A inteligência artificial sabe responder a crises sanitárias? Miguel Ribeiro

Pergunta Simples

Quando há uma crise de saúde, terramoto, fogo ou inundação de escala cataclismica todos os países de mobilizam para responder.

Seja uma pandemia de gripe, um sismo na Turquia ou uma guerra no centro de África. Ou em plena Europa.

As primeiras equipas de socorro precisam de chegar e instalar.-se depressa.

E esse movimento é um desafio gigantesco em contra relógio.

Um desafio de logística e de comunicação.

Qual é o melhor sítio para aterrar?

Onde se colocam os hospitais de campanha?

Como se distribuem as equipas de ajuda?

É para resolver rapidamente estes problemas que uma equipa de portugueses criou uma ferramenta com o curioso nome de TERRATACTIX.

Mas o que é, afinal, o Terratactix? Imagine um sistema que combina imagens de satélite em 3D, realidade aumentada e inteligência artificial para ajudar equipas médicas de emergência a planear operações em qualquer canto do mundo. É como se juntássemos tecnologia espacial, algoritmos avançados e um guia prático de organização — tudo ao serviço de salvar vidas.

O Terratactix permite que estas equipas definam previamente onde colocar tendas de campanha, incineradores, veículos ou outros recursos, tudo com base em dados precisos. Mais do que isso, ele ajuda a prever situações críticas, como cheias, incêndios ou mesmo os efeitos de desastres naturais, permitindo que as decisões sejam tomadas com segurança e eficiência antes mesmo de se chegar ao terreno.

Este é apenas um exemplo prático de como a inteligência artificial está a mudar a forma como enfrentamos problemas globais.

Afinal, a inteligência artificial já não é apenas um conceito futurista ou algo que vemos nos filmes. Ela é usada para gerir crises de saúde, prever desastres naturais, otimizar a logística de operações em tempo real e até para simular o comportamento humano em situações críticas, como a evacuação de um estádio.

Nos próximos minutos, vamos explorar este universo de possibilidades e desafios. Vamos falar sobre como a inteligência artificial funciona, o que está por trás de expressões como “algoritmos” e “nuvem”, e, porque é que estamos tão fascinados — e, ao mesmo tempo, um pouco assustados — com esta tecnologia.

Vamos desmistificar o que parece complicado e mergulhar nas questões mais profundas:

•Será que estamos no caminho para uma inteligência artificial verdadeiramente independente?

•O que ainda falta para a Europa alcançar outros países no desenvolvimento destas tecnologias?

•E mais importante: onde é que entra o papel do ser humano neste processo?

Se é verdade que a inteligência artificial pode substituir tarefas repetitivas e resolver problemas complexos, também é verdade que nunca deixará de depender da criatividade humana, da visão do “sonhador”. Afinal, máquinas podem processar dados em velocidades impressionantes, mas são os humanos que conseguem imaginar o que não existe e transformar ideias em realidade.

Falaremos ainda sobre como esta tecnologia pode ser democratizada. Hoje, com ferramentas como o ChatGPT e outros modelos de linguagem natural, qualquer pessoa consegue interagir com sistemas avançados de IA sem precisar de ser programador. Isso significa que a IA não é apenas para especialistas — ela está acessível a todos, desde que saibamos como usá-la conscientemente.

E, claro, não podíamos deixar de discutir a questão da privacidade. Num mundo onde quase tudo está na nuvem — desde as nossas fotografias até dados de saúde, sensíveis por definição —, como protegemos as informações mais pessoais? Será que modelos locais, instalados nas próprias organizações, podem ser a solução para minimizar os riscos? Ao invés das grandes nuvens de servidores?

Os servidores são na prática computadores gigantes que armazenam e distribuem informação.

Hoje, no Pergunta Simples, vamos descomplicar o complexo, celebrar os avanços tecnológicos e refletir sobre o que ainda precisa de ser feito. O Terratactix, com o seu reconhecimento pela OMS, é apenas uma amostra de como a IA já salva vidas. Mas será que estamos prontos para este futuro tão avançado?

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Viva Miguel Ribeiro! Posso apresentá lo como especialista em modelos de inteligência artificial e quejandos. Outras tecnologias aplicadas a esta área da saúde, em particular, podem ajudar a criar operações de resposta emergências públicas. Dedica se a pensar o quê? Ou a pedir ajuda de dita inteligência artificial, seja lá o que isso for.

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E também quer saber sobre isto? Certo. A inteligência artificial é o chavão que é usado hoje em dia, em qualquer organização ou em qualquer pessoa que fique com quem falar muito com que falemos hoje em dia. Vai falar Inteligência artificial é esse É um chavão. Mas, na verdade, a inteligência artificial não é mais do que uma série de algoritmos, ou seja, de programas informáticos que vão ocorrendo no computador.

