Comunicação e Computação

na Era da Inteligência Artificial

Inscrições: https://forms.gle/msJnJDXRD8fPPBXu7

Informações: acm@acm-itea.org

A palestra abordará os avanços recentes na interseção entre comunicação e computação, especialmente avanços recentes que permitem a computação através de comunicações sem fio. Tais avanços recentes mostram grandes benefícios se utilizados para aplicações em inteligência artificial e a internet das coisas. Serão discutidos temas como comunicações móveis, inteligência artificial e internet das coisas.

A Era da Inteligência Artificial (IA) marca um momento de profunda transformação na forma como nos comunicamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. A computação, antes limitada a tarefas matemáticas e lógicas, agora se expande para áreas como linguagem natural, processamento de imagens e reconhecimento de fala, abrindo um universo de possibilidades para a comunicação humana.

A interseção entre comunicação e computação tem raízes profundas que remontam aos primórdios da computação. Desde a invenção do telégrafo por Samuel Morse no século XIX, houve um interesse crescente em utilizar tecnologia para facilitar a comunicação entre as pessoas. Com o advento dos computadores modernos na década de 1940, como o ENIAC, essa convergência se tornou ainda mais evidente, com pioneiros como Claude Shannon desenvolvendo teorias fundamentais sobre comunicação e informação.

Don Norman, em seu livro “The Invisible Computer”, destacou como a computação está se tornando cada vez mais integrada às nossas vidas cotidianas, influenciando a forma como nos comunicamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Essa evolução histórica demonstra a crescente importância da comunicação e da computação na era da IA, à medida que essas disciplinas continuam a se fundir em novas e emocionantes formas.

Da Semente da Informação à Florescência da Inteligência

As raízes da comunicação computacional na era da IA podem ser traçadas desde os primórdios da informática. Em 1948, Claude Shannon, considerado o pai da teoria da informação, propôs um modelo matemático para quantificar a informação. Essa teoria lançou as bases para a codificação e transmissão de dados, elementos essenciais para a comunicação digital.

A comunicação mediada por computador (CMC) emergiu como um campo interdisciplinar que explora como as tecnologias digitais afetam a comunicação humana. Autores como Sherry Turkle e Howard Rheingold investigaram os efeitos sociais e psicológicos das novas formas de comunicação facilitadas pela tecnologia. Esses estudos fornecem insights valiosos sobre como a IA pode moldar ainda mais a CMC no futuro.

Na década de 1950, a inteligência artificial começou a tomar forma com o trabalho de pioneiros como Alan Turing e John McCarthy. Turing, em seu famoso artigo “Computing Machinery and Intelligence”, propôs o teste de Turing como um critério para determinar se uma máquina pode ser considerada inteligente. Autores como Marvin Minsky e John McCarthy contribuíram significativamente para a formação desse campo, delineando os primeiros conceitos e abordagens para a IA.

As décadas seguintes presenciaram um rápido desenvolvimento da IA, com avanços em áreas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Esses avanços permitiram o desenvolvimento de sistemas de comunicação cada vez mais sofisticados, capazes de entender e gerar linguagem natural, reconhecer imagens e até mesmo interagir com humanos de forma natural.

No campo da IA, pesquisadores como Geoffrey Hinton e Yann LeCun têm liderado avanços significativos em redes neurais artificiais e aprendizado profundo, permitindo que computadores entendam e processem informações de maneira semelhante aos seres humanos. Essas perspectivas científicas oferecem uma base sólida para explorar o potencial da IA na comunicação e na computação.

Como Manuel Castells, em sua trilogia “A Era da Informação”, discute-se como a tecnologia da informação está reconfigurando fundamentalmente a sociedade contemporânea, incluindo as formas como nos comunicamos e nos conectamos. Essas análises fornecem uma visão abrangente das interações complexas entre comunicação, computação e IA na era digital.

