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terça-feira, 6 de agosto de 2013

Inteligência artificial é tema de estudo de Marcelo Finger

Professor da USP discute os avanços da Ciência da Computação no Brasil


Marcelo Finger é professor de Engenharia Eletrônica na Universidade de São Paulo (USP) (Foto: Arquivo Pessoal)Marcelo Finger é professor do departamento de
Ciência da Computação do Instituto de
Matemática e Estatística da USP
(Foto: Arquivo Pessoal)
Você sabe como os tradutores eletrônicos de línguas são desenvolvidos? E os corretores automáticos? Muitas atividades diárias que realizamos por meio do nosso computador ou celular foram resultado de anos de pesquisas no âmbito da Ciência da Computação. A inteligência artificial é um desses campos de estudo e responsável pelo desenvolvimento desses instrumentos que, hoje, nos parecem naturais. Em entrevista ao Globo Universidade, Marcelo Finger, especialista no tema, falou sobre o avanço da Computação no Brasil e contou sobre os seus projetos de pesquisa.
Doutor em Computação pela Imperial College of Science and Technology, mestre pela mesma instituição e graduado em Engenharia Eletrônica pela Universidade de São Paulo, Marcelo Finger é docente nesta universidade, possui pós-doutorado pela Cornell University, além de ser revisor de importantes revistas acadêmicas na área da Ciência da Computação.

