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REVISTA DA ARMADA | 568

REVOLUÇÃO PERÍODO ELEMENTOS CENTRAIS CARACTERÍSTICAS
1.ª Revolução 1760 – 1840 Máquina a vapor Iniciou-se com a construção de caminhos-de-ferro e a invenção da
Industrial máquina a vapor, que levou à produção mecânica.

Eletricidade e Iniciou-se com a invenção da eletricidade (que trouxe a rádio, o telefone,
2.ª Revolução 1870 – 1930 produção em a televisão e os eletrodomésticos) e da linha de montagem (que levou à
Industrial
massa produção em massa).
3.ª Revolução 1960 em Iniciou-se com o desenvolvimento de semicondutores (década de 60), de
Industrial diante Computador computadores pessoais (décadas de 70/80) e da internet (década de 90).
Consubstanciada em avanços como IA, megadados (big-data),
4.ª Revolução Atualidade Inteligência
Industrial em diante Artificial (IA) robótica, internet das coisas, veículos autónomos, impressão em 3D ou
computação quântica.
Modelo das Revoluções Industriais

jogo de tabuleiro chinês Go. Este episódio fez lembrar outro bas- zes, mas continuam aquém dos níveis de segurança que lhes per-
tante marcante, ocorrido em 1997, quando o computador Deep mitam uma utilização rotineira nas nossas estradas. Dessa forma,
Blue, da IBM, derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov. Só sem perder o entusiasmo com a IA, é também necessário con-
que, enquanto o Deep Blue ganhou pelo seu poder computa- ter expetativas e moderar algumas previsões mais radicais, que
cional, que lhe permitia processar, em tempo reduzido, infindas apontam a IA como a receita milagrosa para inúmeros problemas
possibilidades alternativas de jogadas, o AlphaGo não foi progra- e desafios da sociedade.
mado com quaisquer árvores de decisão, tendo aprendido a jogar Além disso e acima de tudo, é fundamental acautelar os aspetos
Go (um jogo mais complexo do que o xadrez) praticando consigo morais, pois a IA está a evoluir mais depressa do que o neces-
próprio e observando jogos profissionais – explorando a técnica sário enquadramento ético e legal. Por isso, muitos pensadores
da IA designada como saber profundo. têm alertado para os riscos associados à IA, destacando-se Ste-
Os desenvolvimentos mais recentes levaram o presidente Putin a phen Hawking, que afirmou que a IA poderia ser a melhor coisa a
afirmar, em setembro de 2017, num discurso a estudantes em Mos- acontecer à nossa sociedade ou a pior, dependendo da regulação
covo, que quem liderar a IA – um objetivo explícito da China para que se fizer. Efetivamente, embora a tecnologia seja, em si pró-
2030 – “dominará o Mundo”. Mais recentemente, Sundar Pichai, pria, moralmente neutra, como referiu Aldous Huxley em 1958, a
CEO da Google (agora Alphabet) afirmou que a IA podia provocar utilização da IA acarreta riscos muito significativos, que importa
transformações mais profundas do que o fogo ou a eletricidade. prever, mitigar e gerir, de forma a evitar utilizações maliciosas.
No entanto, apesar do seu potencial e do entusiasmo que têm Para finalizar, gostaria de referir que a IA tem um vastíssimo
gerado, as tecnologias no âmbito da IA – que são, recorde-se, campo de aplicação na esfera militar, antecipando-se uma acele-
centrais ao conceito da 4.ª revolução industrial – têm estado, nal- ração das transformações em áreas como:
guns casos, a chocar com os seus próprios limites e a enfrentar di- • Automatização dos sistemas não tripulados, dotando-os de ca-
ficuldades de implementação prática, o que tem atrasado, muitas pacidade de decisão, bastante útil em ambientes imprevisíveis
vezes, a obtenção dos níveis de maturidade antecipados. e dinâmicos;
Os limites têm a ver com as dificuldades de raciocínio que a IA evi- • Apoio à tomada de decisão em sistemas de Comando & Contro-
dencia, fazendo com que ainda não possua muitas das capacidades lo, incluindo a utilização de algoritmos preditivos para antecipar
cognitivas do cérebro humano – algo que, à falta de melhor expres- ameaças ou tendências, a partir da análise de megadados;
são, se pode designar como o bom-senso. Além disso, algumas áre- • Aperfeiçoamento do Conhecimento Situacional Marítimo, ana-
as da IA, como o saber profundo ou os megadados, dependem da lisando de forma automática, através de técnicas de megada-
existência de dados, em grande quantidade e com elevada fiabilida- dos, informação dos sistemas de vigilância marítima;
de. Sem isso, essas áreas da IA são bastante ineficazes e ineficientes. • Automatização de atividades recorrentes e com alguma repeti-
As dificuldades de implementação prática estão ligadas à ne- tividade, como planeamento logístico, sistemas de treino e de
cessidade de uma enorme capacidade computacional, que nem simulação, gestão da informação ou comunicação estratégica; e
sempre está disponível, apesar dos enormes progressos, ditados • Potenciação da capacidade de ciberdefesa, permitindo a dete-
pela lei de Moore. ção, avaliação e resposta (de forma automatizada e adaptativa)
No entanto, duas tecnologias emergentes estão a contribuir para a ciberataques sofisticados.
resolver a falta de dados e de poder de computação. Por um lado,
a nova geração de telecomunicações 5G, vai implicar um aumento
no número de dispositivos e de aplicações no âmbito da internet
das coisas, incrementando a disponibilidade de dados (textos, Sardinha Monteiro
imagens, vídeos e outros tipos de dados não estruturados) e, des- CMG
sa forma, potenciando técnicas de IA como o saber profundo. Por
outro lado, o recurso ao cloudcomputing irá, certamente, contri-
buir para solucionar as dificuldades de capacidade computacional Definições
e de armazenamento de dados, embora a sua aplicação na ad- Inteligência Artificial (IA): Área científica e conjunto de tecnologias que usam progra-
ministração pública e, em particular, na área da defesa requeira mas e dispositivos físicos para imitar facetas avançadas da inteligência humana.
Megadados (big-data): Campo da IA, que permite a análise e exploração de volumes
cuidados significativos com a salvaguarda da informação. de dados tão grandes que não podem ser tratados por software convencional.
Não obstante, os limites e as dificuldades acima referidos po- Saber profundo (deep learning): Campo da IA, baseado em algoritmos de redes neuro-
dem reduzir o ritmo da adoção da IA generalizada. Por exemplo, lógicas artificiais inspiradas pelo cérebro humano, que aprendem a partir de enormes
quantidades de dados, aumentando vertiginosamente as capacidades das máquinas.
os carros autónomos têm-se vindo a tornar cada vez mais capa-

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