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A diferença é que eles não estão a ocorrer na nossa máquina localmente, estão a correr na cloud. E o que é que a cloud é? Um conjunto de máquinas ligadas entre elas, que compõem um datacenter e que têm recursos suficientes para correr. Estes algoritmo? E onde é que está esse cloud? Porque nós ouvimos falar recentemente da cloud, daquela que era em Sines, que iam lá construir lá uma cloud?

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Onde é que está essa, essa cloud? Fisicamente. Fisicamente está em datacenters. Em princípio, estará nos datacenter da Microsoft, da Microsoft Azure. Pode estar na WS, pode estar na Google, pode estar em qualquer outra ou outra empresa que que faça disto um negócio. Portanto, são máquinas que estão ligadas num edifício e que estão depois ligadas com o cabo. O resto, aos outros computadores que podem estar em vários sítios do mundo, podem estar, aliás, estão em vários sítios do mundo por várias razões.

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Uma delas é a latência, que é o tempo de resposta que nós pretendemos que a máquina que seja o mais curto possível. Entre a pergunta e a resposta, entre a pergunta e a resposta. E, portanto, se esse datacenter tiver mais próximo de nós, a resposta vai ser também mais rápida. E o que o que essas empresas fazem é ter um mesmos algoritmos espalhados em vários datacenters do mundo e nós escolhemos qual é o datacenter que queremos aceder.

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E essa é uma razão de segurança e uma razão tecnológica que é. Também estamos a distribuir, ao fim e ao cabo, a informação por mais do que um lado. Por outro lado, temos a questão da privacidade dos dados, que no caso da Europa, os servidores têm que estar obrigatoriamente dentro do espaço europeu, não podem estar fora. Isso para garantir que os dados que os nossos dados dos nossos dados não são usados exatamente e também em termos técnicos, para ser mais rápido, a resposta é mais sim para ser mais eficiente, sendo que já estamos a ver que hoje falamos de computação quântica.

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Já coisas muito, muito avançadas já não são. Lá está, os nossos chips em vez de de cobre de silício. Do que lá está, estamos a falar de outra coisa. Mas os países do mundo têm ofertas diferentes, umas mais avançadas, outras menos. E eu suspeito que a Europa está um bocadinho atrás naquilo que são o estado da arte. Então nós preservamos os nossos dados.

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Por um lado, por uma questão de segurança, que me parece também em matérias, a saúde é um bom exemplo e, por outro lado, estamos um passo atrás na tecnologia ou não, ou é uma uma ilusão? De facto, a maior parte das empresas de tecnologia situam se nos Estados Unidos, mas já existem empresas como a Mistral. Em França, que produzem algoritmos de grande qualidade.

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Também existem. Falo que nos EUA, nos Emirados Árabes Unidos, e há outras mais pequenas e menos conhecidas do público geral e que estão localizadas fora dos Estados Unidos. Mas a esmagadora maioria, como por ai, como, em que, como é qualquer uma destas grandes que normalmente as pessoas conhecem, estão nos Estados Unidos, quando quando nós falamos de algoritmos, parece uma coisa aqui complicada um bicho de sete cabeças, uma máquina pensando o que raio é um algoritmo, um algoritmo e apenas um programa informático?

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Está a correr uma fórmula de matemática que está a ser aplicada para resolver um determinado problema. Portanto, pode ser tão simples quanto uma soma. Continuamos a somar dois mais dois. Estamos a usar o algoritmo da soma. E sim, isto é um algoritmo, mas um algoritmo para fazer, para para interpretar um documento, um PDF e extrair daí a informação que aí está continua a ser um algoritmo.

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Simplesmente é um algoritmo mais complexo, mas não deixa de ser uma fórmula matemática que está a ser usada, que está a ser, que está a ser convertida para um programa, está a ser desenvolvida numa linguagem que, neste caso da inteligência artificial, é quase exclusivamente o Python. Poderá ser outras, mas normalmente é o pai e eu já estou perdido.

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O que é que o Python? O Python é a linguagem de programação que é usada para implementar este tipo de algoritmo. É uma espécie do português, uma espécie do português das máquinas. Tem uma gramática, tem uma gramática, tem uma sintaxe? Sim, tem uma sintaxe, tem uma gramática e existem regras para desenvolver esta linguagem. E há mais linguagens que que podem ser usadas, mas é 90 e tal por cento dos casos.

