Já parou pra pensar no impacto da Inteligência Artificial na ciência, e mais especificamente na pesquisa científica? Não, não é ficção científica, é a realidade batendo à porta!
Recentemente até começaram a testar um tipo de “ChatGPT acadêmico”. Viu isso? Não?! Então clica aqui!
Um artigo publicado pela Nature traz algumas revoluções que a inteligência artificial causou na descoberta científica na última década, e 4 delas são: aprendizado auto supervisionado (self-supervised learning) aprendizado profundo geométrico (geometric deep learning), métodos de IA generativa, e aprendizado profundo de representação (deep representation learning).
O que você precisa saber sobre essas 4 contribuições da Inteligência Artificial:
- Aprendizado autos supervisionado:
- É um tipo de aprendizado de máquina que permite que os modelos sejam treinados em grandes quantidades de dados não rotulados (informações que não foram marcadas ou classificadas de nenhuma forma).
- Aproveita tanto dados rotulados (informações que têm algum tipo de categorização) quanto não rotulados para melhorar o desempenho do modelo e a capacidade de aprendizado.
- Pode transferir representações aprendidas para um domínio diferente com poucos exemplos rotulados, permitindo uma aprendizado mais rápido, com menos dados, ampliando assim a utilidade da IA e economizando tempo e recursos.
- Aprendizado profundo geométrico:
- Esse modelo se beneficia da descoberta de padrões relacionais e o fornecimento de modelos de redes neurais com vieses indutivos. Isso significa que é um método que envolve a busca por padrões que mostram como diferentes informações estão relacionadas entre si, utilizando programas de computador que simulam o cérebro humano, e para ajudar esses modelos a encontrar esses padrões de maneira mais eficiente, insere-se algumas suposições ou “dicas”.
- Esse aprendizado ajudou que várias representações de grafos fossem desenvolvidas para capturar sistemas complexos.
- Esse modelo pode ser aplicado a vários problemas científicos, incluindo a modelagem física de sistemas vítreos, o entendimento da estrutura da cromatina e a genômica.
- Métodos de IA generativa:
- Esses métodos podem criar designs, como drogas de pequenas moléculas e proteínas, analisando diversas modalidades de dados, incluindo imagens e sequências.
- Eles também podem estimar a distribuição de dados subjacente de um sistema complexo e apoiar novos designs.
- Aprendizado profundo de representação:
- Esse modelo envolve o aprendizado de representações de dados que são otimizadas para uma tarefa específica.
- Ele pode ser usado para otimizar parâmetros e funções, automatizar procedimentos, explorar vastos espaços de hipóteses candidatas e gerar hipóteses para sugerir experimentos relevantes.
- Pode também ajudar os cientistas originando novos insights e descobertas que talvez não fossem possíveis usando apenas métodos científicos tradicionais.
As possibilidades e os desafios da junção da IA e ciência
Todos os assuntos relacionados a isso estão sob o guarda-chuva da IA4Science (IA para ciência), cujo objetivo é aumentar e acelerar a descoberta científica, aproveitando o poder da IA para analisar dados complexos, gerar hipóteses, otimizar parâmetros e funções e automatizar procedimentos.
Essa iniciativa tem o potencial de transformar a pesquisa científica, permitindo um design experimental e coleta de dados mais eficientes, inteligentes e altamente autônomos, além de facilitar a interpretação de conjuntos de dados e a extração de relações e conhecimentos da literatura científica.
No entanto, AI4Science também enfrenta desafios significativos, incluindo preocupações com a utilidade dos métodos, teoria, software e hardware, bem como o possível uso indevido. O sucesso da AI4Science depende da disposição em integrar todas as práticas e também preocupações às rotinas dos cientistas, para entender o seu potencial e suas limitações. Por isso, é super necessária uma colaboração interdisciplinar para que os impactos sejam os mais positivos.
Os desafios
Algumas limitações potenciais ou considerações éticas a ter em mente ao integrar a inteligência artificial na descoberta científica são:
- A qualidade dos dados e sua gestão;
- Desenvolvedores e usuários de ferramentas de IA precisam de uma melhor compreensão de quando essas abordagens precisam ser aprimoradas;
- Precisamos medir os níveis de incerteza, erro e utilidade dos sistemas de inteligência artificial para interpretar com precisão os outputs e garantir que não se dependa demais de resultados potencialmente falhos;
- Priorizar a implementação confiável com salvaguardas adequadas é fundamental para minimizar riscos e maximizar benefícios;
- Preocupações sobre a utilidade de métodos, teoria, software e hardware, bem como possíveis usos indevidos, podem ser barreiras para a adoção de forma mais ampla dessa tecnologia na descoberta científica;
- Fatores internos e externos específicos a cada estágio do processo de descoberta também podem ser barreiras para a adoção dos sistemas de IA.
Dito tudo isso, fica evidente que a inteligência artificial traz mudanças significativas e muito importantes para o mundo das ciências. Fica também muito claro que o papel do ser humano não deve nunca ser negligenciado, uma vez que não importa o quão autônomas sejam as máquinas, ponderações e decisões não podem fugir de nossas mãos. E também não deveríamos nos desobrigar do uso quando isso pode nos trazer tantos benefícios.
Muitas questões se colocam, e é preciso olhar para lados positivos e negativos de forma responsável para que seja possível ter clareza sobre os limites do uso tanto quanto sobre os limites do não uso da inteligência artificial.
