Há relativamente pouco tempo, conseguiu-se tirar imagens do olho e diagnosticar uma doença chamada retinopatia diabética. Uma vez mais, os algoritmos vencedores conseguiram equiparar-se aos diagnósticos feitos pelos oftalmologistas. Fornecendo os dados certos e precisos, as máquinas vão superar os seres humanos em tarefas como as referidas. Vejamos, um professor pode ler dezenas de milhares de testes durante a sua carreira de 40 anos e um oftalmologista poderá ver outros tantos milhares de dezenas de olhos. Uma máquina pode ler milhões de testes ou ver milhões de olhos em meros minutos
Não há sequer a mínima hipótese de competir com as máquinas em tarefas frequentes, de alto volume.
Mas há coisas que fazemos e que as máquinas não podem fazer. Existe um ponto na qual as máquinas têm tido muito pouco progresso - lidar com situações novas e com o inesperado. É um facto de que as máquinas não conseguem lidar com coisas que não tenham visto muitas vezes. As limitações fundamentais da aprendizagem automática consistem no facto das máquinas precisarem de aprender com grandes volumes de dados anteriores e nisso os humanos são capazes de as superar.
Nós temos a capacidade de relacionar fios aparentemente díspares para resolver problemas que nunca vimos.
Percy Spencer era físico e trabalhava com o radar durante a II Guerra Mundial, quando reparou que o “magnetron” estava a derreter a sua barra de chocolate. Conseguiu relacionar o seu conhecimento de radiações eletromagnéticas com os seus conhecimentos de cozinha e inventou o forno micro-ondas. E este é um exemplo de criatividade especialmente notável, mas este tipo de polinização cruzada acontece com todos nós, de forma simples, milhares de vezes por dia.
As máquinas não podem competir connosco quando se trata de lidar com situações novas e isto põe um limite fundamental às tarefas humanas que as máquinas irão automatizar. O estado futuro de qualquer trabalho reside na resposta a uma única pergunta: até que ponto este trabalho pode ser reduzido a tarefas frequentes, de alto volume, e até que ponto envolve situações novas? Nas tarefas frequentes, de alto volume, as máquinas vão ser cada vez mais inteligentes. Hoje, avaliam testes, diagnosticam certas doenças e nos próximos anos, vão realizar as nossas auditorias, vão ter a capacidade de ler as informações básicas de contratos legais. Os contabilistas e advogados continuarão a ser precisos para tarefas complexas, litigações inovadoras, mas as máquinas irão reduzir as suas fileiras e tornar essas profissões mais difíceis.
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