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O Python é a linguagem da inteligência artificial, é a linguagem que é usada para resolvermos implementarmos este tipo de soluções. Então é nós que eu não percebo nada, rigorosamente nada. A maioria dos nossos ouvintes provavelmente também não sabe o que raio é isto do Python. Como é que nós, pessoas normais, um pedimos ou queremos às máquinas para que eles nos dêem e ao mesmo tempo, como é que nós podemos ajudar estes especialistas nestas máquinas tão estranhas e maravilhosas para que nos resolvam problemas e não nos criem problemas?

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Cada vez é mais facilitada esta forma de pedir informação, porque a informação que se até agora estava dentro do campo dos programadores, eu queria ter um relatório seja do que fosse. Alguém tinha que programar o código para as bases de dados, trazer informação e mostrar o Z. Esses indicadores não interessa. Eu agora consigo fazer isso em linguagem natural e essa é a grande diferença.

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E foi isso que democratizou os lares. Línguas móveis que são estes modelos, como os chats de PT, que existem desde há dois anos para cá, foi a facilidade com que nós podemos pedir essa informação usando apenas linguagem natural e sem conhecimento técnico que está por trás desta máquina. E como é que a máquina que supostamente fala uma língua diferente nos entende?

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Nós humanos, como é que foi feita esta ligação e porque a máquina foi treinada com o conhecimento existente não só na internet, mas na Wikipedia, em várias, várias fontes de informação, com todos os documentos, de todos os idiomas que existem atualmente e que estão disponíveis online e portanto, para ela é exactamente igual estar em chinês ou estar em português.

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Até porque quando ela é treinada, todos estes documentos são convertidos para números e para vetores e ela aprendeu com vetores, noções de contexto. Já estou perdido. Como é que então há um texto em chinês ou outro em inglês ou em português sobre exactamente a mesma coisa e ele faz a tradução certo da palavra? Vamos supor, a palavra homem em chinês é convertida para o vetor que no espaço multidimensional vai ter a mesma proximidade da palavra homem em português.

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Isso nas coisas concretas que nós podemos dizer o que é, é nas abstrações, em qualquer coisa. Estes padrões que são ficção, que são apreendidos pela máquina, quando estão, quando e quando do processo de treino, são sempre vetores que são comparáveis e, portanto, é muito mais fácil para a máquina comparar vetores, uma velocidade muito mais elevada do que procurar palavras.

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Por isso é que é um bocadinho diferente. Se nós temos uma palavra com um erro ortográfico, ele vai na mesma encontrar. Por isso é que se nós procurarmos não CV e quisermos interpretar um sistema, devemos olhar para o CV e quisemos extrair informação desse CV e tivemos a procura de uma pessoa que saiba processamento de texto. E nesse CV não diz processamento texto, mas diz Word.

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Ainda assim, nós vamos encontrá lo e vamos fazer o match, porque ele vai buscar semanticamente para fazer uma procura semântica e não a procura, como se fazia até há uns anos atrás. Por palavra chave, por procura se encontrar isto vai trazer aquilo, não é por regras, isso deixou de existir e agora procura a semântica, ou seja, pelo conceito, pelo que quer dizer a frase e não pelo que está lá escrito.

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Porque todas as frases são previamente convertidas para um vetor multidimensional, que é uma coisa um bocado abstrata, porque é difícil de imaginar um vetor multidimensional. Nós estamos habituados a trabalhar em duas, quando muito em três dimensões, e quando estamos a falar do algoritmos que convertem as palavras e as frases ou os parágrafos para 768 dimensões. E nós não conseguimos imaginar um vetor com 768 dimensões, porque em termos físicos o nosso cérebro não está preparado para isso, nem é preciso nem interessa.

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E vamos imaginar que temos uma dimensão qualquer e que a proximidade desses vetores vão nos dar a proximidade das palavras. E, portanto, quando eu lhe faço uma determinada pergunta, ele simplesmente vai buscar a palavra que tem o vetor mais próximo da resposta. Isso parece me uma coisa muito próxima daquilo que nós fazemos seres humanos quando associamos uma coisa à outra.

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Olha, isto faz me lembrar aquilo uma espécie de intuição ou não, ou eu estou manifestamente a exagerar. É pedir demais à máquina. Não vamos lá chegar e ainda não estamos lá. Estamos, mas estamos no caminho para isso. Estamos no caminho para isso e cada vez mais isto é maravilhoso ou assustador. E ambos, por um lado, é maravilhoso porque permite nos resolver problemas que até agora eram impensáveis e porque não havia tecnologia nem em termos de hardware, nem em termos de software para resolver este tipo de problemas.

