Olhos da IA
Uma rua em 3D vista pela câmera de um assistente para pessoas cegas: caixas de detecção, mapa de profundidade e a frase falada. Ache os erros da IA, como o poste confundido com uma pessoa.
Como usar
A situação: uma pessoa cega caminha pela calçada com a bengala e um celular no peito. Um aplicativo de IA olha pela câmera, procura objetos, estima a distância e fala uma frase curta, como “Pessoa a 4 metros, à frente”. A faixa amarela na cena mostra o que a câmera enxerga.
Experimente: use “Andar 1 m” e “Virar” para caminhar. No painel, a tela do celular mostra as caixas que a IA desenhou e o mapa de profundidade (perto é claro, longe é escuro). Na rua, cada objeto ganha uma etiqueta: verde quando a IA acertou, vermelha quando errou e cinza quando ela nem viu. Troque a luz do dia, mexa no limiar de confiança e veja os erros aparecerem e sumirem.
Arraste o fundo da cena para girar; use a roda do mouse ou dois dedos para aproximar. Pelo teclado: Tab até a cena, setas giram e as teclas + e − aproximam. Todos os comandos também estão nos botões, e a tabela abaixo da cena lista tudo o que a câmera vê.
O que o celular vê
Frase falada
Luz
A IA só avisa quando tem pelo menos essa certeza.
Fotos usadas no treino
- a IA acertou
- a IA errou (objeto trocado ou alarme falso)
- a IA não viu
Desafios
- Encontre um lugar e uma luz em que a IA confunde o poste com uma pessoa.
- Descubra um obstáculo que a IA nunca viu no treino e ensine a IA a reconhecê-lo.
- De dia, com pelo menos 3 objetos a até 10 m na tela, ajuste o limiar até a IA acertar todos sem nenhum alarme falso.
Para o professor
O que está por trás: assistentes de visão para pessoas cegas usam um modelo de detecção de objetos: para cada parte da imagem, a IA dá uma nota de confiança para cada tipo de objeto que aprendeu (pessoa, carro, poste…) e desenha uma caixa quando a nota passa de um limiar. Outra parte estima a distância (o mapa de profundidade) e um programa simples junta tudo numa frase. Nesta página o modelo é simulado com regras: a confiança cai com a distância, com objetos pequenos e com pouca luz, e cada tipo de objeto tem uma confiança máxima que depende de quantas fotos dele havia no treino. O poste fino e alto, de longe e no escuro, “parece” uma pessoa; o cartaz e o reflexo da vitrine também. O buraco não tinha nenhuma foto no treino, então a IA nunca o vê, por mais perto que esteja.
Metodologia sugerida: investigação em duplas com registro. Uma pessoa da dupla só ouve a frase (de costas para a tela) e diz o que faria; a outra confere na tabela se a frase estava certa. Depois trocam. No fim, a turma monta no quadro uma lista dos erros encontrados e de quem seria prejudicado por cada um.
- Limiar baixo dá alarmes falsos; limiar alto deixa de avisar obstáculos. Para uma pessoa cega, qual erro é mais perigoso? E qual é mais cansativo?
- Por que a IA nunca vê o buraco? O que isso diz sobre os dados usados no treino? Que outros obstáculos das calçadas da nossa cidade podem estar faltando?
- Havia só 800 fotos de cachorros. O que acontece com grupos de pessoas ou objetos que aparecem pouco nos dados de treino de uma IA?
- Quem deveria testar um aplicativo como esse antes de ele ser lançado? Por que é importante que pessoas cegas participem do projeto?
Habilidades: EF09CO07, EF08CO11 e EF06CO05; também serve para o Ensino Médio e para formações de professores sobre IA e acessibilidade. Combina com o plano “Tecnologia, poder e desigualdade digital” e com o jogo Site para Todos. Material concreto equivalente: fotos de rua impressas, com a turma desenhando as caixas e escrevendo a frase que o aplicativo deveria falar; depois, uma pessoa de olhos vendados ouve as frases e diz se conseguiria andar com elas.