A IA causal representa um avanço em relação à IA generativa no que diz respeito à tomada de decisões

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.