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Inteligência Artificial é de fato inteligente?

O objetivo de muitos profissionais de segurança corporativa é conseguir identificar uma ameaça real antes que ela ocorra e evitar que o pior aconteça, não é mesmo?

Com isso em mente, propomos o incremento de tecnologia no projeto de segurança, usualmente passando pelo monitoramento remoto, mas inúmeras – se não na maioria das -vezes a central de monitoramento recebe um alerta que requer atenção imediata do operador, porém, o alerta chega à central por um acionamento indevido, ainda que seja um alarme e a tecnologia identificou corretamente, acaba sendo um alarme falso.

Na tentativa de melhorar a qualidade dos alarmes, depois de muita argumentação sobre o custo do projeto, conseguimos colocar analíticos avançados no monitoramento, que podem ser analítico de área de interesse com tempo de permanência, analítico de sentido de veículos e identificação de objetos abandonados com cerca virtual inteligente e interpretação sobre objetos e pessoas.

Isso é ótimo, pois assim, pensamos em todas as possibilidades de risco, combinamos todos os analíticos possíveis, integramos os diversos fornecedores no sistema de gestão dos alertas, não é mesmo?

Será?

Será que conseguimos de fato pensar em todas as possibilidades de risco naquele projeto?

Será que a rotina daquela unidade vai permanecer a mesma até a maturidade e atualização, anos depois daquele projeto de segurança?

Será que o contexto de segurança vai permanecer imutável por tanto tempo?

É importante deixar claro que esse mundo ideal com tanta tecnologia embarcada, neste cenário hipotético - ou utópico - consorciando todos essas tecnologias e fornecedores dentro do custo do cliente é de fato Inteligência Artificial. Afinal, estamos instruindo a máquina nos mínimos detalhes, com envidando esforços, para apresentar respostas também parametrizadas e limitadas às questões que “perguntamos” a ela.

Mas será que apesar de ser Inteligência Artificial, isso é de fato inteligente?

Quando falamos em predição de eventos no fundo estamos querendo respostas subjetivas, análises dinâmicas - em tempo real – com capacidade de concatenar cenários, situações e comportamentos diversos, almejando prever que um crime ou ofensa ao patrimônio e pessoas está na iminência de acontecer.

É esse o nível de entrega que desejamos e antes mesmo do prazo estipulado no filme Minority Report que previa esse tipo de situação ali em 2054 já estamos conseguindo ter acesso a essa capacidade cognitiva de máquina 32 anos antes.

Hoje, com o nível de rede neural, aprendizagem de máquina (machine learning), deep learning, reinforcement learning e processamento de todas essas informações a baixo custo e em velocidade suficiente para nos trazer respostas (subjetivas e não objetivas) em tempo real, é possível identificar que um grupo de pessoas está do outro lado da rua planejando uma invasão.

Isso porque a máquina já identificou que esse grupo de quatro pessoas está transitando entre as imagens que monitoram o perímetro de forma anômala, por mais tempo do que o padrão - para aquelas câmeras em específico - e se posicionando próximo ao portão de entrada com posturas e gestos também fora do normal.

Isso tudo de forma autônoma, com capacidade cognitiva e validações com o humano durante a fase de implantação do projeto de segurança.

Para tanto, foram analisadas milhares de horas de imagem pela máquina, para em seguida, trazer ao operador responsável pela implantação do projeto, alertas que foram validados ou não por ele e atribuídos níveis de criticidade em cada alerta positivo identificado pela máquina.

Neste momento, temos a certeza de que todo e qualquer cenário rotineiro foi de fato analisado pela máquina, logo, qualquer padrão anômalo, ainda que não previsto ou imaginado pelo homem, será identificado como uma anomalia e quando analisado de forma cognitiva em consórcio com outras câmeras e dados, a intervenção humana será acionada de maneira preditiva e eficiente em cada situação.

Ah! Para concluir no estilo Steve Jobs, com uma cereja do bolo, aquela situação de mudança do cenário de segurança, nesse contexto é continuamente analisado e faz parte de novo aprendizado constante pela máquina. Logo, essa adaptação do cenário é dinâmica.

Desta forma, podemos afirmar que estamos extraindo pouco da tecnologia acessível ao mercado de segurança, talvez em função de um método de raciocínio ainda moldado por comando e controle em que nada poderia sair da ordem e parametrização do que fora estruturado em nome da segurança. Mas essa não é a realidade do dia a dia. Estamos cada vez mais em um ambiente caórdico, sujeito a mudanças radicais de comportamento e necessidades em curto espaço de tempo. O caos é nossa rotina.

Mas da mesma forma que que esse caos é causado pelo avanço da tecnologia, a resposta também está nela. Ao invés de pensar em todos os cenários possíveis de risco, parametrizar o foco da tecnologia para respostas limitadas, colocamos a tecnologia para dar a sua contribuição nessa análise de cenário de risco, identificando comportamentos e padrões - que não somos capazes de identificar – de forma autônoma, aí sim, podemos dizer que essa Inteligência Artificial é de fato inteligente.

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