Você sabe o que é inteligência artificial? Sabe qual é a sua relação com o Bitcoin e também com Blockchain? Confira aqui tudo sobre IA com as criptos.
Quando falamos em Inteligência Artificial, as primeiras coisas que vêm à cabeça são robôs super inteligentes, parecidos com seres humanos e que praticamente são capazes de pensar por si próprios (obrigado Steve Spielberg por isso!).
Brincadeiras à parte, o que acontece na realidade é um pouco diferente disso. Ainda não temos a ameaça de robôs que podem dominar a raça humana , mas é fato que a Inteligência Artificial se desenvolveu exponencialmente nos últimos 5 anos. E ela não está sozinha, pois a tecnologia blockchain está nos mostrando cada vez mais seu poder transformador na sociedade, o que levou muitas pessoas a pensarem como seria se pudéssemos unir a Inteligência Artificial à tecnologia blockchain, de alguma forma.
E você, já parou para pensar nisso? Consegue imaginar até onde poderíamos chegar se alguém descobrir como unir essas duas tecnologias poderosíssimas em um único dispositivo? Já sabemos que é possível, só falta descobrir como! Dá uma olhada no que você vai descobrir neste texto.
Inteligência artificial é um tipo de tecnologia que permite que os sistemas conectados à ela captem informações e dados digitais de forma que o próprio sistema aprenda a tomar suas decisões de forma independente.
Basicamente é a tecnologia que permite com que máquinas pensem como seres humanos, é o ponto em que se unem as tecnologias físicas, biológicas e digitais. Com essa nova tecnologia as máquinas se tornam capazes de aprender coisas novas e comportamentos com base na repetição de padrões ou de dados, percebem preferências e conseguem tomar decisões próprias diante determinadas situações.
Essa tecnologia completamente disruptiva busca imitar a capacidade cognitiva e de raciocínio dos seres humanos. Podemos pensar nessa solução tecnológica como uma criança pequena, que ainda não tem seu sistema cognitivo completamente formado e está sempre observando as pessoas à sua volta, como se comportam, como pronunciam as palavras, como executam as tarefas, desde as mais simples como andar, beber água, comer, até as mais difíceis como tomar decisões sobre uma determinada situação e até como reagem a diferentes contextos.
Da mesma forma ocorre com as máquinas que possuem este tipo de inteligência, a partir de dados que elas captam, seus próprios sistemas vão desenvolvendo uma compreensão quase que holística sobre estes dados absorvidos, que passam por um intenso processo de análise, classificação e organização. Isso torna possível que tais máquinas saibam diferenciar nossos gostos, nossos comportamentos, o que é padrão, o que são humanos, o que são objetos e por aí vai.
Trazendo para mais perto de nós, quando você liga sua TV no Netflix e o aplicativo te mostra uma sequência de séries e filmes classificadas como “Você também pode gostar disso” ou “Porque você assistiu a …” ele está utilizando um pilar da inteligência artificial, já que todas essas sugestões que ele te trouxe foram estrategicamente pensadas para estarem de acordo com o seu gosto, com o que o aplicativo absorveu de informações sobre as suas preferências, com base naquilo que você costuma assistir. Ou seja, a partir de dados do seu comportamento quando usando o Netflix, o aplicativo conseguiu entender as suas repetições e seus padrões e tomar decisões, pois diante de todo o catálogo disponível ele te trouxe as opções que considera mais compatíveis com seu gosto.
Voltando um pouco à história, entender como surgiu essa solução tecnológica pode nos dar mais clareza sobre como ela pode impactar a sociedade, assim como já vem fazendo há um bom tempo.
Os historiadores acreditam que o início do desenvolvimento das ciências computacionais foi nos 1940, quando o mundo se encontrava imerso na Segunda Guerra Mundial e os países precisaram investir em tecnologia bélica e de inteligência investigativa. Depois, na Guerra Fria, novamente os países se encontravam em uma grande corrida tecnológica que impulsionou todo tipo de solução inovadora em todos os campos, biológicos, medicinais, espaciais e é claro, da computação.
Não podemos esquecer que neste meio tempo também apareceu nossa querida amiga Internet, responsável por acelerar ainda mais nossos sistemas de comunicação, em escala global, democratizando o acesso à todo tipo de informação que se encontra na rede.
