É sábado à noite e você acabou de assistir o último episódio de um drama policial sueco que de alguma forma encontrou, embora você não consiga lembrar como.

É tarde e provavelmente hora de dormir, mas - sem avisar - sua tela do Netflix se enche de fotos promocionais para mais programas. Há um sobre uma detetive na Dinamarca e outro sobre um inspetor britânico que anda entre os dois lados da lei.

É um cenário familiar para qualquer observador da Netflix - quando o serviço parece sugerir magicamente programas que se encaixam em sua última moda da cultura pop.

E é um exemplo de inteligência artificial em ação.

Nos dias de hoje, os algoritmos de computador que permitem que a Netflix ou a Amazon façam sugestões de compra são uma parte normal da vida. Mas às vezes, é difícil não sentir uma sensação de espanto quando uma máquina - aquela caixa quadrada e imóvel na sala - se conecta com você em um nível íntimo. Uma pergunta persistente:"Como ele SABIA disso?"

Nos próximos anos, as pessoas farão essa pergunta sobre seus carros, telefones, sistemas bancários, e praticamente todas as tecnologias com as quais eles interagem todos os dias. Espera-se que a inteligência artificial remodele todas essas facetas da vida, e outros incontáveis.

Empresas como o Google, A Amazon e o Facebook estão gastando bilhões de dólares para desenvolver os recursos de IA de seus produtos e serviços. Enquanto isso, alguns dos maiores avanços e pesquisas mais consistentes na área têm acontecido em uma universidade pública em Edmonton.

A University of Alberta tem aumentado sua equipe de IA com algumas das melhores mentes da disciplina por mais de uma década. Sua boa fé como uma escola de primeira linha foi consolidada no ano passado, quando a DeepMind do Google anunciou seu primeiro campus satélite fora de Londres, em parceria com a U of A.

Foi um grande golpe para a universidade, mas não é totalmente surpreendente para o corpo docente que passou anos construindo, testar e provar conceitos. Os resultados dessas pesquisas já estão transformando campos de pesquisa de saúde em bancos de investimento. E os efeitos em cascata estão apenas começando.

"A inteligência artificial tem potencial para impactar qualquer indústria, "diz Jonathan Schaeffer, um cientista da computação e reitor da Faculdade de Ciências da universidade.

"Em 10 anos, a inteligência artificial será extremamente destrutiva. "

As muitas faces da IA

Para alguns, pode ser difícil não ver a inteligência artificial como uma ciência tão avançada e complicada que existe apenas no reino dos filmes.

Para Patrick Pilarski, a inteligência artificial existe no mesmo continuum tecnológico que um bastão.

De uma vez, um pedaço de pau era uma ferramenta essencial para cutucar as coisas, com quem se possa contar, e assim por diante. Do mesmo jeito, ele diz, a inteligência artificial é uma ferramenta que pode ser usada para ampliar as habilidades de uma pessoa e permitir que ela realize as tarefas necessárias para a vida cotidiana.

"Temos melhorado lentamente nossa capacidade de interagir com o mundo por meio da tecnologia desde os primeiros dias de nossa espécie. Podemos estar fazendo isso mais rápido do que antes ... mas interagir com as máquinas continua sendo algo proeminente em nossas vidas diárias, "diz Pilarski, um professor assistente na universidade, que detém a Cátedra de Pesquisa do Canadá em Inteligência de Máquina para Reabilitação.

"Essas máquinas nos tornam mais inteligentes, eles nos tornam mais capazes de ver o mundo, eles nos tornam mais capazes de interagir ou mudar o mundo, e eles nos tornam mais capazes de pensar sobre o mundo. "

A inteligência artificial é o ramo da ciência da computação que desenvolve máquinas que podem agir com a inteligência que normalmente associamos aos humanos. Ele permite que as máquinas vasculhem grandes quantidades de dados para encontrar padrões e até mesmo desenvolver intuição por meio de tentativa e erro.

A disciplina vem se desenvolvendo desde 1950, mas sua popularidade e promessa - nos círculos científicos e além - diminuíram e fluíram ao longo dos anos.

