A IA Causal é um passo além da IA Generativa no que diz respeito à Tomada de Decisão
- A IA Causal pode raciocinar avaliando a causa e o efeito de um determinado cenário.
- Modelos tradicionais de IA generativa não conseguem raciocinar, mas os modelos causais têm uma capacidade superior de fazer escolhas semelhantes às humanas.
- As empresas podem tomar decisões melhores com a IA Causal integrando conhecimento especializado de domínio nos seus sistemas de IA.
Confiar em modelos de IA preditiva em diversas áreas de tomada de decisão arrisca consequências catastróficas devido ao fato de que eles geralmente consideram correlação como causalidade. Portanto, os tomadores de decisão devem adotar outra abordagem, a IA causal, que pode ajudar a identificar com precisão a relação entre efeito e causa. A causalidade é agora considerada um dos elementos mais importantes que faltam para permitir um progresso genuíno no campo da IA.
A IA Causal entende causa e efeito
Há bastante tempo, especialistas do setor já afirmavam que era necessário dotar as máquinas da capacidade de raciocinar sobre os efeitos e as causas. Grandes marcas como Google, Microsoft, Facebook, Uber e Amazon estão investindo pesadamente em IA causal, portanto, a pesquisa em causalidade também se acelerou.
A Gartner, que é a principal empresa de análise tecnológica, também listou a IA causal entre as 25 tecnologias em evolução que têm o potencial de transformar as práticas de negócios. Agora, parece haver uma corrida na indústria para aproveitar as vantagens excepcionais dessa tecnologia adotando-a mais cedo, mas para que isso aconteça, primeiro é essencial construir uma IA causal madura.
Para uma inteligência real, um requisito necessário é priorizar causa e efeito. Este é o problema que os sistemas de IA preditiva não possuem, e os especialistas estão tentando resolvê-lo com a IA causal.
Nós humanos somos mais inteligentes que os dados porque entendemos causa e efeito, mas os dados não entendem. Usamos nossa capacidade de raciocinar por meio de nosso conhecimento causal para prever como uma determinada ação impactará uma questão, então elaboramos estratégias e planos de acordo. Podemos imaginar resultados indesejados ou diferentes dos resultados esperados dependendo de nossa capacidade de raciocínio causal. Esta é a competência humana de determinar por que algo terminou como terminou. Portanto, a IA que conhece causa e efeito também pode ter essa capacidade, o que é frequentemente muito poderoso.
Conhecimento do domínio a bordo
Um dos principais benefícios da IA causal é utilizar o conhecimento do domínio, que pode ser obtido de especialistas na área e incorporado ao processo do sistema. Dessa forma, os programadores podem definir algumas relações e restringir o modelo para honrar a correlação. Essa capacidade traz a expertise do domínio para o aprendizado de máquina.
Identificar os fatores subjacentes não é o único benefício de usar a IA causal; ela também torna possível projetar processos que podem alterar os resultados, usando os algoritmos da IA causal para fazer perguntas de raciocínio.
Digamos que você queira avaliar um programa de treinamento para instrutores para melhorar sua competência. Quanto se deve esperar de um trainee para melhorar suas pontuações? Ou, por exemplo, um supervisor de uma planta manufatureira sabe que, quando o calor na câmara X aumenta, a pressão na câmara Y também aumenta. Portanto, esse conhecimento adquirido pelo ser humano pode ser incorporado à IA e garantir que o sistema sempre respeite esses critérios.
Os atuais sistemas de IA não estão alinhados com os valores humanos de forma inteligente. A IA Causal é o auge da inteligência artificial explicável e da justiça dos sistemas de IA. Sistemas baseados em causalidade oferecem melhor desempenho e também explicabilidade do processo, enquanto a IA convencional foca em certos aspectos de precisão e ignora a transparência. Conhecer as respostas a perguntas complexas do tipo 'e se' ajuda-nos a compreender como o mundo real funciona e permite tomar as decisões certas para obter melhores resultados.
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Aamir Sheikh
Aamir é um jornalista de tecnologia com quase seis anos de experiência nos setores de criptomoedas e tecnologia. Formou-se na MAJ University com um MBA em Finanças e Marketing. Atualmente trabalha na Cryptopolitan, onde relata os últimos desenvolvimentos nos mercados de criptomoedas e previsões de preços.