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Por outro lado, é assustador porque não se vê bem até onde é que isto pode ir e onde é que isto pode acabar. E pode crescer sozinho nos limites e se pode ou não crescer sozinho. Nós já temos modelos, Já existem modelos como o dois de segmentação da meta ou outros que aprendem sozinhos, em que eles próprios vão gerar o eu.

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Estes. Este exemplo que eu dei da meta é o modelo de competição vigente, portanto, que quer é preparado para detetar objetos, mas não é preciso ensiná lo a detectar os objetos. Ele próprio vai pegar no objeto, vai gerar cópias do objeto de vários ângulos diferentes e várias formas, com luz diferente e vai aprender ele próprio variações do objeto para depois o reconhecer automaticamente e, portanto, não supervisionado.

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E ele, neste caso sim, já aprende sozinho. E é a tendência é que cada vez mais os algoritmos deixarem de ser supervisionados e passarem a ser não supervisionados e, portanto, aprenderem sozinhos com eles próprios. Não se fica descansado com isso. Significa que o passo seguir pode ser não só a visualizar, a visualizar, enquadrar, criar no fundo, um catálogo quase da biblioteca das coisas que existem no mundo.

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Mas depois começar a recriar e a criar um universo completamente diferente, com linguagem diferente, com objetos, eventos, com uma criatividade diferente, Poderá ser. Aliás, houve aqui um exemplo, há uns tempos atrás, em que dois algoritmos de inteligência artificial foram posta, comunicaram um com o outro. Eles começaram de comunicar como nós comunicamos usando o texto convencional, mas depois acharam que havia uma forma mais eficiente de comunicar e começaram eles próprios a um idioma.

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Um dialeto entre eles para comunicar entre eles. Chegou a uma altura que o humano que estava a supervisionar deixou de conseguir controlar o que estava a ser passado de um para o outro. Eles continuavam a comunicar um com o outro, mas de uma forma que gera opaca para o utilizador humano, o que pode significar que a páginas tantas, o ser humano seja deixado de fora da conversa.

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Se calhar já foi, Também não. Ainda não foi. E hoje ainda tem lá o botão para desligar ou para puxar. O fio elétrico é indeterminado. Ainda temos. Neste momento ainda temos, mas a tendência é chegar a agir e agir. É artificial, Género ou intelligence, que é o patamar em que a inteligência artificial vai ser melhor do que o humano em tudo que se estima que seja.

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Algumas pessoas dizem que nunca lá chegaremos, outras dizem que chegámos lá nos próximos dois anos e já não chega. E a criatividade, porque aquilo que nós nos habituamos é que à frente da execução, do planeamento, da realização, existe sempre um sonho. Existe o criativo, aquilo que pensou que era possível chegar à Lua era aquele que pensou que era possível fazer uma ponte.

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Aquilo que era, que pensou que era possível escrever um poema é, no meu ponto de vista, essa pessoa continua a fazer falta e continua a ter que existir. Enquanto por um lado, e por exemplo, no campo da programação, no meu ponto de vista, os programadores tem os dias contados. O programador que tenha um briefing, um trabalho a desenvolver, tem os dias contados porque a máquina vai fazer isso muito mais depressa, com muito menos erros.

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A pessoa que o que, que tem a ideia para desenvolver a solução ainda não pode ser dispensável, porque agora não consegue fazer isso. O sonhador ainda tem o seu senhor direito. Aliás, cada vez vai ter mais importância na organização. O sonhador do que propriamente usa a pessoa que vai desenvolver, porque essa sim pode ser dispensável. E eu tenho aqui à minha frente um sonhador que um dia sonhou que era possível criar um modelo matemático e dos artificial.

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Já vamos saber em pormenor exatamente o que isto é. Para ajudar equipas de emergência na saúde pública. Estamos a pensar na equipa endémica, seguramente numa crise no centro da África, mas criar um modelo a que deu um curioso nome de Terra Tactics é quase o Asterix acabou de chegar à saúde. É que a OMS acaba de premiar como uma das melhores ideias para ajudar seres humanos médicos, neste caso equipas de emergência, a actuar em qualquer sítio do mundo.

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O que é que faz essa terra? Tactics? O Tactics é uma ferramenta de planeamento de treino para as equipas de emergência médica, quando tem que que responder a uma emergência médica em qualquer ponto do mundo. Eles são convocados, portanto, vêm de várias partes do mundo e é o que esta ferramenta permite. É que elas, antes de chegar ao terreno, consigam planear a localização exata usando imagens por satélite em 3D, usando realidade aumentada para visualização prévia, usando inteligência artificial para analisando as imagens de satélite, escolherem qual é o sítio mais adequado para a localização das tendas dos carros de luxo, dos incineradores, seja do que for, e permitem saber a priori qual é a organização mais

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eficiente. E se não tiverem a certeza dessa organização, a própria máquina, o próprio software vai aconselhar, De acordo com os guias do Redbook, que é que é o Guia da Cruz Vermelha deste tipo de organizações vai aconselhar qual é a melhor localização e orientação no terreno real para pôr esses acampamentos e ao mesmo tempo permite permite ver. Vemos logo em satélite em 3D a localização desse projeto.

