Inteligência aumentada pra tomada de decisão em profissões com uso intensivo de conhecimento específico de domínio

Na última década houve um grande avanço nas técnicas de inteligência artificial para tarefas de percepção (reconhecimento de imagem e de voz), processamento de linguagem natural e jogos. Esse avanço se deu por meio do uso de grandes quantidades de dados para treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina e motiva o uso dessas mesmas técnicas em outros tipos de cenários, entre eles, a tomada de decisão profissional (diagnóstico médico, análise jurídica, análise geológica). Porém, em áreas específicas de atuação profissional humana, o conhecimento é acumulado e transmitido através da experiência e anos de estudo, muitas vezes de forma tácita.

Além disso cada circunstância é muito particular o que torna difícil a generalização. Para esses profissionais, o uso de sistemas de “inteligência aumentada” que auxiliem na tomada de decisão capturando o contexto do profissional e trazendo dados e conhecimento relevantes torna-se interessante. Nessa palestra irei demonstrar como sistemas híbridos — combinando aprendizado de máquina com bases de conhecimento e raciocínio probabilístico — podem ser úteis nesse cenário de inteligência aumentada profissional, exemplificando com projetos desenvolvidos para geocientistas no laboratório de pesquisas da IBM Research Brasil.