Já faz algum tempo que a Inteligência Artificial, ou IA, entrou de vez em nossas vidas e em nossa maneira de viver em sociedade. Por isso, é essencial, nos dias de hoje, entender o que é a Inteligência Artificial, como ela funciona e onde é aplicada.
Só que o conceito de Inteligência Artificial é um pouco mais complexo do que parece. A Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), uma associação de referência na área, dividiu as aplicações da IA em nove subáreas: Machine Learning, Data Mining e Big Data; Pesquisa; Planejamento Automatizado; Representação de Conhecimento; Raciocínio; Processamento de Linguagem Natural; Robótica; Sistema de Agente e Multi-Agente e Aplicações.
Parece muito difícil, mas não é. Por isso, a Konnet Telecom inicia, hoje, uma série sobre a Inteligência Artificial, em que nós vamos explicar, didaticamente, sobre cada uma das subáreas da IA.
Algumas delas, como a Big Data e a Robótica, já foram abordados pela Konnet Telecom.
Preparado para começar essa jornada de aprendizado e ficar muito mais atualizado sobre a IA?
Vamos começar pelo machine learning.
O que é machine learning?
“Machine learning”, “aprendizado de máquina” ou “aprendizagem de máquina” é um dos recursos utilizado pela Inteligência Artificial (IA).
A Inteligência Artificial nada mais é do que um sistema computacional que simula a inteligência humana para resolver problemas complexos.
Isso significa que, assim como o cérebro humano, a Inteligência Artificial requer a repetição frequente de determinadas tarefas para absorver ou aprimorar um conhecimento.
Em suas repetições, ela estabelece, com a ajuda dos algoritmos, uma lógica que reconhece padrões, torna-se capaz de fazer previsões e, consequentemente, melhora o desempenho da tarefa.
Em outras palavras, a repetição é um elemento necessário para promover o aprendizado da máquina – ou machine learning.
Dessa maneira, machine learning é um sistema que modifica autonomamente o comportamento da máquina, baseando-se em sua própria experiência. Com pouca ou nenhuma interferência humana, utilizando-se apenas de algoritmos que reconhecem padrões, as máquinas passam a tomar decisões, fazer previsões e realizar tarefas.
Qual é a importância do machine learning?
A descoberta de que os computadores poderiam realizar tarefas específicas sem serem programados para tal, ou seja, de que poderiam aprender com os dados sozinhos, foi realizada no século passado. Mais especificamente, em 1959. Isso revolucionou o universo da tecnologia.
Hoje, entretanto, o machine learning tem uma importância ainda maior, porque aumentou a sua capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos ao big data de forma automática, repetitiva e cada vez mais rápida e precisa.
Em suma, o volume crescente e a variedade de dados disponíveis, bem como o processamento computacional mais barato e eficaz e o armazenamento de dados mais acessível renovaram o interesse dos pesquisadores e dos empreendedores no machine learning.
Exemplos de machine learning
Para que o machine learning aconteça, apenas dois requisitos são necessários: (1) deve haver uma quantidade significativa de dados para ser analisada pela máquina; e (2) deve haver a entrada constante de dados para favorecer a identificação de novos padrões.
Dito isso, existem diversos exemplos de machine learning:
Recomendação de produtos, serviços e conteúdos: Sabe quando a Netflix recomenda novas séries e filmes para que você assista, com base no seu histórico de curtidas? Quando a Amazon, a Americanas ou a Wish recomendam produtos semelhantes aos que você comprou ou visualizou? Quando o Facebook e o Instagram recomendam novas páginas e conteúdos que têm a ver com seu posicionamento político, ideológico e social? Isso tudo é feito com o machine learning. Os algoritmos reconhecem padrões em seu comportamento e recomendam mais e mais produtos, serviços e conteúdos. Saiba mais em: “10 aprendizados em ‘O Dilema das Redes’”.
Carros autônomos: Eles não precisam de nenhum motorista humano para se locomoverem pela cidade, levando pessoas e cargas de um ponto a outro de forma segura. Um exemplo é o Yandex Self-Driving Cars, que conta com câmeras e sensores RADAR e LIDAR, sendo programado para detectar detalhes e estar ciente do que o cerca em 360 graus. A Konnet Telecom já falou um pouco sobre ele no artigo “Conheça 10 robôs lançados recentemente pela indústria de tecnologia”.
Detecção de fraudes bancárias: Reduzir a perda de dinheiro com fraudes, bloquear empréstimos suspeitos e criar de maneira rápida regras preditivas para detecção de fraude bancária são apenas alguns dos objetivos das aplicações de machine learning no mercado financeiro. Conforme o pesquisador da Universidade de São Paulo (USP) Marco Antonio Lopes, em sua dissertação de mestrado “Aplicação de aprendizado de máquina na detecção de fraudes públicas”, softwares como R e Python, que têm grande capacidade de processamento e permitem o uso de diversas técnicas de machine learning, podem auxiliar em problemas com dados desbalanceados, como é o caso de fraudes, especialmente em sistemas públicos, por meio de contratos que pertencem a empresas inidôneas.
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