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O que era considerado ficção não muito tempo atrás, agora é realidade. A tecnologia que só conseguia ser vista em filmes e lida em livros já é uma realidade na qual vivemos. Enquanto algumas das maiores mentes só poderiam ter sonhado no passado sobre o que é Machine Learning (como chamam o Aprendizado de Máquina) e o que isso poderia trazer para a humanidade, o fenômeno está bem vivo.
Machine Learning, diminuído para ML ou traduzido para Aprendizado de Máquina, é um termo da ciência da computação que se refere à inteligência artificial. É uma tecnologia que pode aprender e reproduzir funções cognitivas tais como neurônios. Ela pode resolver problemas sozinha e não só responder perguntas como um assistente virtual.
Com o crescimento das capacidades das máquinas de melhorar a vida das pessoas, nós já podemos encontrar softwares de machine learning como reconhecimento facial, carros que dirigem sozinhos, redes sociais e pilotos automáticos em aviões. Como o Teorema de Tesler diz, "Aprendizado de Máquina é tudo e qualquer coisa que ainda não tenha sido feita". As capacidades da inteligência artificial que são classificadas como ML podem, com sucesso, entender a fala humana, compreender simulações militares, competir nos maiores níveis de jogos digitais e mais. Agora que nós experimentamos um pouco do que é machine learning, vamos mergulhar mais fundo?
Tabela de Conteúdo
Uma Visão Mais Profunda Sobre a Tecnologia do Machine Learning
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Desde os assistentes virtuais tipo Siri e Alexa, softwares de aprendizado de máquina estão rapidamente integrando nossos cotidianos. Ainda que alguns desses exemplos não possam ser considerados como machine learning "de verdade" que conseguem tomar decisões sozinhas, o impacto desses projetos subsidiários continua a avançar em capacidade e predominância.
Para entender melhor o que é machine learning, nós precisamos voltar um pouco em seu desenvolvimento.
Uma Breve História do Aprendizado de Máquina
As primeiras ideias de seres artificiais foram mencionadas em antiguidades e também estiveram na cena de ficção por um longo tempo. Histórias como Frankenstein foram resultado disso. O campo dos estudos da inteligência artificial nasceu em 1956, na Faculdade de Dartmouth nos Estados Unidos. Um grupo de cientistas de universidades como MIT e CMU se tornaram fundadores da pesquisa em tecnologia de machine learning. Os programas que eles criaram têm sido considerados como o primeiro básico de aprendizado de máquina. Foram eles que criaram um sistema de computador que conseguia aprender estratégias de damas, resolver problemas de álgebra e provar teoremas lógicos. Eles acreditavam que, em 20 anos mais ou menos, as máquinas iriam ser capazes de fazer qualquer coisa que o ser humano pode.
Mesmo que eles tenham sido muito otimistas sobre o progresso da criação deles, eles não conseguiram entender o próximo desafio do desenvolvimento de o que é machine learning. Por conta dos tempos financeiramente difíceis, ambos governos dos Estados Unidos e Inglaterra decidiram parar de financiar os projetos da pesquisa exploratória do aprendizado de máquina. O período em que era muito difícil encontrar financiamento para o machine learning foi chamado de "inverno do ML".
Contudo, o "inverno do ML" não durou muito. Por volta de 1985, a pesquisa estava viva novamente e, naquele momento, o mercado de aprendizado de máquina alcançou mais de um bilhão de dólares. Entre trancos e barrancos, por volta do final do século 20 e início do 21, o desenvolvimento da inteligência artificial foi usado em diagnósticos médicos, logística, mineração de dados, etc. Softwares de machine learning começaram a fazer sucesso por conta do poder computacional cada vez maior. Como a lei de Moore afirma, a velocidade e a capacidade de computadores tem expectativa de dobrar a cada dois anos. Isso significa que a evolução da ciência da computação progride com rapidez inquestionável e vai continuar a aumentar a qualidade do trabalho das pessoas na mesma velocidade.
