O que é Inteligência Artificial?
A inteligência artificial é um campo de estudo que objetiva a criação de tecnologias que sejam capazes de imitar as habilidades humanas. Com isso, as máquinas podem ser capazes de pensar e agir de forma independente, ou seja, sem o envolvimento de humanos.
A inteligência artificial imita o sistema de rede neural humano, ou seja, o cérebro humano, para conseguir armazenar seus dados. Nós seres humanos, ao usar nossos cinco sentidos, armazenamos em nosso cérebro todos os dados captados. Dessa forma, inconscientemente passamos a nos adaptar e agir de acordo com dados armazenados.
O objetivo da Inteligência Artificial é desenvolver algoritmos inteligentes para otimizar o processamento, interpretação e tomada de decisões dos sistemas de computação. Os algoritmos inteligentes usam técnicas como aprendizado profundo, aprendizado por reforço, processamento de linguagem natural e reconhecimento facial para simular raciocínio humano.
O que é Machine Learning?
Machine Learning ou Aprendizado da Máquina é o processo de ensinar um computador a “pensar”. Deste modo a máquina usa algoritmos especializados para encontrar padrões e tendências em uma grande quantidade de dados. Este aprendizado da máquina ajuda também a tomar decisões e prever resultados a partir dos dados, tornando-se fundamental para os negócios à medida que as necessidades das indústrias se tornam mais avançadas.
Deste modo podemos dizer que o Machine Learning utiliza as máquinas criadas através da Inteligência Artificial, ou seja, com características parecidas às humanas, para ensiná-las a aprender com dados.
Parece surreal, mas não tenha dúvida, isso é possível!
Basicamente, para que uma máquina aprenda, será utilizado um desses três tipos de métodos:
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Método supervisionado:
Nesse método, o sistema é programado a partir das entradas (INPUT) e saída (OUTPUT) de algoritmos enviados. Nesse tipo de abordagem, o algoritmo aprende a executar certa tarefa a partir de um resultado conhecido. Ou seja, o sistema é programado a partir de um conjunto de dados rotulados, sendo capaz de tomar suas próprias decisões ao receber um conjunto de novos dados.
Um dos algoritmos mais conhecidos e usados pelo método supervisionado é o Deep Learning que nada mais é que ‘Redes Neurais’. Sim, o sentido geral das redes neurais artificiais segue o mesmo conceito que as redes neurais dos seres humanos, recebe-se um estímulo, que é processado pelo cérebro, trazendo uma ação.
Para uma máquina identificar diferentes tipos de veículos, por exemplo, a princípio ela precisará de supervisão humana, por isso o nome ‘aprendizado supervisionado’. É preciso mapear o conjunto de imagens e diferenciá-las de acordo com seus rótulos.
Exemplo: carro, caminhão, ônibus, moto, bicicleta, avião etc.
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Método não supervisionado:
Já com método não supervisionado, a máquina aprende a dividir os grupos com base nas características. Ou seja, identifica as características semelhantes e reage de acordo com ausência ou presença de tais semelhanças no dado novo encontrado.
Para o nosso exemplo, o algoritmo de aprendizado não supervisionado passa a ser alimentado com as várias imagens veiculares, porém sem a resposta definida. Ele receberá as imagens, mas sem saber se o veículo é um caminhão, um avião ou uma bicicleta.
Mas o motivo de não criar rótulos nesse método é justamente para não limitar a busca de padrões, fazendo com que a máquina identifique novos padrões o que leva à descoberta de novos dados.
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Método de aprendizado por reforço:
Há ainda um terceiro método, que é o de aprendizado por reforço que podemos dizer que está entre os dois métodos anteriores. E nada mais é que uma máquina interagir com o ambiente por meio de ações. Essa interação se dá por tentativa e erro até aprender.
Quando ela acerta, é recompensada e quando erra, há uma ‘punição’. Pelo número de recompensas e punições, a máquina estabelece o que está correto. Podemos dar um exemplo de um cãozinho que aprende que, toda vez que seu tutor dá a ordem para se sentar e ele obedece, recebe um petisco como recompensa e quando não obedece, como ‘punição’ não recebe seu delicioso petisco. Com o passar do tempo, não é mais necessário dar a ordem de sentar-se, ao ver o petisco, o cãozinho se senta rapidamente para receber sua recompensa.
Benefícios do Machine Learning e Inteligência Artificial para as empresas
Através do uso de tecnologias como o ML e IA, as empresas têm a possibilidade de automatizar a tomada de decisões baseada em dados. Pela análise de dados históricos armazenados, é possível para a máquina levantar questões improváveis para o pensamento humano normal e chegar a conclusões melhores sobre problemas complexos.
Com isso, a gestão da manutenção, por exemplo, pode fazer predições precisas e tomar decisões mais assertivas. Assim, consequentemente, as empresas podem manter sua competitividade alta no mercado.
Conclusão
É certo que a tecnologia veio para ficar e não seria diferente no meio empresarial. Tomar decisões relacionadas ao ciclo de vida do ativo baseado na Inteligência de Máquina, é algo exequível.
Engana-se quem pensa que ainda não se deparou com a tecnologia de aprendizado de máquina. Ao navegar por uma rede social é bem comum surgirem propagandas com assuntos relacionados aos seus gostos e desejos.
Como você viu neste artigo, o avanço da tecnologia está possibilitando um mundo de opções para a indústria. Esteja preparado para acompanhar as novas ferramentas que a tecnologia tem para o seu negócio.
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