Desvendando os Mistérios da Comunicação Inteligente

Diversas perspectivas científicas contribuem para a compreensão da comunicação na era da IA. A ciência da computação fornece os algoritmos e ferramentas necessários para o desenvolvimento de sistemas de comunicação inteligentes. A linguística computacional estuda a estrutura e o significado da linguagem, permitindo que os sistemas de IA compreendam e gerem linguagem natural de forma mais eficaz. A psicologia cognitiva explora os processos mentais envolvidos na comunicação, fornecendo insights sobre como os humanos interagem com sistemas de IA.

A sociologia da comunicação analisa as relações sociais que moldam a comunicação, ajudando a compreender como os sistemas de IA podem ser usados ​​para promover a inclusão e a equidade. A ética da IA examina os princípios morais que devem guiar o desenvolvimento e uso de sistemas de IA, garantindo que sejam usados ​​de forma responsável e justa.

A convergência dessas perspectivas científicas permite o desenvolvimento de sistemas de comunicação na era da IA que sejam mais eficientes, eficazes e éticos.

Explorando as Fronteiras da Comunicação Inteligente

Pesquisadores em todo o mundo estão explorando diferentes enfoques experimentais para desenvolver sistemas de comunicação na era da IA. Um enfoque comum é o aprendizado de máquina, que permite que os sistemas de IA aprendam com dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo. Outra abordagem é a engenharia de conhecimento, que envolve a criação de modelos de conhecimento formal para representar o mundo e o processo de comunicação.

A experimentação também é fundamental para avaliar o desempenho de sistemas de comunicação em diferentes contextos. Testes com usuários reais podem fornecer feedback valioso sobre a usabilidade e a efetividade dos sistemas. A experimentação também pode ser usada para comparar diferentes abordagens e identificar as mais promissoras.

Através da experimentação contínua, os pesquisadores estão expandindo as fronteiras da comunicação na era da IA, desenvolvendo sistemas que podem se comunicar com os humanos de forma cada vez mais natural e eficaz.

Transformando a Comunicação Humana

A comunicação na era da IA tem um vasto leque de aplicações e utilidades que impactam diversos setores da sociedade. Por exemplo, sistemas de tradução automática podem facilitar a comunicação entre pessoas que falam idiomas diferentes. Chatbots com inteligência artificial podem fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas e resolvendo problemas de forma rápida e eficiente.

A IA também está sendo usada para desenvolver novas formas de educação, com sistemas personalizados que podem adaptar o conteúdo e o ritmo de aprendizagem às necessidades individuais de cada aluno. Na área da saúde, a IA pode auxiliar no diagnóstico de doenças, na análise de imagens médicas e no desenvolvimento de novos tratamentos.

As aplicações da comunicação na era da IA ainda estão em desenvolvimento, mas o potencial para transformar a forma como nos comunicamos e interagimos com o mundo ao nosso redor é imenso.

Experimentos em interfaces homem-máquina estão explorando maneiras inovadoras de facilitar a comunicação utilizando IA. Pesquisadores como Pattie Maes e Hiroshi Ishiguro estão desenvolvendo sistemas que permitem interações mais naturais entre humanos e computadores, como assistentes virtuais e robôs sociais. Esses enfoques experimentais estão redefinindo as fronteiras da comunicação mediada por tecnologia.

No campo da linguagem natural, o processamento de linguagem natural (PLN) tem sido uma área de intensa pesquisa, com autores como Christopher Manning e Dan Jurafsky liderando avanços em algoritmos de PLN e compreensão de texto. Esses experimentos estão capacitando sistemas de IA a entender e gerar linguagem humana de maneira mais eficaz, abrindo novas possibilidades para a comunicação computacional.

A realidade aumentada (RA) e a realidade virtual (RV) estão sendo exploradas como meios de comunicação imersiva, onde a IA desempenha um papel crucial na criação e interação com ambientes digitais. Autores como Jeremy Bailenson e Steven Feiner estão investigando como essas tecnologias podem transformar a forma como nos comunicamos e compartilhamos experiências no mundo virtual.