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Sabemos qual é o consumo de lixo, o consumo da água, qual é o perímetro que que está envolvido, quais são, qual é qual, Qual é o número de caches que é preciso para fazer esse envio para o terreno do antes sequer de partir? No caso dos coordenadores destes centros de emergência, eles podem ver a localização de todos os centros em simultâneo, fisicamente ligados aos locais onde os telemóveis conseguem ver os carros e as pessoas em tempo real no terreno em 3D.

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Portanto, eu coordenador, consigo estar a ver onde é que as minhas equipas estão no momento exato onde elas estão neste momento. Isto serve para quê? Isto serve precisamente para uma melhor, um melhor planeamento e para não duplicar o número de elementos que são disponibilizados neste tipo de acampamentos e plantar de uma forma para, duma forma muito mais eficiente, tirar partido destas deslocações de emergência.

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Nós estamos a pensar aqui naquilo que é o muito grande, uma campanha, enfim. Por exemplo, para responder um sismo grave que tivemos aqui em Marrocos há uns anos estivemos em vários sítios do mundo. Podemos guiar agora para para outro lado, para Estados Unidos, com os incêndios e no nosso país, por exemplo, entidades como os bombeiros ou no cinema, certo?

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E ainda bem que pergunta porque uma vez uma das funcionalidades que estão neste momento no terreno Tactics. As duas diferentes são as cheias, a simulação de cheias em que nós conseguimos ver o nível das águas a subir em qualquer lugar, em qualquer local em Portugal, em 3D e em real time. E conseguimos ligar também as previsões metereológicas para poder saber daqui a x horas onde é que o nível de água vai estar visualmente uma santa medida daqui.

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Sabendo de antemão que essa informação vem da informação, do satélite, da informação meteorológica e depois da posição da localização real dos carros de bombeiros ou das pessoas que nós sabemos que estão no terreno. Ao mesmo tempo, também conseguimos fazer simulações de fogos porque também temos os fogos em 3D e que podemos localizar no sítio real onde eles estão a acontecer.

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Vai permitir que as corporações de bombeiros ou quem está a tomar essas decisões consiga definir qual é a melhor localização para o posicionamento dos meios e, portanto, o que isto garante é informação. Quando uma campanha de guerra, informação em tempo real, informação em tempo real, embora a imagem por satélite ainda não seja temporal, de uma questão de custo, só por isso quanto tempo demora uma atualização?

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Não faço a mínima ideia, coisa que é possível até fazer isto com um maior de delay, mas não custa. É uma questão de custo. Agora o que eles conseguem ver é, na realidade qual é o terreno onde estamos a atuar e onde é que as pessoas estão e quais são e, portanto, é escolher cenários e alternate IVAs de acordo com determinadas decisões que podem ser tomadas de acordo com o que vemos.

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Em termos teóricos, eu posso prever que em determinadas quotas, quanto a água.

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Se chover X milímetros por hora ou se as barragens falharem, eu consigo prever nas próximas horas como é que aquilo pode evoluir, certo? No terreno real ou, por exemplo, para simular temos um estádio de futebol e para simular se rebentar aqui uma bomba. Neste momento, o que é que vai acontecer? Porque neste meio estamos a tratar também da simulação.

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Portanto vamos ter pessoas com inteligência artificial a fazer o percurso. Tanto elas não vão ser controladas pelo operador, não vão ter vida própria. Cada uma daquelas pessoas que vão aparecer na simulação têm vida própria e vão tomar as suas próprias decisões de acordo com as regras. Não é uma simulação a fingir, É uma simulação baseada num modelo real, num modelo real e, portanto, se simular, por exemplo, que cai aqui uma bomba à entrada do estádio de futebol, vou ver as pessoas todas a fugir para determinado lado.

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E se eu simular que esta estrada está cortada, vou ver que as pessoas já não tem para onde ir e vão escolher uma alternativa. E com isto eu posso começar a tomar decisões e escolha cenários diferentes em caso de crise. Sendo certo que habitualmente, se calhar uma fórmula muito à portuguesa desenrasca me lá isso mesmo. Quando nós de temos informação existem várias possibilidades.

