O fator primordial, que tornou possível a espécie humana alcançar sua evolução atual, é a capacidade de acumular conhecimentos ao longo da história e torná-lo disponível às gerações futuras. Mas, e se não fossemos os únicos a possuir esta capacidade? Já imaginou se máquinas desenvolvessem a habilidade de aprender com os próprios erros e aprimorar o seu raciocínio? Pois é, essa é a realidade do machine learning.
Seja em filmes de ficção ou documentários na televisão, você provavelmente já ouviu sobre Inteligência artificial e aprendizado de máquina. Mas para além do que já possa ter ouvido falar, o que propomos com este artigo é que você mergulhe no tema e entenda o quão diretamente o machine learning afeta a sua vida neste exato momento, e também o seu futuro.
Definimos a Inteligência artificial como um ramo da ciência da computação, que busca construir sistemas que tem como objetivo imitar a inteligência humana, mais especificamente a nossa capacidade de raciocínio e resolução de problemas.
Da mesma maneira, o machine learning é um ramo da inteligência artificial, que tem como base o conceito de que sistemas de informação podem evoluir a sua própria programação algorítmica, tornando possível que aprendam a tomar decisões com pouca ou nenhuma intervenção humana.
O que é machine learning e qual a sua origem?
No início da década de 1940, as pesquisas em torno da inteligência artificial visavam exclusivamente o desenvolvimento de novos recursos para o projeto do que viria a ser o computador. Com advento da segunda guerra mundial, a demanda bélica influenciou o direcionamento das pesquisas, passando a ser orientadas para o desenvolvimento da própria indústria de armas.
Com o tempo, começaram a surgir novos desdobramentos da inteligência artificial, como o ramo biológico, que pretendia imitar as redes neurais humanas. Mas é a partir dos anos 60 que inicia-se um desenvolvimento ainda maior desta ciência, e que passou a ser reconhecida como tal.
Neste período, os pesquisadores de linha biológica passam a desenvolver teorias de que seria possível as máquinas realizarem funções complexas, tipicamente humanas, como a capacidade de raciocínio. Nasce então o machine learning.
Talvez a principal característica que devemos destacar do machine learning seja a sua capacidade de interação e adaptação independentes dos seus modelos, frente aos diferentes dados a que são expostos. Ou seja, conforme o ambiente varia, o algoritmo se adapta para produzir resultados mais confiáveis.
Como observamos, essa não é uma ciência tão recente. Mas, graças ao atual desenvolvimento da computação, da habilidade que esses algoritmos possuem de realizar cálculos complexos, aliados ao incipiente conceito de big data, esta área do conhecimento está ganhando ainda mais impulso.
As aplicações da inteligência artificial em nosso dia a dia são inúmeras. Automação robótica, programas de computador, aplicados de celular, sistemas de segurança, dispositivos de reconhecimento, programas de diagnósticos, jogos, enfim.
Outras aplicações de machine learning também são familiares, como os carros autônomos do UBER e do Google, e as sugestões diárias de ofertas que você recebe de empresas como Netflix e Amazon. Essas ofertas são sugeridas com base no raciocínio sobre suas preferências.
Quais são suas aplicações?
Como vimos, o aprendizado de máquina ou machine learning é um tipo de inteligência artificial que permite — sem programação prévia —, que os computadores aprimorem seu algoritmo (instruções lógicas orientadas a solução de problemas) de acordo com o seu ambiente (alimentação de dados).
Para que este conceito seja melhor esse assimilado, vamos abordar alguns exemplos práticos do seu funcionamento. Segundo analistas, vivemos em um verdadeiro ponto de inflexão em relação ao ML. No mundo dos negócios o machine learning está se tornando decisivo.
Já nos próximos anos, as empresas que não aplicarem a aprendizagem de máquina no aprimoramento de suas operações e no desenvolvimento de seus produtos e serviços, estarão em desvantagem competitiva em relação aos seus concorrentes.
