O Admirável Novo (e Velho) Mundo da Manufatura

Minha intenção original para esta coluna era discutir uma frase que está fazendo muito barulho ultimamente, inteligência artificial (IA). De qualquer forma, o interesse pela IA está se expandindo exponencialmente, tanto no número de artigos que se pode ler sobre o assunto quanto, de acordo com o Google Trends, no número de pesquisas por esses artigos.

Existem outras formas de IA, como otimização de design e forma, design generativo e análise preditiva – para citar alguns proeminentes – e pode-se ter a impressão de que trabalhadores inteligentes devem se sentir ameaçados. Alguns especialistas dizem que a inteligência do tipo artificial pode substituir a todos nós.

Eu não acho que vai. Eu acho que isso vai nos ajudar muito, melhorando em vez de nos substituir.

Para entender o porquê, considere que o que as pessoas estão chamando de IA é apenas matemática. Sim, você ouviu certo, são apenas dígitos e números combinados com algumas funções e cálculos incrivelmente complexos. Eu tenho alguma experiência nisso. Eu me aventurei nessa área no início da minha carreira, programando uma rede neural simples, um dos fundamentos por trás de muitas formas de IA que encontram maior aceitação hoje. Fiz isso para entender melhor como usar a IA na análise de imagens e percebi algumas coisas.

A primeira foi que a forma de IA que usa grandes quantidades de dados para replicar a ação “humana” é apenas uma forma de modelagem estatística e análise de regressão – embora uma forma incrivelmente extrema. Dados, muitos deles, são necessários para treinar o algoritmo. O mesmo é verdade, usando matemática diferente, para otimização ou design generativo. A IA é apenas matemática muito complexa empacotada em uma forma mais fácil de usar.

Outra constatação foi quanto tempo tivemos que esperar para obter uma resposta OK 20 anos atrás. Isso contrasta fortemente com a facilidade com que problemas muito mais difíceis estão sendo resolvidos hoje, graças à computação poderosa. Sensores baratos e onipresentes fornecem vastos conjuntos de dados. Você também não precisa programar funções de IA, como eu fiz. Você pode comprar ou alugar modelos, como “redes neurais profundas”. O Watson da IBM e o MathWorks Neural Network Toolbox são apenas dois exemplos. Você fornece os dados e obtém sua própria solução de IA exclusiva. Hoje, a IA está tornando os robôs no chão de fábrica mais versáteis e ajudando os engenheiros a projetar peças por meio da otimização.

Mas matemática, sensores e dados continuam sendo ferramentas a serem moldadas pelos desejos de engenheiros e trabalhadores. Eles podem realizar tarefas individuais melhor do que os humanos, mas quais tarefas realizar e por que sempre permanecerão no reino dos humanos. A inteligência artificial é vazia de propósito. Esse sempre será o nosso trabalho.

Nem sempre é a ferramenta certa

Finalmente, matemática sofisticada, como a IA em suas várias formas, nem sempre é a ferramenta certa. É aqui que chegamos à parte “antiga” do título desta coluna. Isso me chamou a atenção quando eu estava pesquisando um artigo para o ME deste mês sobre comparadores ópticos, uma tecnologia de metrologia cujas raízes remontam à década de 1920. Embora a maioria dos modelos atuais sejam atualizados com eletrônica digital rudimentar, a ideia básica permanece a mesma – amplie a sombra de uma peça em uma tela grande e faça com que um humano faça uma medição. Você encontra essas máquinas em todos os lugares da fabricação, com vários graus de aprimoramento digital para a ideia básica, incluindo visão de máquina. Uma das minhas fontes me disse que o serviço de sua empresa recentemente reformou um modelo de 50 anos.

É essa coexistência de tecnologia futurista como a IA com o testado e comprovado que é a realidade contínua da fabricação e da engenharia. Talvez parte disso seja simples relutância por parte dos engenheiros em adotar totalmente a nova tecnologia. Como a mesma fonte me disse, ele às vezes precisa enfatizar que tecnologias mais recentes, mesmo em comparadores ópticos, estão disponíveis. Ainda assim, tecnologias como comparadores ópticos, micrômetros e paquímetros e os humanos que os usam provavelmente não serão totalmente substituídos por algo mais sofisticado.