Você já reparou que as máquinas estão cada vez mais capazes de executar atividades até então restritas aos seres humanos? E, por mais disruptivas que as novas tecnologias possam parecer, cientistas são categóricos ao afirmar que o avanço está só começando. Segundo o norte-americano Ray Kurzweil, um dos mais célebres especialistas em Inteligência Artificial (IA) do mundo e diretor de engenharia do Google, em dez anos testemunharemos o momento em que a inteligência artificial será equivalente à inteligência humana. Ou seja, você não vai mais conseguir distinguir se está falando com uma pessoa ou com um robô. Neste cenário, o que ainda não está clara é a forma como isso se manifestará – por meio de um assistente digital, um humanoide ou, ainda, outro dispositivo a ser inventado.
É neste clima futurista que damos sequência aos posts do mês da mulher. Convidamos Thaysa Rodrigues Bello, Software Developer na Daitan, para falar sobre um tema que está ganhando força e novas oportunidades aos negócios: a computação afetiva. O termo foi cunhado por Rosalind Picard na década de 1990. Além de professora, é PhD, fundadora e diretora do Grupo de Pesquisa de Computação Afetiva no Laboratório de Mídia do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Talvez ela não imaginasse a dimensão do que estava criando em 1990 mas, atualmente, o campo do conhecimento da computação afetiva ganhou relevância tamanha que possui sua própria revista, conferência internacional e sociedade profissional. E, por todas as contribuições em computação afetiva e wearables, Picard foi eleita este ano para a Academia Nacional de Engenharia norte-americana.
O que é computação afetiva?
Diz respeito à maneira como a tecnologia vem permitindo a extração de informações subjetivas – como as emoções humanas – para diferentes usos pelas empresas.
Sistemas afetivos contam com tecnologias de Inteligência Artificial com elementos de Machine Learning e processamento de linguagem natural para detectar, reconhecer, interpretar e processar sentimentos, além de gerar respostas adequadas às emoções de seus usuários, sintetizando comportamentos humanos e com empatia. Tudo isso podendo ser viabilizado por meio de fontes visuais (vídeo e imagem), textuais, auditivas e táteis.
Isso quer dizer que as máquinas passarão a ter sentimentos? A ideia da computação afetiva é humanizar a tecnologia, combinando áreas multidisciplinares como a ciência computacional, a engenharia, a ciência cognitiva, a psicologia, a sociologia, dentre outras. Como resultado, um sistema computacional ou um robô se torna capaz de entender o estado emocional do usuário/ser humano ao qual está interagindo e se adaptar, respondendo de maneira apropriada de acordo com as diferentes circunstâncias identificadas.
Identificar a emoção é algo extremamente complexo, que requer o uso de algoritmos avançados de IA, capazes de identificar diferentes fontes de dados e interpretá-los de maneira integrada.
Usos da computação afetiva
De acordo com a agência de pesquisa Markets & Markets, investimentos em computação afetiva devem chegar a USD 54 bilhões até 2021. Os principais focos serão os mercados de:
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Saúde: por meio da identificação precoce de doenças como depressão, déficit de atenção ou mal de Parkinson e pelo monitoramento remoto via sensores de humor;
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Educação: por meio da personalização de estratégias de ensino e entendimento do engajamento do aluno no ambiente virtual;
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Comércio: com a identificação da reação dos clientes diante de uma vitrine, um produto ou um serviço.
As oportunidades de aplicação da computação afetiva não param por aí. A tecnologia está sendo aprimorada para os chatbots, que muitos já conhecem em atendimentos online; no transporte, por meio do monitoramento do estresse do motorista, possibilitando antever situações de risco; e também na música, com recomendações personalizadas, ou na política, uma vez que a tecnologia é capaz de aprender as preferências e orientações mais íntimas de uma pessoa com base em pistas visuais.
Até onde a evolução tecnológica vai nos levar? Essa é uma resposta que ninguém sabe dar. Enquanto isso, resta seguirmos acompanhando a evolução e novos desenvolvimentos de softwares de Machine Learning, com olhar crítico para identificar soluções capazes de trazer melhores resultados tanto para os negócios quanto para a vida das pessoas. Na Daitan, monitoramos de perto as principais tendências em tecnologia para sempre entregar inovações aos nossos clientes. Se você tem espírito arrojado, seu lugar é aqui. Venha fazer parte do nosso time!