O Conceito Básico do Machine Learning
Machine Learning é um processo e, enquanto produto, é muito difícil de entender se não for sua especialidade. Para ser o mais simples possível, a tecnologia do Machine Learning (ML) é um software que pega informações de entrada (input) e transforma em outra informação, de saída (output).
A grande diferença entre inteligência artificial e outros tipos de programas é que, para a inteligência artificial, o criador (que é um programador) não precisa dar instruções sobre todos os recursos que ela está executando. Através de exemplos e prática, ela consegue aprender a informação necessária por si só.
Por Que Aprendizado de Máquina É Importante?
Compreender o que é Machine Learning e sua importância tem que começar com uma afirmação muito simples - ele foi criado para reduzir o esforço humano e ajudar em áreas onde é perigoso que uma pessoa interfira. Mesmo que existam diferentes maneiras de se utilizar da inteligência das máquinas, ela funciona como um adiantamento de algum tipo de processo e dá ao usuário um resultado preciso. A ideia de um software de Machine Learning é criar um mundo sem erros. Vamos esmiuçar alguns de seus recursos principais e mais importantes:
- O aprendizado de máquina acontece através da aprendizagem repetitiva e descoberta através de dados. Ao invés de lidar com a informação sozinho, o machine learning faz a automação robótica que pode executar tarefas computadorizadas em alto volume sem experimentar nenhuma forma de cansaço e lentidão. Vale a pena mencionar que esse processo ainda precisa de ação humana, já que o sistema ML precisa ter as perguntas certas.
- Ele vai conseguir aproveitar ao máximo os dados. Como mencionado anteriormente, com o ajuste certo de um especialista, a tecnologia do Machine Learning pode funcionar sem fadiga por um longo período de tempo. O incrível sobre o que é machine learning é como ele cria uma vantagem competitiva sobre negócios concorrentes. A coleta de dados cresceu de forma significativa nos últimos anos e sua importância se tornou altíssima. Não é surpresa que tiveram muitos escândalos e regulamentações de proteção de dados nesse meio tempo. Todo mundo sabe que os dados podem ser muito importantes em várias áreas profissionais e o Machine Learning pode tornar mais fácil organizá-los.
- Softwares de aprendizado de máquina são extremamente importantes em termos de segurança. Ao dar o acesso da inteligência artificial para o armazenamento de dados, ela pode funcionar como um sistema de detecção de fraudes muito mais rápido com a ajuda do Deep Learning.
- Usando o básico de Machine Learning para melhorar produtos atuais. Se você tem familiaridade com marketing digital então você sabe que a internet das coisas está chegando, quer a gente goste ou não. Web 3.0, o nome alternativo da Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things). A definição da IoT é expandir o propósito dos dispositivos casuais e cotidianos que nós usamos. No mercado consumidor, a internet das coisas é o sinônimo de coisas que fazem uma "casa inteligente" (smart home). Ela cobre dispositivos, eletrodomésticos, câmeras de segurança, termostatos, etc.
- Redes neurais profundas nos ajudam a alcançar precisão extrema. Algo impressionante sobre o que é machine learning é que, através do aprendizado profundo, classificação de imagens e reconhecimento de objeto, a inteligência artificial pode encontrar câncer na ressonância magnética de forma tão precisa quanto um radiologista experiente.
Como podemos ver, o impacto do aprendizado de máquinas é inquestionável no estado atual das tecnologias e ciência da computação. Não se engane, nem tudo é vantagem no mundo da tecnologia do machine learning, têm outras coisas a serem consideradas. Mas agora que mencionamos aprendizado profundo (deep learning) e redes neurais... o que exatamente são essas coisas?
