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O que é esse Machine Learning que todos falam?

A mente humana tem suas limitações, algo que as máquinas são capazes de gerenciar muito melhor do que nós. Para isso, precisamos torná-las mais inteligentes, permitindo que elas aprendam por si só. Mas, como iremos conseguir isso?

Aprendizado de máquina vem da expressão em inglês Machine Learning. Como o próprio nome sugere, esse termo representa a capacidade de fazer uma máquina pensar e aprender por si só, o que significa a ruptura da programação computacional convencional. De modo geral, a máquina consegue aprender com situações e com seu usuário. É claro que isso não depende de softwares e algoritmos apenas, mas também de chips específicos, como alguns anunciados pelo google em parceria com a Qualcomm. 

A intervenção humana na programação não é perfeita porque a evolução do programa (adicionando novas regras) pode causar conflitos com o código existente, resultando em instabilidades. O sistema deve fazer tudo sozinho e sem entregar resultados errados (pelo menos na teoria).

Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência artificial?

São conceitos similares, mas que não significam a mesma coisa. O Machine Learning é o processo de aprendizado e capacidade de uma maquina se adaptar às situações e evoluir sozinha. De certo modo, isso pode ser usado como base para entendimento da Inteligência Artificial.

Vou dar um exemplo prático: um carro autônomo pode ir sozinho do ponto A ao ponto B, além de obedecer as regras de trânsito. Esse sistema é programado para se adaptar a condições limitadas dentro de uma série de algoritmos. No caso do Machine Learning essa máquina poderia aprender outros pontos e se adaptar mais facilmente e com o tempo, sem precisar ficar presa numa série de códigos ou então dependo de uma atualização.

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Google Assistant utiliza o Machine Learning © AndroidPIT

É claro que quanto mais evoluído o aprendizado de uma máquina, mais o sistema de inteligência artificial tem a ganhar à longo prazo.

Qual o objetivo do Machine Learning?

O principal objetivo do Machine Learning é permitir que um sistema de computador responda por si só, e consiga se previnir de ataque cibernéticos. Isso faz com que uma equipe de TI não precise ficar monitorando as máquinas e atuando na prevenção. Outro ponto interessante dessa tecnologia é que a mesma pode ser destinada ao grande público, e não apenas a um nicho específico.

Vários setores podem usar o aprendizado de máquina em seus softwares, como a demonstração que tivemos do Google Fotos, que é um app voltado para uso pessoal. Neste caso, a tecnologia é capaz de aprender seus dados, contatos e o que fazer com seus documentos e fotos.

A estratégia do Google, obviamente, não se limita ao Google Fotos. Pelo contrário, o objetivo dessa estratégia e a evolução da mesma tem um nome: Google Assistente. Ele aprende tudo o que vê, e todo ecossistema do Google melhora a qualidade das informações disponíveis (e potencial, assim, adaptação). 

O Machine Learning é o potencial por trás da inteligência artificial

Uma tecnologia interessante, mas que requer certo cuidado

"É tentador comparar o conceito de ficção científica e inteligência artificial, mas é um erro, provavelmente o pior que podemos fazer." [....] Infelizmente, temos que evitar o excesso." Isto é o que o físico Stephen Hawking pensa sobre a inteligência artificial, que, lembre-se, é um dos resultados da Machine Learning.

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Google Fotos incrementado com o Machine Learning / © Screenshots: ANDROIDPIT

A aprendizagem de máquina está aprendendo, por isso, precisa aprender com você frequentemente (como é o caso do Google Fotos). Contudo e, obviamente, não podemos se esquecer das questões éticas e de conflito com o pragmatismo moderno. É aceitável que alguém (ou algo) tenha tanta informação sobre nós? Como lembrado pelo editor Hans-Georg, o Google e várias agências norte-americanas (serviços públicos) têm acesso a esses dados.

Outro ângulo é o impacto que pode ter sobre a sociedade. O Google Assistente é uma espécie de "central" que reúne todas as suas ações (pedir indicações, contatos, informações e etc). Além do impacto sobre nossos relacionamentos sociais (que veremos a longo prazo). Além é claro da uma perspectiva profissional, visto que máquinas podem substituir os seres humanos em fábricas. O Google também está ciente do impacto sobre o emprego também, por isso, o Big G apresentou ferramentas neste sentido (de busca por empregos) durante o IO 17.

Finalmente, lembre-se o óbvio: a tecnologia obedece as regras do seu criador. Logo, ela pode ser usada para o bem ou para o mal. Em suma, o sistema de aprendizagem de máquina é muito interessante e tem o futuro à sua frente.

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