"Trabalho com aprendizado de máquina desde os anos 1980, "diz Russ Greiner, professor de ciências da computação na universidade. "Trabalharíamos nos problemas que inventamos e, merecidamente, o resto do mundo disse, 'Quem se importa?' Mas quando começamos a implantá-lo, as pessoas prestaram atenção. "

As pessoas poderiam prestar ainda mais atenção se entendessem até que ponto a IA já influencia suas vidas. Nos últimos oito anos, a capacidade de computação aumentou exponencialmente, permitindo que os pesquisadores apliquem a pesquisa de maneiras mais práticas. Ao mesmo tempo, as maiores empresas de tecnologia do mundo começaram a investir pesadamente no campo.

O resultado é mudar a forma como vivemos nossas vidas.

A inteligência artificial permite a detecção de fraudes de cartão de crédito (os programas de computador sabem quando uma compra parece estar fora da faixa normal para um determinado cliente); é a base para nosso amigo familiar, Siri (reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural são ramos importantes da IA); aumenta a capacidade do seu smartphone de identificar rostos no rolo da câmera (da mesma forma, o reconhecimento de imagem é um uso comum); e é usado para incentivar as pessoas a fazer compras pela Internet, com base em seus hábitos de compra e navegação anteriores.

"Somos uma sociedade rica em dados e há anos, "diz Schaeffer." O que a IA faz é nos permitir pegar dados e transformá-los em conhecimento. Ter um bilhão de informações é inútil, a menos que você possa destilá-las em algo significativo. "

Máquinas de ensino para aprender

Se a inteligência artificial permite que as máquinas ajam como humanos, não há exemplo mais explícito disso do que a aprendizagem por reforço.

O professor da U of A, Rich Sutton, é o pioneiro líder mundial no assunto. Mais de 20 anos atrás, ele usou sua formação em psicologia para adotar uma abordagem de aprendizado da inteligência artificial - mas seu trabalho talvez esteja tendo seu maior impacto hoje.

O aprendizado por reforço está por trás dos anúncios da Internet que aparecem automaticamente na tela do seu computador, e alimenta a negociação no mercado de ações. Os princípios básicos do aprendizado por reforço provavelmente abastecem bilhões de dólares em atividades econômicas todos os anos.

Em seu núcleo, a abordagem imita como os humanos aprendem por tentativa e erro.

"Se coisas boas acontecem, você continua fazendo essas coisas. Se coisas ruins acontecem, você para e prossegue para outra coisa. É simples assim, tão óbvio, aquela planície, "diz Sutton.

"Se você está em sua bicicleta e está prestes a cair, você gira o volante e se recupera ... você deve aprender três coisas com isso. 1, que no começo você pensou que estava bem. Dois, que você bateu na pedra e não estava tão seguro. E tres, que você fez alguns movimentos e se sentiu seguro novamente. "

De forma similar, um programa de aprendizado por reforço deve decidir o que é "bom" ou "ruim" com base em uma final, resultado desejado. Ele percorrerá milhões ou dezenas de milhões de cenários para descobrir por si mesmo o que o coloca em uma posição "boa" ou "ruim", vis-à-vis seu resultado desejado. Em seguida, ele ajustará suas ações para alcançar esse resultado.

O trabalho de Sutton é o mais próximo que chegamos de máquinas que pensam como humanos. Mas os computadores ainda têm limitações.

Schaeffer, o cientista da computação e reitor, descreve o cérebro de uma pessoa como sendo de "propósito geral". Podemos não saber como consertar um cano estourado em nossa casa, mas sabemos como lidar com o problema. Um computador, por outro lado e, só fará o que uma pessoa lhe disser para fazer.

"Estamos construindo muitos sábios idiotas. O carro sem motorista sabe dirigir, mas não sabe como verificar a ortografia de um documento, "ele diz." Nós somos conscientes. Existe independência de pensamento. Nós fazemos o que queremos. Os computadores só fazem o que eu digo para eles fazerem. "