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Aprendizado de Máquina

O que a IA e o Machine Learning podem fazer HOJE para o seu negócio

Entenda como os últimos avanços em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina estão revolucionando os negócios e a vida das pessoas

Um dos temas favoritos dos filmes de ficção científica, a Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente no nosso dia a dia, e é vista como capaz de abrir inúmeras possibilidades para enriquecer e melhorar nossas vidas. Aplicativos modernos de IA já nos deram carros autônomos e assistentes pessoais virtuais. Eles também nos ajudam a detectar fraudes e gerenciar recursos como eletricidade e água de forma mais eficiente.

Embora para alguns o tema ainda evoque a ideia de robôs malignos da ficção científica que ameaçam a vida humana, a capacidade das máquinas de aprender com a Inteligência Artificial e executar tarefas antes possíveis apenas ao homem já é uma realidade e não é do mal.

O aprendizado de máquina, um dos principais componentes da IA, faz parte do mundo tecnológico desde os anos 1950, quando os primeiros programadores fizeram com que os computadores entendessem grandes conjuntos de dados. Os programadores aprimoraram cada vez mais a capacidade das máquinas de analisar dados para detectar padrões que permitem organizar informações, identificar relações, fazer previsões e detectar anomalias.

Benefícios em todas as verticais

Hoje, setores tão diversos quanto varejo, finanças, manufatura e saúde já estão utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, inteligência artificial e ferramentas analíticas de big data. Bancos, por exemplo, têm empregado esses recursos para acompanhar transações em tempo real e estabelecer modelos preditivos capazes de mostrar a probabilidade de uma transação ser fraudulenta. Varejistas também têm buscado aproveitar o poder dos algoritmos de IA e aprendizado de máquina para extrair informações sobre o comportamento de compras do consumidor e obter vantagem competitiva.

As máquinas atuais são capazes de executar tarefas com precisão, mas é importante que essa exatidão seja tão boa quanto a qualidade e, em alguns casos, a quantidade de dados que impulsionam o sistema. O estágio atual do aprendizado de máquina, com a entrada de dados cuidadosamente considerada, possibilita incontáveis aprimoramentos aos produtos existentes e, eventualmente, o desenvolvimento de uma IA independente, embora não sejam dispositivos totalmente autônomos de IA como dos “robôs malignos dos filmes de ficção”.

À medida que o aprendizado de máquina vai se aprofundando, damos também um passo rumo a uma IA cada vez mais sofisticada: o Deep Learning (Aprendizado Profundo). A análise de Deep Learning é conseguida através de redes neurais, assim chamadas porque imitam a estrutura interconectada do cérebro humano para fornecer uma funcionalidade de várias camadas.

Deep Learning

Essas redes neurais são tão sofisticadas, que o caminho que uma máquina toma para chegar à sua conclusão ainda não é prontamente compreendido. O Deep Learning usa grandes redes neurais autoaperfeiçoadas — apenas possíveis e mais acessíveis devido aos recentes avanços no poder da computação — para alcançar padrões extremamente complexos como reconhecimento de fala ou imagens.

“O Deep Learning só será usado quando realmente fizer sentido, ou seja, onde puder encontrar rapidamente relacionamentos intricados e variáveis escondidas em grandes volumes de dados que ainda não conseguimos extrair de qualquer outra forma”, explica Mary Beth Ainsworth, gerente global de marketing de produto de inteligência artificial e analytics do SAS. “O aprendizado profundo significa que uma máquina pode ‘olhar’ para um problema através de uma lente analítica completamente diferente da sua contraparte humana. Pode ser usado para resolver todos os tipos de problemas. O potencial em todos os dados que coletamos todos os dias ainda está para ser realizado.”

O avanço que também está sendo visto em como um segundo componente fundamental da IA, o Processamento de Linguagem Natural (NLP), evoluiu para Compreensão da Linguagem Natural (NLU). Se a NLP é a capacidade de traduzir a linguagem falada ou escrita por meio de um algoritmo capaz de entender e responder de maneira que as pessoas possam compreender, a NLU é mais sofisticada: é capaz de inferir significado à linguagem e depois responder de acordo com o que foi solicitado, como as pessoas fazem instintivamente. Os assistentes pessoais virtuais Siri e Alexa são os primeiros passos no sentido de dar à IA uma facilidade de uso muito mais simples e humana.

Interação humanos e máquinas

Mas configurar e manter o aprendizado de máquina requer interação humana e insights, assim como a validação das conclusões da IA, testando-as em relação a novos dados — um componente essencial de qualquer implantação da inteligência artificial. Além disso, é preciso selecionar o algoritmo certo para o trabalho, configurando-o para melhorar o desempenho e tornar mais apurado os dados em que trabalhará, de modo a obter o equilíbrio ideal entre a sofisticação da máquina e sua capacidade de consumir dados e interpretar os resultados com o entendimento de que a previsão não é o mesmo que causalidade — são parte ciência, parte arte e o poder das pessoas.

Por isso, não é de se admirar, como sugere recente pesquisa com clientes do SAS, que uma das maiores preocupações das empresas em relação à adoção da inteligência artificial é ter o conhecimento humano para gerenciá-la. “As organizações podem querer entrar na onda da IA porque é um assunto muito importante, mas precisam identificar o que querem fazer com ela“, aconselha Mary Beth.

“Da mesma forma, outras pessoas talvez ainda tenham uma percepção negativa da IA, de como ela é frequentemente retratada, de tal forma que pode parecer assustadora. Mas as pessoas já lidam com o aprendizado de máquina todos os dias, em várias situações: quando fazem buscas na internet, ou o upload de fotos para mídias sociais ou quando fazem compras online em sites de grandes varejistas. Trata-se de usar a ferramenta certa para o trabalho certo. A IA exige uma estratégia com etapas táticas claramente definidas para sua implementação com sucesso. A IA pode fornecer informações valiosas, mas o que você faz com essa informação ainda requer o conhecimento humano. ”

A revolução da IA

Já está claro que a IA terá um papel revolucionário na sociedade, mais até, provavelmente, do que simplesmente automatizar tarefas manuais repetitivas através de hardware robótico. Por isso, ela exigirá algumas mudanças culturais dramáticas. Mas isso não só aumentará a produtividade — identificando problemas de manutenção antes que eles aconteçam, por exemplo — mas também economizará tempo.

A IA trabalhará em segundo plano enquanto as pessoas ficarão liberadas para inovar ou para realizar outras tarefas que exigem atenção. Assim como os centros de distribuição da Amazon usam a robótica para selecionar mercadorias, mas pessoas para embalá-las, o varejo e muitas outras áreas se tornarão uma questão de trabalho em equipe. Humanos e máquinas irão trabalhar juntos.

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