O CEO da Serve Robotics, que fabrica robôs de entrega, diz que a IA e os robôs devem ser projetados para encantar as pessoas. Fonte: Servir Robótica
Na década de 1890, pensava-se que as bicicletas eram engenhocas perigosas que podiam causar doenças, incluindo apendicite e algo chamado “cara de bicicleta.” Hoje, muitas pessoas estão fazendo afirmações semelhantes sobre a IA.
Depois de três anos de entusiasmo, a novidade passou e começamos a ver artigos sugerindo que a IA está tornando as pessoas mais burras, que está arruinando a sociedade ou que está causando ilusão em massa.
Como fundador de três inteligência synthetic startups nos últimos 13 anos, estou assumidamente otimista em relação ao “Explosão cambriana“de invenções de IA. Acredito que a IA e a robótica — a manifestação física definitiva da IA — têm o potencial de fazer diferenças enormes e positivas em nossas vidas de maneiras que mal podemos imaginar hoje. Também reconheço que muitas pessoas estão cada vez mais nervosas com isso.
Este é um sinal encorajador: significa que as pessoas reconhecem o poder da IA. Os líderes tecnológicos têm a responsabilidade de responder a essa consciência de forma produtiva, não através de discussões, mas através da construção de produtos que sejam tão úteis, benéficos e até encantadores que as pessoas valorizem a oportunidade de interagir com eles.
Somos mais do que capazes de enfrentar os riscos, a fim de desbloquear os benefícios da IA, que superarão em muito as desvantagens. Aqui estão quatro etapas para criar produtos de IA que as pessoas adoram.
1. Comece com o que as pessoas precisam
Primeiro, o princípio clássico do design: comece concentrando-se no que o usuário precisa, não no que a tecnologia pode fazer. É muito fácil encontrar uma solução em busca de um problema.
Em uma startup anterior, estávamos testando um produto de IA de um concorrente que analisava o uso de energia doméstica para detectar problemas dispendiosos. Uma semana depois de instalá-lo, um colega recebeu um alerta: a bomba da piscina estava quebrada. O problema? Ele não tinha piscina!
Nosso produto period diferente. Quando integramos novos clientes, simplesmente pedimos que escolhessem os aparelhos que possuíam em uma lista. Um dos meus engenheiros na época protestou: “Isso é trapaça!” Como se usar uma lista de verificação, em vez de milhões de parâmetros de IA, estivesse de alguma forma abaixo da dignidade de uma startup alimentada por IA.
Às vezes, como engenheiros, nos deixamos levar pela emoção de resolver um problema difícil ou usar uma tecnologia totalmente nova. O foco nas necessidades do usuário geralmente leva a mudanças simples que reduzem substancialmente a complexidade para todos.
2. Entenda no que a IA é boa
Com qualquer nova tecnologia, compreender como utilizá-la bem começa com o conhecimento das suas limitações: como e quando esta tecnologia irá falhar, e o que faremos quando isso acontecer?
Para IA, muitas vezes podemos medir falhas em duas dimensões:
- Falsos positivos: Um sistema alerta você sobre um pool onde não existe ou interrompe um veículo autônomo para um obstáculo imaginário.
- Falsos negativos: Um sistema pode não conseguir detectar o desperdício de energia de uma piscina actual, ou um carro autônomo pode não parar diante de um obstáculo actual.
“Precisão” é uma medida de falsos positivos e “recall” mede falsos negativos.
Aqui está o principal perception: a IA pode ser otimizada para precisão (menos falsos positivos) ou recall (menos falsos negativos). Mas a otimização para ambos é extremamente cara e demorada.
Existem algumas aplicações, como robotáxisonde a otimização para ambos é tão importante, devido à segurança, que vale a pena investir dezenas de bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento. Para o resto de nós, a chave para criar produtos de IA úteis reside na tomada de decisões de design mais inteligentes. E para fazer isso, devemos primeiro decidir: otimizamos para precisão ou recall?
Construímos nosso produto de energia doméstica para detectar sempre que algo desperdiçava energia. Em outras palavras, period bom em lembrar. Mas sabíamos que erros idiotas, como identificar um aparelho inexistente (falta de precisão), destruiriam a confiança dos clientes.