Se pensarmos em termos de Revoluções Industriais, todas elas têm sua parcela de contribuição para chegarmos nas tecnologias que temos hoje.
Fazendo uma retrospectiva para refrescar a memória, a 1ª Revolução Industrial foi aquela que ocorreu no século XVIII, responsável por substituir a força animal e humana pela mecânica, introduzindo a energia a vapor, impactando sobretudo a dinâmica e as relações trabalhistas.
A 2ª revolução industrial, ocorrida no começo do século XX, é marcada pela descoberta de energia elétrica e petrolífera, abrindo novos mercados e acelerando ainda mais o ritmo industrial por meio da implementação das linhas de montagem. Acelerou também os meios de comunicação em massa e estimulou o consumo.
A 3ª revolução industrial, também conhecida como revolução tecnológica tem seu início no pós Segunda Guerra, justamente no contexto que explicamos acima, trazendo a internet e a globalização do mundo, e desenvolvendo a tecnologia digital. Houve uma grande transformação no mundo dos negócios e também uma automatização dos processos de produção.
O momento que vivemos hoje é conhecido como a 4ª revolução industrial, também chamada de transformação digital ou ainda revolução 4.0. Tal momento é marcado pela convergência das tecnologias físicas, digitais e biológicas, deixando todas estas barreiras mais frágeis. As tecnologias mais marcantes dessa revolução são justamente a inteligência artificial, a internet das coisas (IoT), big data e a computação em nuvem.
Portanto, apesar de a 4ª revolução ser a responsável pelo maior advento da inteligência artificial, lá nos anos 60 já haviam cientistas que buscavam entender as linhas primordiais dessa tecnologia, principalmente no que tange aos estudos das redes neurais e do comportamento biológico do homem, e como seria possível replicar essas capacidades humanas em máquinas.
Ensinar máquinas a desenvolverem inteligência não é uma tarefa fácil, muito pelo contrário. É um processo extremamente complexo e que pode ser dividido em três principais segmentos, o machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural (PLN).
Machine learning, traduzido do inglês, significa Aprendizado de Máquina, é aquela tecnologia que discutimos no começo do texto, que é capaz de aprender e tomar decisões por conta própria, por meio de um sistema de absorção e avaliação de dados, que desenvolvem automaticamente o padrão analítico que conseguirá simular tal capacidade cognitiva.
Ou seja, ao invés de você programar a máquina para se comportar de acordo com comandos específicos, ela aprenderá como com as diferentes situações que estiver imersa, com base nessa captação e análise dos dados.
Alguns exemplos de tecnologia machine learning são os aplicativos de transporte e de geolocalização. Uber, 99 e Cabify utilizam de machine learning para otimizar diversas etapas do processo, como achar as opções de motoristas mais próximos de você, ou quando você opta pela opção de viagem compartilhada e o aplicativo combina as rotas dos passageiros de modo a minimizar os desvios. Já no Waze e demais aplicativos de geolocalização, conseguem calcular as rotas de acordo com a situação atual do trajeto, calculando tempo em semáforos, tráfego, blitz, acidentes e tudo mais que ele conseguir captar de informação.
Ou ainda, quando você entra em algum site de compras de varejo e depois de navegar um pouco e escolher algum produto, o site te mostra algumas opções que você também pode gostar, de produtos similares ao que você está escolhendo.
O deep learning é como se fosse uma camada mais profunda ainda do machine learning. Nesta modalidade a tecnologia utiliza algoritmos ainda mais complexos e se baseia nos princípios das redes neurais, tentando replicar as ações e reações humanas com ainda mais fidelidade.
A principal diferença entre as duas modalidades é que geralmente o machine learning trabalha de forma linear, enquanto o deep learning é capaz de processar camadas encadeadas de forma hierárquica, ou seja, ele capta, analisa e trabalha uma quantidade muito maior de dados e de forma muito mais profunda.
Entram aqui as plataformas de streaming, famosas por usar este tipo de tecnologia para oferecer sugestões ao usuário com base naquilo que ele consome, no caso, assiste.
A Siri, a Alexa e a Cortana, assistentes virtuais que acompanham os aparelhos eletrônicos da Apple, Amazon e Microsoft, que provavelmente você até utiliza, são exemplos de deep learning que trabalham o reconhecimento por voz.
