorar a relação com clientes

Acabei de ler uma notícia sobre as aplicações da empresa Nuveto, provedora de soluções para contact center na Nuvem, com tecnologias de IA. Eles utilizam Machine Learning para descobrir padrões de comportamento e fatores que resultem em pontos de interesse da companhia nas interações entre clientes e empresa.

Achei interessante a aplicação dos chatbots deles que pode auxiliar mesmo quando o ChatBot não retém o cliente e ele precisa falar com um atendente. Um exemplo são as aplicações capazes de escutar em tempo real o que está sendo dito (ou escrito em uma sessão de Chat) e, com base em toda a experiência adquirida por meio das interações anteriores com outros clientes, emite alertas ao operador indicando sugestões de abordagem, mudanças de linguagem, ofertas de desconto etc. “Este coach virtual baseado em IA é uma ferramenta essencial e primordial, pois os resultados das interações servirão de treinamento para que seja cada vez mais assertiva em suas sugestões”, comenta Leite.

A notícia original pode ser vista em https://inforchannel.com.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-fortalecer-relacao-com-os-clientes/.

Reconhecimento de Voz com Python

Ao ver o Tony Stark (Homem de Ferro) nos filmes da Marvel, sempre dava vontade de ter um assistente virtual como o Jarvis. A Siri, Cortana e Alexa ainda não possuem o mesmo nível de interação. Pesquisando na Internet encontrei o projeto https://kripytonianojarvis.com/site/ que eu achei bem interessante.

Mas acho que ainda não é o que eu quero, então decidi (tentar) criar uma assistente virtual. Sei que não será fácil e esse projeto será uma espécie de hobby.

A primeira parte é a comunicação por voz com o computador, assim preciso que a máquina entenda a minha fala. Nesse post vou mostrar código em python para capturar a fala do microfone e transformar em texto, gravando em um arquivo.

Vamos ao Código.

Instalação das Bibliotecas

pip install SpeechRecognition
pip install pyaudio

Se você estiver no Windows será necessário utilizar:

pip install pipwin
pipwin install pyaudio

Apesar do código não chamar explicitamente o Pyaudio ele é necessário para podermos acessar o microfone. Portanto, é imprescindível que ele esteja instalado corretamente.

Código completo

import speech_recognition as sr


def EscreveArquivo(mensagem):
    try:
        with open("transcricao_audio.txt", "a") as file:
            file.write(str(mensagem) + "\n")
            file.close()
    except:
        print("Erro na Escrita da " + mensagem)


r = sr.Recognizer()
mensagem = ""

while(mensagem != "desligar"):
    with sr.Microphone() as source:
        r.adjust_for_ambient_noise(source)
        print("Diga Algo:")
        audio = r.listen(source)
        print("Hello")


    try:
        mensagem = r.recognize_google(audio, language='pt-BR')
        print("Você falou: " + mensagem)
    except sr.UnknownValueError:
        print("Google Speech Recognition não pode entender o que você falou!")
    except sr.RequestError as e:
        print("Não foram obtidos resultados do  Google Speech Recognition service; {0}".format(e))

    EscreveArquivo(mensagem)

Escrita em Arquivo

import speech_recognition as sr


def EscreveArquivo(mensagem):
    try:
        with open("transcricao_audio.txt", "a") as file:
            file.write(str(mensagem) + "\n")
            file.close()
    except:
        print("Erro na Escrita da " + mensagem)

Essa primeira parte do código tem a importação de biblioteca e a função para escrever o texto transcrito. Isso será importante para no futuro enviarmos a mensagem de texto com comandos para o computador e outros equipamentos. Já pensou ligar a cafeteira com comando de voz. Muito Show!

Reconhecimento de Voz

r = sr.Recognizer()
mensagem = ""

while(mensagem != "desligar"):
    with sr.Microphone() as source:
        r.adjust_for_ambient_noise(source)
        print("Diga Algo:")
        audio = r.listen(source)
        print("Hello")


    try:
        mensagem = r.recognize_google(audio, language='pt-BR')
        print("Você falou: " + mensagem)
    except sr.UnknownValueError:
        print("Google Speech Recognition não pode entender o que você falou!")
    except sr.RequestError as e:
        print("Não foram obtidos resultados do  Google Speech Recognition service; {0}".format(e))

O Reconhecimento de voz é realizado pelo Google Speech Recognition e no nosso exemplo está ajustado para entender o português. Há dois tratamentos de erro. O primeiro erro refere-se ao fato da máquina não entender o que foi dito, já o segundo está relacionado a conexão com a rede do Google. Para tudo funcionar corretamente é necessário ter conexão com a Internet.

O Google Speech Recognition é uma rede neural de treinamento para o reconhecimento de fala. Ela é bem robusta pois na maioria das vezes irá reconhecer a fala sem uma etapa de calibração do timbre de voz.

Interessante notar que o programa funciona até receber, por voz, o comando “desligar”.

Conclusão

Foi escrito um código simples que captura o que foi falado e exibe em formato de texto na tela. Além disso, tudo o que foi falado fica gravado em um arquivo de texto e o programa é encerrado ao falarmos “desligar”.

Para trabalhos futuros iremos acrescentar comandos para que o computador execute tarefas através do comando de voz.