Semana passada, estive no RD Summit, o maior evento de Marketing Digital e Vendas da América Latina. E, uma das expressões que mais ouvi falar foram as expressões “machine learning”. Bem, não conseguia muito bem diferenciar a inteligência artificial, do “deep learning”, enfim, vocês entenderam.

Parei para analisar como a inteligência artificial influenciaria minha vida? Meu trabalho ? E até a forma como interajo com as pessoas?

E não é simplesmente pensar “A Siri* vai passar a me responder muito mais facilmente”! Tudo vai ser mais rápido, automatizado, menos suscetível a erros, mas e aí?

Nossos trabalhos existirão no futuro? Como será nossa alimentação? E a pecuária e agricultura, como serão? Todas essas dúvidas começaram a pipocar na minha cabeça! Mas primeiro eu comecei a pensar “como tudo isso funciona?”, “como eu vou diferenciá-las?”, essas coisas mais simples hahaha

Começando pelo básico: inteligência artificial é como se fossem os primeiros passos do ser humano.  Conforme nos especializando caminhamos para a machine learning e deep learning. Imaginando isso como um círculo concêntrico fica mais simples cada vez.  Sendo que quanto mais à dentro se for, mais especializada  e desenvolvida será nossa ferramenta.

 

Inteligência artificial

 

É um termo cunhado em Dartmouth em 1956 e deu início ao campo de estudo. Desde então toda ficção científica cinematográfica inseriu IA em nossas vidas com máquinas fazendo muito mais que nós. E, na vida real temos muita tecnologia sendo desenvolvida para um futuro inimaginável. (Só que numa velocidade um tanto mais lenta que a dos filmes).

 

Até que em 2015, com a disponibilidade dos GPUs (graphic processing units) o processamento de dados, isso se tornou muito mais rápido, barato e extremamente poderoso! Avançamos muito nesse campo e então chegamos ao patamar do…

 

Machine Learning

 

De modo simplificado devido essa rapidez no processamento de dados, conseguimos usar algoritmos para coletar esses dados e rapidamente predizer algum fato do mundo, então ao invés de programar o “software” com um set de informações, de acordo com uma enorme quantidade de dados que disponibilizo ele é “treinado” e aprende a executar a tarefa.

 

O que os cientistas fazem é mais complicado que isso, claramente, porém basicamente eles disponibilizam para a máquina a informação de que ao ler a palavra “mesa”, ele me mostre todas as fotos, tipos possíveis, daí pense em quantos tipos de mesa você conhece, elas algumas vezes nem 4 pês têm, não há tanta similaridade e a programação disto torna-se muito dispendiosa! Então muitas vezes ainda gasta-se muito tempo “ensinando” a máquina, então desenvolveram as relações neurais artificiais que facilitaram o estudo do…

 

Deep Learning

 

Esse tipo de abordagem inspirou-se na interação dos neurônios humanos, portanto ao invés de ter somente um caminho lógico, distribui-se esse entendimento e ele torna-se muito mais natural.

Uma enxurrada de dados é “inputada” na máquina, vamos falar ali das mesas ainda… milhares de imagens, informações, funções, esse tipo de coisas são fornecidas para a máquina, em uma quantidade absurda até que ela possa ser “treinada” a responder da maneira correta, mesmo que apareçam erros no caminho. O importante é “ensinar” que aquilo está errado e porquê está errado, para que a máquina pelo mecanismo dela possa acertar no futuro.

O grande avanço do deep learning é utilizar as redes neurais, deixá-las grandes e em camadas porque assim com o nível massivo de dados disponível, elas podem ser treinadas e aprenderão cada vez mais.

 

Graças à esse avanço é que o futuro dos filmes de ficção científica poderão ser realidade, os carros poderão dirigir-se sozinhos, pois saberão responder aos estímulos visuais no caminho, ou até os aparelhos que detectam ataques do coração em questão de segundos,uma infinidade de facilitadores para nosso quotidiano! O futuro parece extremamente brilhante, porém há muitas perguntas quanto às relações humanas a serem respondidas e essas que devem nos preocupar mais.

 

* Siri: atendente inteligente dos aparelhos Apple