E ainda tem aquela famosa história de que o Google estaria nos escutando o tempo todo para saber quando oferecer propagandas e anúncios de produtos específicos, que muitas vezes nem chegamos a procurar na internet, mas ainda assim recebemos esses anúncios personalizados.
Na verdade o Google não está escutando a gente, ele apenas está usando uma plataforma de deep learning, com base em um algoritmo, que consegue captar seus dados de navegação na internet, entender a fundo seu comportamento e gostos, e oferecer um serviço personalizado e responsivo, que tem altas chances de ser realmente compatível com o que você procura ou quer. Basicamente, quanto mais a gente consome conteúdos na internet, mais munição estamos dando ao Google para entender sobre nós. Por isso temos a impressão de que ele está adivinhando nossos pensamentos, ou ouvindo nossas conversas, exemplo clássico de deep learning.
Esse processamento se baseia em técnicas de machine learning para reproduzir processos de desenvolvimentos que estão relacionados ao funcionamento da linguagem humana. As soluções podem vir em formato de softwares, programação, aplicativos, dentre outros.
Um dos grandes fortes do PLN é a compreensão melhor dos textos, que envolve técnicas de entendimento do contexto, extração de informações, desenvolvimento de sugestões e correções automáticas e até mesmo sendo capaz de criar resumos.
Alguns exemplos são a própria correção automática que vem em nossos celulares, ou quando vamos fazer alguma procura no Google e só de escrever a primeira palavra o buscador já nos oferece quais opções de pesquisa temos para aquele termo, ou ainda o sistema de filtragem de emails, que consegue ler e entender se eles são spam, promoções ou emails importantes o suficiente para aparecerem na caixa de entrada.
A inteligência artificial e o blockchain são hoje as duas tecnologias mais disruptivas que temos na sociedade, são dois extremos que tratam de assuntos diferentes mas que se igualam na proposta da inovação e da mudança drástica de padrão que eles propõem.
De um lado, temos o blockchain cuja principal proposta é funcionar como um livro contábil, virtual, que contém os registros de transações relacionadas à criptomoedas, como o Bitcoin. É movido por um sistema descentralizado, compartilhado, que realiza suas atividades de forma segura, imutável e confiável.
E do outro temos a Inteligência Artificial, uma tecnologia centralizadora que tem como objetivo criar dispositivos que consigam simular a capacidade de raciocínio humana, desenvolvendo habilidades de análises críticas, solução de problemas e tomada de decisões independentes.
Ou seja, são duas tecnologias disruptivas e complementares, especialmente no que tange aos novos modelos de negócios tecnológicos que estão surgindo e nas mudanças que eles trazem para a sociedade.
Elas são complementares no sentido que, a tecnologia do blockchain, que é focada em uma descentralização das finanças (DeFi)e em rede distribuída de dados, consegue reduzir drasticamente os custos de processos de verificação, execução e registro de dados. Isso influencia diretamente no mercado, permitindo inclusive, a criação de novos nichos de mercado e novas demandas para serem atendidas.
A tecnologia da IA ajuda na interpretação dos dados, compreensão, avaliação e reconhecimento, por meio do aprendizado de máquinas nos seus mais diversos níveis.
Então, enquanto o método de machine learning, que faz parte da IA, é útil para ajudar a encontrar oportunidades de replicar comportamentos humanos e melhorar a tomada de decisões, a tecnologia blockchain poderia automatizar a verificação das partes envolvidas no processo.
A tecnologia blockchain já ultrapassou seu escopo original de ser unicamente utilizada para as criptomoedas, é uma solução tecnológica que pode ser aplicada em diversas áreas que necessitam de segurança máxima no gerenciamento de dados em larga escala, e na coordenação dessas informações de milhões de indivíduos.
Ou seja, em outras palavras, a tecnologia do blockchain pode nos ajudar na rastreabilidade e no maior entendimento das decisões tomadas pelos dispositivos com IA. Compreender por completo como esses dispositivos tomam suas decisões pode ser algo abstrato e complexo, isso porque eles estão analisando uma imensa variedade de fatores e ele mesmo filtra quais são importantes para a realização de tal tarefa.