 
Globo Universidade: Primeiramente, como professor universitário no Brasil com experiências acadêmicas no exterior, como você avalia o ensino e a pesquisa na área de Computação no Brasil? Quais são os principais desafios?
Marcelo Finger -
 Com relação ao ensino de Ciência da Computação, as universidades de ponta, ou seja, aquelas que fazem pesquisa de qualidade, formam profissionais competentes e capazes de disputar posições no mercado internacional de trabalho na área, mas não formam o número de profissionais demandados pelo mercado. Já as universidades e faculdades que não realizam pesquisa formam profissionais com qualidade variada.  Portanto, quando se fala em ensino de Ciência da Computação existem ao menos dois grandes desafios no ensino. 
Primeiro,  garantir a qualidade do egresso de instituições que não realizam pesquisas de ponta; aqui o problema passa pela formação básica do aluno, que chega com sérias deficiências de Português e Matemática à faculdade.  Segundo, o desafio para todas as instituições de ensino em se adaptar às novas realidades e tecnologias de ensino,  à existência de MOOCs,  aqueles cursos oferecidos pela internet com milhares de alunos, em vez das poucas dezenas que frequentam as salas de aula, e ao fato de que ter o conhecimento mesmo sem comprovação pode vir a ser mais importante para colocação no mercado de trabalho do que ter um diploma.
Com relação à pesquisa, no nível acadêmico e nos segmentos mais teóricos, temos uma crescente produção de qualidade que deverá continuar a crescer. Mas nas áreas mais voltadas à prática e ao mercado de produção de tecnologia, não temos uma pesquisa tão dinâmica.  A interação entre a universidade e a indústria ainda é muito pequena no Brasil, e o número de instituições que são capazes de realizar pesquisa de qualidade também é pequeno.  Além disso, muito pouca pesquisa em Ciência da Computação no Brasil é feita fora da Universidade, mas para um maior desenvolvimento tecnológico e maior competitividade da nossa indústria, seria necessário que a pesquisa fosse também realizada em empresas.
GU - Como revisor de importantes periódicos acadêmicos, quais são os temas mais relevantes discutidos atualmente? Quais são as maiores inovações na área de Tecnologia e Computação?
MF - Um dos temas mais mencionados no momento é o "Big Data", ou seja, como fazer para analisar quantidades enormes de dados, como o que há disponível na internet.  Outro tema frequente é como realizar análises mais profundas e mais precisas dos dados que estão disponíveis; ou seja, como tratar os dados que temos com mais inteligência.
GU - Um dos focos da sua pesquisa é em inteligência artificial. Poderia nos explicar o que é inteligência artificial?
MF -
 A inteligência humana é muito distinta das capacidades dos computadores.  Computadores são bons em realizar tarefas repetitivas muito rapidamente, enquanto o cérebro humano é capaz de realizar previsões, aprender padrões visuais e de linguagem e realizar análises e deduções lógicas.
A inteligência artificial visa buscar maneiras de estreitar esse vão entre a inteligência natural e o caráter repetitivo das máquinas.  Hoje em dia, a inteligência artificial se divide em diversas sub-áreas, como a Dedução Automática, a Linguística Computacional,  a Visão, o Aprendizado de Máquina, dentre várias outras.  E hoje em dia, a inteligência artificial está sendo usada na pesquisa sobre sustentabilidade ambiental.
GU - Qual seria a aplicabilidade dessa pesquisa na prática? Poderia nos dar exemplos de inovações que hoje já foram aplicados em produtos no mercado, mas que nós, leigos, nem nos damos conta?
MF -
 Há diversas aplicações que empregam técnicas de inteligência artificial, e muitas outras virão. Quando instalamos um sistema operacional no computador, ou seja, quando instalamos o Windows ou o Linux ou o MAC-OS X, existe um componente que inspeciona a máquina baseado em inteligência artificial.  Qualquer tradutor de internet entre duas línguas é baseado em inteligência artificial.  As propagandas que aparecem de forma diferente para pessoas diferentes em diversos sites são baseados em inteligência artificial.  Quando buscamos ao telefone serviços em várias operadoras telefônicas, somos atendidos por uma gravação que (às vezes) entende o que falamos, que é baseado em inteligência artificial.  Corretores gramaticais acoplados a editores de texto são baseados em inteligência artificial.  E a lista continuaria por várias páginas.
'A Ciência da Computação segue sendo uma área de atuação com desafios intelectuais e de empreendedorismo para aqueles que quiserem se dedicar a ela' (Foto: (Arquivo Pessoal))'A Ciência da Computação segue sendo uma
área de atuação com desafios intelectuais e de
empreendedorismo para aqueles que quiserem
se dedicar a ela' Foto: (Arquivo Pessoal)
GU - O senhor poderia nos contar sobre o Projeto Temático, financiado pela FAPESP? Em que consiste a pesquisa?
MF -
 O projeto estuda problemas que lidam simultaneamente com deduções automáticas e informações estatísticas, e faz inferência envolvendo estes dois tipos de informação.  Esse tipo de problema aparece em análises mais profundas de conjuntos de dados. 
Recentemente, aplicamos este tipo de técnica em ciências dos materiais, na pesquisa sobre síntese de novos compostos despoluidores (catalisadores).
GU - Qual o perfil dos estudantes envolvidos nesta pesquisa? Há estudantes de graduação participando? Quantas pessoas estão envolvidas?
MF -
 Temos envolvidos alunos tanto de graduação, como de mestrado e doutorado nesta pesquisa. O requisito básico é que devem ser alunos com a mente aberta e a capacidade de aplicar conjuntamente conhecimentos de diversas áreas, como lógica, probabilidade e álgebra linear.
Nos últimos 3 anos, 28 alunos trabalharam neste projeto e participaram da publicação de 100 artigos científicos.
GU - Em que consiste a sua pesquisa de linguística computacional? Em que medida este conceito está relacionado com outras áreas, como linguística e morfologia?
MF -
 Na área de linguística computacional tenho me concentrado em análise sintática automática dos componentes de texto escrito. Este tipo de trabalho já gerou aplicações em reconhecimento dos elementos mencionados em notícias.  Mais recentemente, este tipo de análise tem encontrado aplicações no desenvolvimento de um verificador gramatical do Português Brasileiro, o CoGrOO, já disponível para editores de texto desenvolvidos na filosofia de Software Livre, com o LibreOffice.
GU - E o mercado de trabalho? Em que áreas, especificamente, o senhor acredita que há mais escassez de profissionais qualificados?
MF -
 Não há a menor dúvida de que há escassez de profissionais qualificados em Ciência da Computação.  Eu mesmo recebo continuamente pedidos de indicação de bons profissionais para trabalhar nas mais diversas áreas.  Nem a crise financeira mundial abalou esta busca por profissionais de qualidade. E não há perspectiva desta demanda diminuir.
A Ciência da Computação segue sendo uma área de atuação com desafios intelectuais e de empreendedorismo para aqueles que quiserem se dedicar a ela.

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