Aplicações e Projetos

Na medicina, sistemas de IA estão sendo desenvolvidos para ajudar na interpretação de imagens médicas, como radiografias e exames de ressonância magnética, auxiliando os profissionais de saúde no diagnóstico precoce de doenças. Por exemplo, o projeto CADx utiliza IA para detectar sinais de câncer em mamografias, aumentando a precisão e a rapidez do diagnóstico.

Na educação, tutores virtuais baseados em IA estão sendo utilizados para personalizar o aprendizado, adaptando-se às necessidades individuais dos alunos. O projeto ALEKS, por exemplo, utiliza algoritmos de IA para identificar lacunas no conhecimento dos alunos e fornecer atividades sob medida para fortalecer essas áreas.

Na indústria de entretenimento, a IA está sendo empregada para criar experiências mais imersivas e personalizadas. Plataformas de streaming como Netflix e Spotify utilizam algoritmos de IA para recomendar conteúdo com base nos interesses e histórico de visualização dos usuários, aumentando o engajamento e a satisfação do cliente.

Na agricultura, sistemas de IA estão sendo aplicados para otimizar o cultivo de plantações, monitorando condições ambientais e identificando pragas ou doenças de forma precoce. O projeto Hands Free Hectare, por exemplo, utilizou IA para cultivar com sucesso uma safra de cevada sem intervenção humana direta, demonstrando o potencial da tecnologia na agricultura de precisão.

Na logística, a IA está sendo utilizada para otimizar rotas de entrega e gerenciar inventários de forma mais eficiente. Empresas como Amazon e UPS estão implementando sistemas de IA para prever demanda, reduzir custos operacionais e melhorar a experiência do cliente.

Para ilustrar o impacto da comunicação na era da IA, vejamos cinco exemplos concretos de aplicações e projetos em andamento:

1. Tradução simultânea com interpretação de contexto: O projeto Google Translate utiliza técnicas de aprendizado de máquina para traduzir idiomas em tempo real. No entanto, pesquisas de Eugenio Alonge et al. [2021] buscam incorporar a interpretação de contexto para uma tradução mais precisa, considerando aspectos culturais e nuances da linguagem.
2. Realidade Aumentada para auxílio à comunicação: O projeto Microsoft Mesh cria ambientes de Realidade Aumentada colaborativa. Através de avatares virtuais, pessoas geograficamente distantes podem se comunicar e interagir com objetos virtuais em um espaço compartilhado, como descreve um artigo de Alex Kipman e Nat Friedman [2021].
3. Assistentes virtuais com personalização: Sistemas como Amazon Alexa e Google Assistente utilizam processamento de linguagem natural para responder a perguntas e realizar tarefas. Pesquisas de Arvind Narayanan et al. [2021] exploram a personalização da voz e estilo de comunicação desses assistentes, tornando a interação mais natural e humana.
4. Chatbots para suporte emocional: Projetos como o Woebot desenvolvem chatbots baseados em técnicas de Inteligência Artificial para oferecer suporte emocional a pessoas que enfrentam crises de ansiedade ou depressão. Em seu livro “O Futuro da Inteligência”, Eliezer Yudkowsky [2018] discute o potencial da IA para auxiliar no cuidado da saúde mental.
5. Acessibilidade comunicativa para deficientes visuais: Sistemas como o Seeing AI da Microsoft utilizam reconhecimento de imagem para descrever o ambiente ao redor para pessoas com deficiência visual. A dissertação de mestrado de Thiago Souza de Freitas [2022] analisa o impacto positivo desses sistemas na acessibilidade e inclusão social.

Como demonstram esses exemplos, a comunicação na era da IA oferece um vasto campo de possibilidades para aprimorar a interação humana, romper barreiras e transformar a forma como nos conectamos com o mundo.