O machine learning proporciona grandes oportunidades de redução de custos para as empresas principalmente aqueles referentes a automação de tarefas e de análise refinada de dados complexos, impossíveis de serem realizadas por qualquer profissional. Vejamos alguns exemplos.
Cruzamento de dados
O machine learning no setor de saúde é uma excelente ferramenta de diagnóstico precoce, uma vez que é capaz de perceber padrões e doenças que ainda não podem ser detectados pelos diagnósticos atuais. Esse ganho de velocidade na identificação de problemas possibilita um avanço no tratamento e prevenção de doenças.
Navegação inteligente
Provavelmente você já utilizou as ferramentas de navegação do Google e Waze. O machine learning, responsável pelo funcionamento desses aplicativos, analisa uma grande quantidade de informações simultaneamente, com o objetivo de traçar as melhores rotas possíveis a quem os utiliza.
Economia de energia
Umas das maiores despesas de uma empresa são os gastos com energia elétrica. Para combater isso, as soluções de machine learning são capazes de sozinhas analisar os seus padrões de consumo. Assim, é possível gerenciar os sistemas de controle de energia com o objetivo de otimizar a eficiência do negócio.
Diferentes áreas de atuação
Até aqui abordamos a aplicação do conceito de ML aos negócios de uma maneira geral. Mas este tema é ainda mais vasto e instigante, estendo-se em diferentes áreas. O reconhecimento da importância da tecnologia de machine learning é percebida principalmente pelas indústrias que atuam com base na análise e geração de grandes quantidades de informações.
A análise de dados e a produção de insights relacionados pela machine learning, conferem maior eficiência no aproveitamento dos recursos de uma empresa. Vejamos agora, exemplos da aplicação do ML em diferentes segmentos.
Serviços financeiros
Instituições do mercado financeiro se beneficiam da tecnologia de machine learning para a prevenção de fraudes e levantamento de informações, que podem identificar oportunidades de investimento por exemplo.
Governo
Órgãos governamentais como os de arrecadação, segurança pública e previdência, podem utilizar a machine learning para detectar e se proteger de possíveis fraudes de identidade e sonegação, além de obter insights para a formulação de novas políticas.
Transporte
A análise dos dados pelo machine learning permite a identificação de padrões e tendências para a criação e monitoramento rotas para as grandes empresas de logistica e transportes, proporcionando eficiência no uso de recursos.
O que esperar do Futuro?
Vivemos em completa simbiose com sistemas baseados em inteligência artificial. Todos os dispositivos que nos cercam são dotados de algum tipo de inteligência e essa tendência tende a evoluir.
Se você fizer o exercício de parar por um instante e ponderar sobre o tema, poderá visualizar isso claramente em sua experiência diária. Seja em smartphones, relógios digitais ou medidores cardíacos, todos esses possuem inteligência com capacidade e velocidade de processamento cada vez maiores, e com capacidades ainda maiores de aprendizado.
Mas o que esperar do futuro? Prever o futuro em relação ao aprendizado de máquina com exatidão talvez seja uma tarefa impossível, até mesmo para a mais avançada inteligência artificial. Se partirmos do ponto de vista da ficção científica, podemos esperar uma possível revolta das máquinas, capitaneada por uma inteligência artificial super avançada, que resolveu emancipar-se dos seus criadores humanos.
Neste cenário o caos impera, e a escravidão ou extinção total da raça humana seria o único fim possível. Por outro lado, se abandonarmos um pouco o universo apocalíptico da ficção e nos atentarmos as incríveis oportunidades que abordamos ao longo deste artigo, podemos vislumbrar um futuro mais promissor.
Um futuro em que grandes avanços são possíveis, como a redução dos erros médicos, a redução de acidentes de trânsito, o desenvolvimento das pesquisas genéticas e o avanço na exploração dos confins do espaço.
Como você pode perceber a inteligência artificial instiga nossa criatividade e imaginação. Não podemos negar a sua influência em nossas vidas. A incógnita fica em sondar qual o potencial futuro de sua extensão.
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