Sistemas de computação de inteligência artificial baseados na tecnologia de nuvem permitem efetuar análises altamente sofisticadas. Qual será o potencial destes sistemas?
Pela descrição, soa como a maior folha de cálculo de sempre: 1 milhão de linhas, 1 milhão de colunas, 1 milhão de milhões de entradas.
Felizmente, Braxton McKee não está a usar o Excel. Em vez disso, ele está a apostar na tecnologia “cloud” para processar toda essa informação, utilizando um programa que aprende à medida que trabalha e que foi desenvolvido por ele próprio.
O preço desse poder cósmico: 10 dólares. Bem-vindos ao maravilhoso mundo novo da inteligência artificial barata e eficaz.
Com 35 anos, MacKee faz parte de uma vaga de magos informáticos especializados em matemática que está a empurrar a ciência de dados para novos níveis, um pouco por toda a Wall Street. O que é notável acerca dos seus esforços não é que a IA da ficção científica está subitamente a tornar-se na IA da ciência factual (desculpa, Steven Spielberg). É algo mais mundano: graças à tecnologia “cloud”, a mais impressionante análise de dados está a tornar-se tão barata que pode ser suportada por muitas empresas.
Sofisticados fundos de alto risco como a Renaissance Technologies e gigantes da tecnologia como a Google Inc. têm vindo a utilizar a IA, e a aprendizagem informática a ela associada, há vários anos. Agora, “lojas de dados” como a Ufora, que McKee fundou em 2011, estão a explorar o poder da “cloud” para ajudar os fundos de alto risco e outros intervenientes financeiros a tirar partido de modelos computorizados complexos, capazes de lidar com enormes quantidades de dados. Os resultados são impressionantes.
Há cinco anos, este tipo de programação envolvida na matriz de McKee, a tal com um milhão de milhões de entradas, teria exigido meses de trabalho e mais de um milhão de dólares em hardware. Agora, McKee só tem de entrar na Amazon Web Services para estabelecer a capacidade de computação e ativar o seu código. A partir de um apartamento no distrito Flatiron em Manhattan, o programador trabalha naquilo a que chama de “pausa para o café”. O seu objetivo é fazer com que todos os modelos – independentemente da quantidade de dados envolvidos – sejam executados durante o tempo que lhe leva a ir até à cozinha, fazer um Nespresso Caramelito, e voltar para a sua secretária.
Aprendizagem das máquinas
Um antigo programador no Ellington Management Group, um fundo de crédito de alto risco, McKee tem sido apoiado por uma divisão da Two Sigma Investments.
Lojas como a Two Sigma e a Renaissante têm vindo a contratar peritos em aprendizagem de IA para os seus quadros. A Bridgewater Associates, de Ray Dalio, e a Point72 Asset Management, de Steven Cohen, também têm vindo a apostar na análise de grandes quantidades de dados.
Mas muita da atenção está colocada nas empresas “startup”. Tal como McKee, também outros três veteranos da Bridgewater fundaram a sua própria companhia – Matthew Granade, Chris Yang and Nick Elprin. A sua firma localizada em São Francisco, a Domino Data Lab, oferece aos cientistas de dados uma forma de reverem o seu trabalho anterior e colaborarem com colegas profissionais, um elemento muito importante no processo de programação.
Compreensão de leitura
Uma outra empresa em início de vida, a Sensai, de Palo Alto, ajuda as companhias a analisar aquilo que é conhecido como “informação não estruturada”, como documentos corporativos, transcrições, e dados das redes sociais. Isto envolve um processamento da língua, o que é basicamente uma compreensão de leitura para as máquinas.
O desenvolvimento da tecnologia “cloud” está a fazer com que tudo isto seja mais rápido e mais barato. E está também a ajudar a criar uma nova indústria de IA. No total, 16 empresas de IA conseguiram obter um financiamento inicial em 2014, em contraste com as duas que tiveram o mesmo tipo de apoio em 2010, segundo os dados da CB Insights. O valor investido nestas companhias chegou aos 309,2 milhões de dólares no ano passado, um número mais de vinte vezes superior aos 14,9 milhões de 2010.
As grandes empresas como a Google foram responsáveis pelo impulso inicial para a análise de dados, mas a inovação tecnológica tem vindo a democratizar o acesso, tanto dentro como fora de Wall Street, considera Matthew Granade, da Domino Data Lab.
“Construtores de automóveis, o governo norte-americano, empresas farmacêuticas – estamos a assistir a uma procura de análise sofisticada em todos os campos”, afirma Granade, um antigo investigador da Bridgewater. “Os fundos de alto risco tendem a ver-se como os mais avançados. E são, de certa forma. Mas o resto do mundo está também a movimentar-se muito depressa.”