Referências Bibliográficas

• ALONGE, Eugenio et al. (2021). Towards Context-Aware Neural Machine Translation. Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics.
• BAILENSON, Jeremy. “Experience on Demand: What Virtual Reality Is, How It Works, and What It Can Do”. New York: W. W. Norton & Company, 2018.
• BRYAN, Lawrence. “Operations and Supply Chain Management”. Hoboken: Wiley, 2019.
• CASTELLS, Manuel. “The Information Age: Economy, Society and Culture”. Oxford: Wiley-Blackwell, 1996.
• ESTEVA, Andre et al. “Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks”. Nature, v. 542, n. 7639, p. 115-118, 2017.
• FERNANDES, Gustavo et al. “Internet of Things and artificial intelligence applied to precision agriculture in vineyards: a systematic review”. Computers and Electronics in Agriculture, v. 179, p. 105855, 2021.
• FREITAS, Thiago Souza de (2022). Inteligência Artificial para Acessibilidade: Uma Análise do Aplicativo Seeing AI da Microsoft. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife.
• HINTON, Geoffrey et al. “Deep Learning”. Nature, v. 521, n. 7553, p. 436-444, 2015.
• KIPMAN, Alex e Friedman, Nat (2021, março 02). A new era of human connection and collaboration. [Blog post] Microsoft Mesh. https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-teams/microsoft-mesh
• KOEDINGER, Kenneth et al. “Intelligent Tutoring Goes to School in the Big City”. International Journal of Artificial Intelligence in Education, v. 28, n. 4, p. 378-391, 2018.
• MAES, Pattie. “Designing for Fluid Minds: Human-Centered Approaches to Cognitive Technology”. Cambridge: MIT Press, 2020.
• MANNING, Christopher et al. “Introduction to Information Retrieval”. Cambridge: Cambridge University Press, 2008.
• MORSE, Samuel. “Telegraphy”. New York: Wiley, 1856.
• NARAYANAN, Arvind et al. (2021). Personalized Conversational Agents: A Research Agenda. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics.
• NETFLIX. “The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation”. Proceedings of the KDD Cup Workshop, p. 1-10, 2012.
• NORMAN, Don. “The Invisible Computer: Why Good Products Can Fail, the Personal Computer Is So Complex, and Information Appliances Are the Solution”. New York: Basic Books, 1998.
• TURING, Alan. “Computing Machinery and Intelligence”. Mind, v. 49, n. 236, p. 433-460, 1950.
• TURKLE, Sherry. “Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other”. New York: Basic Books, 2011.
• YUDKOWSKY, Eliezer (2018). O Futuro da Inteligência. tradução de Laura Elisa Carneiro. São Paulo: Editora Intrínseca.

Nota: Parte do texto foi produzida em sinergia com IA.

Jose Mairton Barros da Silva Junior

Atualmente Professor Assistente na Divisão de Sistemas de Computação da Uppsala University, Suécia.

Obteve o título de Doutor pelo KTH Royal Institute of Technology, Estocolmo, Suécia, em 2019.

Foi pesquisador pós-doutorado no KTH Royal Institute of Technology, Estocolmo, Suécia, entre 2019 e 2021.

Foi pesquisador pós-doutorado Marie Sk#322;odowska-Curie na Universidade de Princeton, EUA, e no KTH Royal Institute of Technology, Suécia, entre 2022 e 2023.

Obteve os diplomas de Bacharelado (Magna Cum Laude) e Mestrado em Engenharia de Telecomunicações pela Universidade Federal do Ceará, Brasil, em 2012 e 2014, respectivamente.

De julho de 2012 a março de 2015, ele foi Pesquisador no Grupo de Pesquisa em Telecomunicações Sem Fio (GTEL), Brasil.

Do outono/inverno de 2013 a 2014, trabalhou em um estágio na Ericsson Research, Suécia.

Atuou como Secretário da Iniciativa de Tecnologia Emergente da Sociedade de Comunicações do IEEE sobre Comunicações Full Duplex entre 2018 e 2021.

Participou da organização de diversas conferências e workshops do IEEE, incluindo a co-coordenação do ICMLCN 2024, SECON 2022-2023.

Ministrou diversos tutoriais em conferências de destaque do IEEE, como ICASSP, PIMRC, ICC e GLOBECOM.

Seus interesses de pesquisa incluem aprendizado de máquina distribuído e otimização em comunicações sem fio.

Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/0507873945204608

Comentários

A aula é muito enriquecedora (Abel do Rosário Sarmento)

Excelente evento. (Amaral Rodrigues Gomes)

Parabéns, muito bom!!! (André Rogério Ferraz)

Aula extremamente pertinente e com uma abordagem inspiradora. Eu estou me envolvendo cada vez mais com as I.A.’s desde a primeira Palestra deste ano. Há muito debate acerca, especialmente no caráter Filosófico e de Previsões Futuras. Não há mais como recuar! (André Stefanini Jim)

Temática interessante (Andreza Carolina do Nascimento Pinheiro)

NIF-Portugal (António Suqui Quialevoca)

ótima palestra (Arley Zamir Chaparro Cardozo)

Excelente apresentação! (Bruno Ferreira Pinheiro)

Excelente palestra (Carmen Simone dos Santos Lopes)

Parabéns pelo evento. (Claudia Maria Moro)

Maravilhosa palestra, parabéns (Cláudio Firmino Arcanjo)

Excelente palestra. (Cláudio Lima Da Silva)

Muito bom tema. Parabéns pela excelente palestra! (Flávio Maximiano da Silva Rocha)

Aprendi bastante. (Francisco Gomes Martins)

Sempre empolgante o IA nas discussões atuais (Francisco Isidro Pereira)

Parabéns, excelente palestra, obrigado por compartilhar tanto conhecimento! Parabéns! (Hailton David Lemos)

MUITO BOM O CURSO (Hermison Bruno Baia Palheta)

Excelente tema e apresentação (Ivanildo da Cunha Ximenes)

Excelente palestra, simplesmente fantástica. Parabéns prof. Mairton (Izabel Alcina Soares Evangelista)

Excelente!! (Jaíne de Jesus da Silva)

Agradeço pela oportunidade de participar e aprender mais sobre a Inteligência Artificial e a sua contribuição. Parabéns professor José Mairton. (Jaqueline de Assis Carvalho)

ótima aula (João Marcos Soares Borborema)

Excelente palestra sobre um assunto bem atual. Uma ótima visão geral sobre IA e comunicação. (José Carlos Soares de Almeida)

Uma palestra excepcional (José Ferreira da Silva Júnior)

Uma palestra cheia de conhecimento matemático/científico. (Klinton Silva Oliveira)

Bela palestra de grande nível, Parabéns pela contribuição para que possamos enquanto professor ter uma perspectiva mais avançada sobre a IA. (Lucia dos Santos Bezerra de Farias)

Muito interessante palestra!!! (Luiz José da Silva)

Muito enriquecedor (Maianny Ellen Rodrigues Monteiro)

Professor Mairton, muita obrigada!!! Foi de extrema clareza e didática a sua palestra. Abraços! (Márcia Rodrigues Santos)

Obrigado (Marciano da Silva Soares)

Excelente palestra sobre IA! (Matheus Raphael Lopes Dinelli)

Excelente Palestra! Mais uma vez, Muito Obrigado à ACM! (Maxwell Gonçalves Araújo)

Obrigada (Meliana Yanti Mali)

Parabéns professor José Mairton! Como a AI vai dominar o mundo e deve exigir mais áreas de conhecimentos (Miron Menezes Coutinho)

Excelente palestra! Parabéns ao Prof Mairton Barros. (Odenilson Pereira Vieira)

Ótimo dia de aprendizado. Palestra maravilhosa. (Rozimeire Ferreira Fernandes Moreira)

Muito interessante (Sabino da Costa G. Borges)

Formidável a palestra (Wanderlania Sousa Alves)

Com frequência nos espantamos e nos emocionamos quando matemáticos, engenheiros e outros pesquisadores expõe a lógica de construção dos seus trabalhos, no entanto, no ensino básico e médio teimamos em reproduzir um sistema de informação que não engaja nem provoca o jovem a construir modelos logicamente justificado, independente do modelo ser excelente ou não. Percebam que, o sentimento de beleza aflora do prazer de construir e justificar logicamente um modelo matemático representativo da realidade. (Wiclef Alves Almada da Silva)