A dependência de modelos preditivos de IA em diversas áreas de tomada de decisão acarreta riscos de consequências catastróficas, visto que esses modelos geralmente consideram correlação como causa e efeito. Portanto, os tomadores de decisão devem adotar uma abordagem diferente, a IA causal, que pode auxiliar na identificaçãodentda relação entre efeito e causa. A causalidade é atualmente considerada um dos elementos essenciais que faltam para viabilizar um progresso genuíno no campo da IA.
A IA causal compreende causa e efeito
Há algum tempo, especialistas da área vêm defendendo a necessidade de capacitar máquinas com a capacidade de raciocinar sobre causas e efeitos. Grandes marcas como Google, Microsoft, Facebook, Uber e Amazon estão investindo fortemente em IA causal, o que acelerou a pesquisa em causalidade.
A Gartner, empresa líder em análise tecnológica, também incluiu a IA causal entre as 25 tecnologias emergentes com potencial para transformar as práticas de negócios. Agora, parece haver uma corrida na indústria para aproveitar as vantagens excepcionais dessa tecnologia, adotando-a o quanto antes. Para isso, porém, é essencial desenvolver uma IA causal madura.
Para alcançar inteligência real, um requisito essencial é priorizar a relação de causa e efeito. Esse é o problema que falta aos sistemas de IA preditiva, e os especialistas estão tentando resolvê-lo com IA causal.
Nós, humanos, somos mais inteligentes que os dados porque entendemos causa e efeito, enquanto os dados não. Usamos nossa capacidade de raciocínio, baseada no conhecimento causal, para prever como uma determinada ação impactará uma situação, e assim elaboramos estratégias e planos de acordo. Podemos imaginar resultados indesejados ou diferentes dos esperados, graças à nossa capacidade de raciocínio causal. Essa é a competência humana: determinar por que algo aconteceu daquela forma. Portanto, a IA que entende causa e efeito também pode ter essa capacidade, que costuma ser muito poderosa.
Conhecimento do domínio integrado
Um dos principais benefícios da IA causal é a utilização do conhecimento do domínio, que pode ser obtido de especialistas na área e incorporado ao processo do sistema. Dessa forma, os programadores podem defialgumas relações e restringir o modelo para respeitar a correlação. Essa capacidade integra a expertise do domínio ao aprendizado de máquina.
Identificar os fatores subjacentes não é o único benefício de usar IA casual; também possibilita projetar processos que podem alterar os resultados, utilizando os algoritmos da IA casual para formular perguntas que levem ao raciocínio.
Digamos que você queira avaliar um programa de treinamento para instrutores visando aprimorar suas competências. O quanto se espera de um participante para que suas notas melhorem? Ou, por exemplo, um supervisor de fábrica sabe que, quando a temperatura na câmara X aumenta, a pressão na câmara Y também aumenta. Assim, esse conhecimento humano pode ser incorporado à IA, garantindo que o sistema sempre respeite esses critérios.
Os sistemas de IA atuais não estão alinhados com os valores humanos de forma inteligente. A IA causal representa o ápice da inteligência artificial explicável e da equidade dos sistemas de IA. Sistemas baseados em causalidade oferecem melhor desempenho e também explicabilidade do processo, enquanto a IA convencional se concentra em certos padrões de precisão e ignora a transparência. Conhecer as respostas para perguntas complexas do tipo "e se" nos ajuda a entender como o mundo real funciona e nos permite tomar as decisões certas para melhores resultados.