Em vez de tentar aumentar a precisão com grandes custos, apenas perguntamos ao cliente quais aparelhos ele possuía. Problema resolvido.
3. Capacite as pessoas para ajudar a IA
Pense em como os robôs podem complementar o esforço humano e libertar as pessoas de tarefas mundanas, perigosas ou difíceis. Muitas vezes, a discussão sobre IA e robótica centra-se na questão de saber se substituirão os humanos. Isto ignora a oportunidade para os humanos e a IA trabalharem juntos. Os humanos podem ajudar a IA com a inevitável compensação entre precisão e recall.
Com um produto bem desenhado, cada lado complementa o outro. Podemos construir IA para detectar o que os humanos acham difícil de perceber, como padrões de desperdício de eletricidade, e obter ótimos resultados concentrando-nos na precisão ou no recall.
Enquanto isso, os humanos podem ser responsáveis pela outra dimensão, como saber quais aparelhos possuem, o que é difícil para a IA. Ao libertar as pessoas de tarefas difíceis, tediosas ou que desperdiçam tempo que elas não desejam realizar, como analisar dados em busca de anomalias ou digitalizar textos em busca de erros de digitação, a IA pode permitir que elas se envolvam em um trabalho mais gratificante e agradável.
Se o seu produto faz tudo isso, parabéns: você foi mais longe do que muitos produtos jamais chegaram.
4. Supere as expectativas
No entanto, é necessário um passo closing essential para realmente conquistar o coração das pessoas: é preciso ir além do básico e acrescentar algo surpreendentemente maravilhoso.
É difícil prever o que será, mas você saberá quando encontrar. Por exemplo, com alto-falantes inteligentes, a função principal é reproduzir música. O inesperado é que eles podem contar piadas e brincar, o que os torna infinitamente divertidos para as crianças.
Para o amigável robôs de entrega que minha empresa, a Serve Robotics, fabrica, adicionando “olhos” que piscam e nomes individualizados ajudou as pessoas a vê-los como criaturas fofas rolando pela calçada. Não tem nada a ver com entregar burritos, mas os nomes e os olhos os humanizam.
As crianças se esforçam para conversar com os robôs e os adultos atravessam a rua para tirar fotos ou até mesmo dar-lhes abraços. Isto é especialmente importante porque as pessoas que interagem com nossos robôs com mais frequência não são nossos clientes. Eles são apenas transeuntes regulares.
Como o vaso em um bug VW, é o detalhe encantador que leva um produto de meramente bom a encantador.
O deleite fará a diferença para IA e robótica
A IA apresenta possibilidades ilimitadas para repensar e remodelar a forma como fazemos as coisas em quase todos os campos. Nos próximos anos, haverá perturbações e consequências imprevistas, como acontece com todas as revoluções tecnológicas. Mas também haverá avanços incríveis que tornarão as nossas vidas melhores de muitas maneiras.
Embora não possamos prever todos os avanços, podemos moldar a forma como eles se desenrolam, garantindo que o desenvolvimento da IA sirva o florescimento humano e não o mero avanço tecnológico.
Pode parecer um “additional” opcional, mas os produtos atuais alimentados por IA precisam de prazer, assim como as bicicletas na década de 1890 precisavam de borlas no guidão: elas são a chave para fazer as pessoas amá-las, levando à adoção generalizada, ao sucesso e a uma vida melhor para todos nós.
Sobre o autor
Ali Kashani co-fundado Servir Robótica em janeiro de 2021 e atua como CEO e membro do conselho desde então. Antes disso, foi vice-presidente da Postmates Inc., uma plataforma de entrega de alimentos sob demanda.
Antes da Postmates, o Dr. Kashani foi cofundador e diretor de tecnologia da Neurio Expertise Inc., uma empresa de tecnologia para casa inteligente adquirida pela Generac Energy Programs Inc.
Kashani recebeu seu bacharelado em engenharia da computação e seu doutorado em robótica pela Universidade de British Columbia e recebeu a bolsa de estudos de pós-graduação Alexander Graham Bell Canada do Conselho de Pesquisa em Ciências Naturais e Engenharia do Canadá. Ele period um convidado em O Relatório do Robô Podcast em março.