O machine learning é uma das tecnologias que estão ganhando espaço em nossas vidas sem nem mesmo nos darmos conta disso. Quando vemos, estamos usando soluções com esse recurso e nem percebemos. Inclusive, é bem provável que você já tenha “ensinado” alguma máquina, sabia?
Como o próprio nome, que quando traduzido português significa “aprendizado da máquina”, sugere, o machine learning é um conceito relacionado à Inteligência Artificial (IA).
Mas, será que as máquinas realmente conseguem aprender coisas novas, assim como os humanos? Conversamos sobre esse tema com o Marcelo Jose Szewczyk, que é mestre em Tecnologias da Inteligência e Design Digital e professor do Senac EAD. Confira mais abaixo!
A evolução da Inteligência Aritificial
A evolução da inteligência artificial tem sido significativa desde sua criação na década de 1950. Inicialmente, a IA era composta de um conjunto de regras programadas para realizar tarefas específicas.
Nos anos 80, a abordagem evoluiu para uma baseada em conhecimento, em que as máquinas aprendiam com exemplos fornecidos por especialistas humanos. Contudo, essa abordagem ainda dependia muito da programação manual e do conhecimento humano.
Com o advento da internet e o grande volume de dados disponíveis, a IA evoluiu para uma abordagem baseada em dados, em que as técnicas de machine learning, como redes neurais e algoritmos de aprendizado profundo, permitiram que as máquinas fossem treinadas em grandes conjuntos de dados para realizar tarefas cada vez mais complexas.
A diferença entre Inteligência Artificial e machine learning
Szewczyk define a inteligência artificial como: “um ramo da Tecnologia da Informação (TI) que se propõe a elaborar sistemas e dispositivos que procuram simular capacidades humanas, tais como: ler, escutar, falar, ver, analisar, tomar decisões, resolver problemas ou controlar algo”.
O machine learning, por sua vez, é definido pelo professor como um termo utilizado para as tecnologias que permitem fornecer dados para sistemas de informação categorizados como de inteligência artificial.
Ou seja, o machine learning pode ser considerado uma evolução da inteligência artificial, que alimentada ou treinada por dados, consegue aprender determinadas funções.
O funcionamento dos recursos de machine learning
No que se refere ao funcionamento dos recursos de machine learning, Szewczyk explica que para cada tipo de inteligência artificial há uma lógica própria. Porém, há duas metodologias principais: a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não-supervisionada.
Sobre a aprendizagem supervisionada, o professor diz: “Ocorre quando há o suporte de uma pessoa que fornece os dados e respostas, suportando o aprendizado do sistema. Como exemplo, as pessoas que alimentam e validam os sistemas de chatbot com perguntas e respostas. A partir desses dados iniciais, os sistemas de IA podem construir lógica para dados de características semelhantes”.
Já sobre a aprendizagem não-supervisionada, Szewczyk explica que: "Nessa arquitetura, o sistema recebe dados e procura analisar os mesmos de forma autônoma, aprendendo com eles. Como exemplo, sistemas analíticos com IA podem processar grandes volumes de dados de genoma e identificar a correlação entre certas combinações de genes e características físicas ou tendência”.
Benefícios do machine learning para a sociedade
São inúmeros os benefícios que as tecnologias de machine learning estão nos trazendo como sociedade. Os recursos de aprendizagem para máquina já trazem resultados expressivos em diversos setores como na saúde, na agricultura, no atendimento a clientes etc.
“Na saúde, está sendo aplicado de forma intensa na análise de doenças. No clima, na medição e previsão de eventos. Na agricultura e pecuária, no monitoramento e planejamento mais assertivo, aumentando a produtividade e qualidade”, exemplifica Szewczyk.
Tendências para o futuro do machine learning
Questionado sobre as tendências para o futuro do machine learning, Szewczyk disse que deve ocorrer nos próximos anos uma evolução da aprendizagem supervisionada das máquinas, por conta do aperfeiçoamento da lógica computacional.
O professor também acredita que o cenário trazido pela internet 5G favorecerá o poder computacional, fazendo que novas variedades e um maior número de componentes e aparelhos conectados possam gerar dados para alimentar as tecnologias de machine learning.
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