Redes Neurais
Teoricamente, a rede neural é um circuito ou rede de neurônios. Nesse caso, é uma rede neural artificial que ajuda a machine learning a resolver um problema. Uma rede neural é um conjunto de certos algoritmos que foram modelados para se parecer com o cérebro humano. Esses algoritmos são projetados para reconhecer padrões de informação. A informação é reconhecida pela percepção, classificação e agrupamento da máquina frente à informação (input) crua que recebe. Assim como aconteceria com imagens da vida real, sons ou textos, a rede neural entende tudo isso por tensores (matrizes) que contém valores e números. Essa é uma das coisas mais importantes quando se pensa o que é machine learning.
Redes neurais nos ajudam a aglomerar e classificar dados. O processo inteiro ajuda a agrupar dados não identificados de acordo com as similaridades entre as entradas (input) de exemplo e, então, as redes neurais classificam os dados quando existe um conjunto de dados classificados para treinar. Esse tipo de aprendizado é chamado de supervisionado. Por outro lado, existe também o aprendizado não supervisionado, que ajuda a encontrar padrões que não eram conhecidos previamente em um conjunto de dados sem rótulos pré-existentes.
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Aprendizado Profundo
Outra parte essencial da inteligência artificial é o aprendizado profundo (também chamado de deep learning, versão do termo em inglês). Esse processo é uma técnica de aprendizado de máquinas que as ajuda a aprender a partir de exemplos, da mesma forma que fazem os seres humanos. Se você já viu carros autônomos (que dirigem sozinhos), provavelmente já teve seu primeiro contato com machine learning.
No aprendizado profundo, a inteligência artificial pode aprender a executar tarefas através de imagens, textos e sons da mesma forma que pessoas aprendem com livros, vídeos ou palestras. Seres humanos sempre têm a chance de cometerem erros, enquanto computadores com modelos de aprendizado profundo podem alcançar uma precisão perfeita e superar a performance humana. Os modelos de deep learning são parte das redes neurais, já que eles usam dados e conjuntos de dados rotulados que foram coletados. É uma grande parte de o que é machine learning.
Exemplo da Vida Real: O Robô Sofia
Mesmo que o nome diga que é um robô, não se deixe enganar. O robô é o que está por fora - o esqueleto do projeto inteiro. O que é mais impressionante sobre Sofia é sua mente.
Sofia é um robô social humanoide que foi desenvolvido pela empresa Hanson Robotics. Ela foi ativada no dia 14 de fevereiro de 2016.
Em conjunto com muitos algoritmos, a robô Sofia pode ver, seguir movimentos, sustentar contato visual com sua companhia e reconhecer pessoas. Ela pode até entender expressões faciais de pessoas e as emoções de sua companhia. O processo inteiro é feito através de câmeras que estão em seus olhos. Em 2018, ela recebeu uma atualização e, desde então, a robô Sofia consegue andar.
O criador da Sofia, David Hanson, disse que o objetivo era criar um robô guiado por machine learning que pudesse ajudar em serviços de saúde, atendimento ao cliente, terapia ou educação. A inteligência artificial de Sofia está sendo constantemente treinada no laboratório, então ela está desenvolvendo novas habilidades e fazendo cada vez menos erros neste exato momento.
E mais: o que é machine learning ganha uma dimensão a mais quando se trata de Sofia. Isso porque ela combina redes neurais de ponta, processamento conversacional de linguagem natural, controle motor adaptativo e arquitetura cognitiva.
O robô Sofia pode funcionar de formas diferentes: a primeira é uma operação de machine learning completamente autônoma e a segunda é uma operação de machine learning misturada com palavras geradas por seres humanos. É uma inteligência híbrida humano-ML completamente funcional.
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Visão Geral
É difícil negar que o machine learning é, no momento, a maior tecnologia de ponta por aí. É importante perceber que esse é o melhor caminho se quisermos crescer e continuar a tornar a vida humana melhor. Se você quiser entender melhor o que é machine learning e aprender mais sobre ele, vá para o nosso curso BitDegree e dê uma chance. Se você está interessado no básico completo do que é machine learning, então talvez esse curso seja mais adequado.
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