Foto: Ahmad Hashim
A notícia é frequentemente apelidada de “primeiro rascunho da história”, a primeira tentativa de dar sentido às lutas e triunfos do nosso tempo. Um novo mecanismo de inteligência artificial, no entanto, poderá colher esses rascunhos para descobrir o futuro. Usando técnicas computacionais avançadas para analisar duas décadas de histórias do New York Times e outros recursos, o pesquisador da Microsoft Eric Horvitz e a cientista Kira Radinsky do Technion-Israel Institute of Technology acreditam que poderiam identificar as conexões subjacentes entre eventos do mundo real e prever o que vai acontecer a seguir.
O truque é que muitos eventos interessantes - tumultos, surtos de doenças - dizem que a BBC é precedida por outras notícias menos dramáticas. Mas, cavando através de uma riqueza tão vasta de histórias, essas associações, de outra forma negligenciadas, podem ser retiradas.
Em seu trabalho de pesquisa, os dois cientistas dizem que usando uma mistura de relatórios de notícias arquivados e dados em tempo real, eles foram capazes de ver ligações entre secas e tempestades em partes da África e surtos de cólera.
Por exemplo, em 1973, o New York Times publicou notícias de uma seca em Bangladesh e, em 1974, registrou uma epidemia de cólera.
Após relatos de outra seca no mesmo país em 1983, o jornal novamente relatou mortes por cólera em 1984.
"Alertas sobre o risco de cólera a jusante poderiam ter sido emitidos quase um ano antes", escreveram os pesquisadores Eric Horvitz, diretor da Microsoft Research, e Kira Radinsky, estudante de PhD no Technion-Israel Institute of Technology.
Este modelo não significa necessariamente que, para Bangladesh, a seca sempre levará à cólera. Mas, vendo as ocorrências com um olho no futuro, uma seca iminente pode ser um sinal para os gerentes de água de Bangladesh manterem um olhar mais atento sobre seus programas de tratamento, ou para os profissionais de saúde terem cuidado com um surto.
Ligações semelhantes entre a seca e a cólera, diz a Technology Review do MIT, foram identificadas para Angola.
Em testes semelhantes envolvendo previsões de doenças, violência e um número significativo de mortes, as advertências do sistema estavam corretas entre 70% a 90% do tempo.
Técnicas como esta são usadas na ciência o tempo todo. Redes neurais, aprendizado de máquina e abordagens de inteligência artificial ajudaram o YouTube a descobrir - sem intervenção humana - o que os gatos são e ajudaram os paleontólogos a acelerar a caça aos fósseis. Como eles podem analisar vastas faixas de dados, os computadores são particularmente adequados para extrair algumas das tendências não óbvias que permeiam a história. Tom Simonite do MIT:
Muitas coisas sobre o mundo mudaram nas últimas décadas, mas a natureza humana e muitos aspectos do ambiente permaneceram os mesmos, diz Horvitz, de modo que o software pode aprender padrões a partir de dados muito antigos que possam sugerir o que virá pela frente. "Estou pessoalmente interessado em obter dados mais antigos no passado", diz ele.
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