Por exemplo, falamos sobre os processamentos de linguagem natural, um viés da IA que consegue analisar conteúdos escritos. Em transações financeiras, é fundamental que exista um processo rigoroso de fiscalização e de auditoria dos contratos e das próprias transações, para saber se houve fraude ou a identificação de qualquer outro problema que uma transação financeira pode ter. Ou seja, para tomar uma decisão a respeito daquela transação, se está tudo ok com ela ou se deve ser interditada e investigada, precisa de alguém, ou algo, verificando.
Porém, antes desta tecnologia de PLN ser aprimorada, todo esse processo de auditoria era realizado por humanos, o que gastava uma quantidade imensa de tempo, justamente por ser uma quantidade grande também de dados a serem analisados.
Se conseguirmos que todas essas decisões que são tomadas pela IA, a respeito da auditoria das transações financeiras, sejam registradas em uma grande base de dados compartilhada, imutável e pública, como o blockchain, este processo se tornaria muito mais confiável, transparente e com a certeza de que o registro não foi adulterado.
O ponto aqui é, não importa muito se a IA oferece soluções que aceleram processos e tomadas de decisões se não pudermos confiar ou entender como estas decisões estão sendo tomadas, e principalmente, se elas não estão registradas corretamente.
Portanto, se conseguirmos unir os dois polos que estas tecnologias disruptivas trazem, as duas propostas, cada uma com suas particularidades e se completando, vamos criar algo maior ainda e com efeitos ainda mais potentes e transformadores.
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A inteligência artificial e a relação com o Bitcoin
No universo dos investimentos, os traders que operam criptomoedas, contam com uma grande variedade de moedas e ainda lidam com um mercado que funciona 24/7, ou seja, é ininterrupto e produz uma quantidade imensa de informações que pode ser bem difícil de acompanhar. Além disso, o mercado conta com alta volatilidade, o que confere às moedas uma habilidade boa de variar seus preços em curtos espaços de tempo.
Por todos estes motivos, é comum que os investidores busquem se apoiar em serviços de consultoria, para ter um melhor entendimento de como estruturar um portfólio de investimentos, entender como diversificar a carteira e como montar estratégias. Porém vem sendo notado uma tendência em soluções que utilizam algoritmos para investir em cripto, justamente por todos estes fatores levantados aqui sobre a dinâmica do mercado cripto.
Veja aqui as principais estratégias de operações trade para criptomoedas:
Estes players basicamente utilizam de bots, robôs virtuais criados com tecnologia de inteligência artificial, para monitorar as transações das moedas, minuto por minuto, a fim de identificar oportunidades de entrada e saída no mercado, ou seja, de compra e venda.
Este tipo de monitoramento ocorre com base na análise do histórico de transações técnica conhecida como Tape Reading. Como vimos ao longo do texto, a inteligência artificial se mune com dados, quanto mais informações ela tiver sobre o que quer que seja que está analisando, melhor ela vai desempenhar este papel. Sendo assim, este processo vai se tornando cada vez mais autônomo, pois a tecnologia utiliza os dados prévios que ela tem e os combina com as transações que estão ocorrendo no mercado, simulando assim a ação do trader e da estratégia que ele cria.
É claro que, tudo isso ainda está em fase de testes, e há diversos riscos envolvidos, os quais ainda não temos total conhecimento. E precisamos sempre nos lembrar que algo que impacta muito nas estratégias dos traders é a barreira psicológica, o lado emocional que é facilmente aflorado quando se trata de ganhar ou perder dinheiro, como é com qualquer investimento. Se o mercado é majoritariamente movido por ações com embasamento no emocional e no psicológico de quem está na linha de frente, não sabemos até que ponto faz sentido reagir de maneira unicamente racional, como age um bot com tecnologia IA.
E, além disso, entra aqui aquela questão de que a tecnologia até toma as decisões, mas não estão sendo registradas ou auditadas por ninguém.
Portanto, para a sua segurança, a melhor forma de se investir em criptomoedas ainda é a forma humanizada, pois você é a melhor pessoa para identificar o seu perfil de investidor, traçar suas próprias estratégias, de acordo com sua realidade e com seus objetivos. Estudar o mercado, conhecer as principais moedas, entender os dados e as análises técnicas, e contar com uma corretora segura e confiável ainda é a maneira mais aconselhada de se investir em criptomoedas.
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