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Nós tendemos sempre a intuitivamente tomar as decisões para o bem e para o mal. Lidamos mal com esta ideia da imponderabilidade das coisas. Como não saber o que ocorreu ou achar que sabemos é que serve. Por isso é que nós temos e por isso é que estamos a desenvolver ferramentas como estas para nos tirar um bocado a incerteza do que pode acontecer.

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Porque de facto, a ideia que temos neste momento é nós, desenrascados nós conseguimos prever isto, vai acontecer isto, vai acontecer aquilo. Porque? Porque eu tenho essa ideia na cabeça? Porque eu já vi. Só por isso eu queria já não acontecer. Eu já cá estou a aviar não sei quantos anos a trabalhar neste pronto. Eu conheço bem este negócio, é o normal cá em Portugal, mas se tivermos assente numa ferramenta como uma ferramenta é que está a ser também algoritmos matemáticos e precisos e que podem ser mensuráveis e conseguimos ter um poder de decisão.

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Isto só serve para ajudar a decisão, não é? Não é para tomar decisões sozinho, mas conseguimos ter uma ferramenta que nos apoie nas decisões que tem que ser tomadas neste nestes casos de crise e que são muito difíceis. Mas se não tivéssemos este tipo de ferramentas e nestes modelos eu não estava. Estava a pensar que o país mudou muito nos últimos anos.

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Temos redes de autoestradas, redes viárias, boas infraestruturas, por exemplo na saúde, distribuídas pelo país na contagem dos tempos de chegada a um hospital. Outro, Qual é o melhor meio mais próximo para poder ajudar uma determinada população? No caso de uma emergência, seja um ataque cardíaco, seja um incêndio, seja uma inundação na praia? Funciona. Mas isso não é propriamente não é um problema técnico e político.

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Isso é um problema político e técnico. Tecnicamente, nós tínhamos muitas soluções para várias dessas questões. Em termos políticos é que é mais difícil chegar a um consenso. Qual é qual é a resistência que os decisores e os líderes têm políticos e não só para poder usar a evidência no processo de decisão, nas suas conversas com quem tem, como e como é que é que conversa consigo por onde quer para não perdermos um bocadinho ou se é ou está aberto.

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Este tipo de tecnologia está aberto, Está à vista e tem uma cabeça moderna? Tem. Tem os Vocês agora já tem uma cabeça moderna e eu diria que todas as empresas estão exceção. Onde eu tenho falado ultimamente, são empresas de médio e grande dimensão. Todos estão interessados em introduzir e perguntam o que de alguma forma. E aí acham que aquilo é que vai ser isto a inteligência vai resolver.

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O problema é que é que é preciso desmistificar a coisa primeiro. O que é que isto faz? Quais são os limites e o que é que não foi, o que é, o que é que não faz e o que é que vamos ganhar? Se introduzimos isto na organização, o que é que vamos perder? Se nós introduzimos a inclusão artificial, uma organização vai resolver muitos problemas, mas vai criar outros e vai criar outros problemas.

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Esta conversa estava a correr tão bem e é verdade, mas vai criar e é. E talvez até há casos em que tu usas artificialmente quem é a solução? E eu Às vezes eu dou aulas no ISEG, na pós graduação de Inteligência Artificial e falo com os meus alunos em Computer virgem. Se eu quiser testar um sinal de stop numa imagem ou num vídeo, eu consigo fazer isso em cinco minutos com código convencional.

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Também consigo fazer isso com inteligência artificial. Tenho que levar centenas de imagens de de de sinais de stop. Tem que fazer um datacenter, complicar em treino e complicar a coisa. E estamos estamos a matar uma mosca com uma espingarda, portanto não há necessidade nenhuma disso. Aliás, os resultados até são piores. Entendem o que eu digo? Isto não é o a solução para todos os males resolve muita coisa.

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Há muita coisa que só pode ser resolvida Como é que os artificial e numa outra forma para resolver, mas não resolve tudo? É tipo porque nós estamos tão fascinados, apaixonados, estamos fascinados? É, de facto é por estar fascinados mesmo. Eu trabalho e eu trabalho todos os dias com inteligência artificial, como com outras línguas processing, portanto, processamento, linguagem natural e com qualquer televisão.

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E mesmo eu fico maravilhado todos os dias com as poucas capacidades que me fascina. Eles fazem tudo A forma com que ele é capaz e este modelo está em modelos novos todas as semanas, mas o tempo está sempre em cima deles, desta tecnologia, porque nós estamos sempre ultrapassados. O que era verdade no passado completamente diferente ou que nos causam problema, o que é principalmente a mim, que tem que dar aulas sobre isto e portanto tem que refazer um ou toda a matéria com que vão selecionar todas e todos os anos, ou quando a empresa ou o senhor diz olha lá o que é que eu compro agora?

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O que é que. Mas isso é como tudo e como estamos à espera do último telemóvel e como estamos num caso de um congresso para o próximo, eu vou esperar pelo próximo modelo que vai sair agora, porque sei que vai fazer isso e se for assim nunca compraria. Mas por acaso é curioso o teu telemóvel é humano? É uma boa?

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É um bom exemplo de tecnologia que é sim, obviamente aquilo já faz mais qualquer coisinha do que telefonar. Faz muito mais coisas do que isso. Prometeu nos muitas coisas e nós conseguimos obter informação que está no telemóvel vez está no computador. Mas a exceção dessa coisa revolucionária de nós podermos agora passear sem fios, estar contactáveis para o bem e para o mal.

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A promessa foi muito maior do que depois a realização telemóvel por nós. E hoje assim foi mesmo grande. Eu acho que o telemóvel é a tecnologia com que a maior parte das pessoas se identifica e tem no bolso neste momento. E a gente entende e faz qualquer coisa. A gente tem um telemóvel, toda a gente voluntariamente tira uma fotografia de um dia para o outro.

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Quando eu tinha dez anos, já tínhamos aquelas máquinas fotográficas de rolo que depois tinha que se revelar e, portanto, tirava se uma vez por ano as fotografias, porque os rolos eram caros e apareciam desfocados. Metade delas não é e portanto, nem sequer se usavam. Hoje em dia qualquer pessoa pega no telemóvel e as fotografias? Já agora que me falas nisso, a servia eu tiro todos, tiramos subbacias, muitos tiramos perfis, todos temos alguns com 30.000, 40.000, 50.000 fotografias.

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Onde é que nós guardamos isto tudo? Bom, eu guardo as na cloud e guardo. E confias que cada um desses já não confiasse na cloud? Não tinha emails, não tinha e-mails, na cloud não tem. Todos nós estamos serviços, temos um serviço privada que nos trata dos emails. Se não temos um Gmail, temos e temos um. Uma coisa similar, não é?

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Portanto, todos os nossos emails já estão lá. Se nós trabalhamos com o Office, todos os nossos documentos estão no WordPress, só não estão na cloud também é impensável hoje em dia vivermos e cloud. Isso é uma ilusão e hoje em dia todos os nossos dados estão na cloud, sejam fotografias, sejam emails, seja o que for, está tudo lá e convém que de vez em quando vamos fazendo umas cópias de segurança que é para para não termos conhecimento de termos uma cópia de segurança, até para termos os dados do nosso lado.

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Sim, mas até porque é impensável, dada o volume de dados que quer gerar todos os dias, quer localmente ou no telemóvel, por exemplo. E essas imagens, esses vídeos que nós recebemos, têm que estar armazenadas num sítio com maior dimensão. Estamos a fazer tudo o que podemos para aproveitar já o acervo de dados gigantescos que todos estamos a criar.

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Nós estamos nós que os modelos estamos. Porque? Como? Como? Como sabes, estes modelos trabalham com DataSet, portanto trabalham com uma quantidade enorme de dados. Isto não é possível neste modelo também só é possível existirem hoje em dia pela enorme quantidade de dados que nós temos. É que nós geramos também e que produzimos todos os dias. Isto aqui há uns anos atrás não era possível, não só porque o hardware não era o suficiente para isto, mas também porque não tínhamos dados para alimentar os modelos e não tínhamos o software dos modelos, mas não tínhamos essencialmente dados para os modelos.

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É que a quantidade de dados que nós temos. Se eu andar com o meu telemóvel e estiver a gerir, por exemplo, as pulsações ligadas ao relógio e saber as minhas pulsações, consegui fazer um modelo que me vai prever como é que vai, como a minha saúde vai estar ao longo do dia. Por exemplo, o que giroscópios do telemóvel também eu consigo saber qual é o ângulo.

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É só pulsar, fugir às cópia. Eu consigo saber o que é que estou a fazer, Estou a andar, estão a correr, estão a fazer outra coisa qualquer e essa informação pode passar para o meu médico, por exemplo, para saber o que é que, o que é que está a acontecer, como é que está o movimento. Podes passar para o médico?

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Pode, se eu quiser, não é? Essa é outra questão. A questão da privacidade dos dados dados. E essa é a principal. Essa é a principal razão. Aliás, porque é que nem toda a gente usa o chat GPT que até a graça tanto espalha? Por que é que as pessoas não usam chats GPT? Porque o chá de GPT é público.

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Nada me diz Salame ter um documento para transmitir. Eu teve um contrato da minha empresa quiser, traduziu para alemão que ele traduz aquilo também em 5/2 é que pode copiá lo. Nada me garante que a seguir, depois pedir um documento do mesmo tema e que ele não vá buscar o meu e que o apresente. Porque informação? Porque informação esteve para ele existir, mas não sabe, portanto, qual é a solução e a solução para isto.

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A solução é usarmos modelos que correm localmente, que são modelos que as organizações trazem e correm dentro da própria organização. Mas isso só para grandes empresas, não para nós também. Isso é um mito para nós, cidadãos que têm quatro. No meu maquinetas tem quatro modelos a correr localmente, mas tu és um, Quer dizer, mas aqueles que são exemplo estão a dar um exemplo.

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E eu escorreguei no teu comentário aqui no meu computador, mas numa organização eu posso ter um modelo destes a correr dentro da organização e não preciso ter o status GPT porque já tive faz muito mais do que o que normalmente se precisa fazer. Sabe tudo de tudo, mas nós podemos ter modelos direcionados para resolver um determinado problema dentro da organização e para isso temos um modelo pequeno, muito mais pequeno, que foi feito um fan tuning desse modelo, onde aquele tipo de problemas e a resposta pode ser muito superior ao modelo que sabe tudo.

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Nos últimos anos fala se cada vez mais da internet das coisas e subitamente este microfone ganhar vida própria e fazer coisas, os carros andarem sozinhos na estrada. E quando esta coisa não corre bem, Quando Quando o carro decidir fazer a coisa errada, sair, sair da estrada, acertar em alguém, tomar uma decisão errada e entre si atropela uma pessoa na passadeira do lado direito, do lado esquerdo apenas porque se enganou no cálculo.

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Isto é verdade? Quem é que vai? Mas quem já culpa? O problema de gerir é que tem problemas jurídicos e a quem a culpa é do condutor e do programador. Era o fabricante de automóveis. Ainda está a ser neste momento debatido de quem é que se queixa de alguém? De que forma é que pode alguém ser imputado ou não com essa culpa?

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E depois essa máquina que fala linguagens próprias for tão extraordinariamente inteligente que de facto até conduz os carros melhor, com mais segurança. O índice de acidentes na A1 cai dramaticamente. Toda a gente compra os limites de velocidade e um dia se engana, se confunde e causa um acidente gigantesco que ninguém conhece. Sabe conhecer a causa, não consegue entrar no coração da máquina porque ela fala um Mike qualquer que ninguém consegue entender, Pois nós já andamos aqui fora no piloto automático, já demos com aviões com trabalho automático, são comandados por computador, na verdade, mas está lá um, mas está lá dois.

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Não é em princípio qualquer, mas a questão é que nós estamos a tentar desenvolver modelos mais explicáveis. A questão é que hoje em dia muitos dos modelos de machine learning são caixas negras. Não se sabe o que é que está lá dentro e de que forma eles dão aquela resposta. Por que é que dando aquela resposta é que se está a tentar fazer?

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Agora é tentar fazer com que essas respostas sejam explicáveis. Mas ele diz que fez isto e vai explicar porque é que chegou àquela conclusão. E só assim é que é que eles podem ser transparentes e chegarmos a saber porque é que aquela decisão foi ou não foi tomada no mundo das ideias que também é o teu mundo. Sabendo que estas inteligências estão a basear suas relações, os vetores do pensamento em toda a informação que existe desde já está o contrato que nós não um texto que nós lá escrevemos.

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Ainda vale a pena ter ideias e registá las e fazer uma patente ou essa doce ilusão desse edifício, das ideias que se podem reservar numa caixinha durante um tempo. Vale a penas na nossa Europa com alguma proteção dos Estados Unidos, mas no resto do mundo global eu ainda. Eu ainda acredito e eu ainda acredito nas sociedades modernas e ainda acredito na proteção das ideias de propriedade intelectual.

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Tanto é que tenho patentes e, portanto, a minha pergunta no fundo, é se tu confias o suficiente na tua próxima grande ideia para fazer correr num cloud lá longe algures, ou se prefere usar aqui apenas o modelo, o teu computador, a tua folha de papel e lápis e guardar para ti a última epifania desse ser. Se esse meu algoritmo fosse para disponibilizar muita gente, eu não teria hipótese de o pôr a correr aqui na minha máquina.

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E para eu poder disponibilizar o modem em elevada e vou ter que pôr na cloud obrigatoriamente, poderia era tomar medidas para que esse código não fosse aberto e não fosse replicado, ou seja, encriptar o meu código de forma a não poder ser replicável. Miguel Ribeiro, muito obrigado e vai cuidando para que que o nosso mundo seja mais inteligível na inteligência real.

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E obrigado eu por ter convidado.

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