Uma das características da inteligência humana é poder incorporar o aprendizado e ficar mais inteligente com o tempo, à medida que novos dados forem integrados à base de conhecimento do seu cérebro..

Tradicionalmente, os computadores não são considerados inteligentes, pois apesar de possuírem habilidades computacionais espetaculares, eles devem ser programados com bastante precisão para aproveitar esse poder e não têm nenhuma capacidade de integrar o aprendizado. Em vez disso, elas devem ser reprogramadas para abranger melhorias - geralmente indicadas como Programa 2.0 para designar a versão mais recente e esperançosamente melhor do software em execução no computador..

Aprendizado de máquina é o ramo da computação que incorpora algoritmos para analisar dados que são inseridos e, por meio de análise estatística, pode fazer uma previsão em uma saída, incorporando novos dados à medida que se tornam disponíveis, para atualizar a saída prevista.

Em outras palavras, o algoritmo permite que o computador incorpore novos dados e atualize seu algoritmo ao longo do tempo, de modo que o aprendizado esteja efetivamente ocorrendo. Um termo estreitamente relacionado, e às vezes considerado quase sinônimo, é a inteligência artificial - embora alguns argumentem que a inteligência artificial é considerada o termo mais amplo do qual o aprendizado de máquina é um subtipo.

O aprendizado da frase machine machine remonta a 1959, quando Arthur Samuel, um pioneiro nos campos de jogos de computador e inteligência artificial e professor pesquisador na Universidade de Stanford, definiu como o “capacidade de aprender sem ser programado explicitamente”.

Damas campeão

Ele tinha interesse em aprendizado de máquina com relação a damas, que ele percebeu ser um assunto ideal devido à simplicidade do jogo. Devido à falta de poder de computação disponível no momento, em vez de tentar executar todas as possibilidades, seu algoritmo usou poda alfa-beta (uma variante do algoritmo Minimax) para escolher um movimento baseado na posição das peças, incluindo a localização de peças do rei e a probabilidade de uma vitória.

Ele colocou suas teorias em prática em 1961, quando seu programa venceu uma partida contra o campeão do estado de Connecticut, considerado o quarto jogador no ranking do país na época, dando credibilidade ao seu trabalho..

Isso abriu o caminho para um trabalho mais inovador no campo da aprendizagem de máquina. Isso inclui o famoso jogo de 1997, onde o supercomputador Deep Blue, da IBM, após uma perda inicial no ano anterior, foi capaz de bater o campeão mundial Garry Kasparov em uma série de partidas no mais complexo jogo de xadrez..

Ainda mais recentemente, em 2016, o Google assumiu o jogo ainda mais complicado de Go, um popular jogo de tabuleiro chinês conhecido por seu alto nível de estratégia. Usando o algoritmo AlphaGo para aprendizado de máquina, um produto do Google DeepMind, um jogador profissional foi espancado em cinco impressionantes jogos consecutivos.

O aprendizado de máquina foi aplicado a mais do que apenas jogos. Em 2012, no Google X Labs, um algoritmo de aprendizado de máquina foi projetado para passar por vídeos do YouTube e identificar de forma independente aqueles que têm um gato no fluxo de vídeo. Em 2014, o Facebook tinha um algoritmo de aprendizado de máquina, o DeepFace, que poderia combinar imagens de rostos a uma pessoa com mais de 97% de precisão, que se aproxima do desempenho de um ser humano típico quando se trata dessa tarefa..

A fim de facilitar mais projetos, em 2015, a Microsoft lançou seu Distributed Machine Learning Toolkit, que atualmente inclui incorporação de palavras distribuídas (Multi-sentido) para processamento de linguagem natural de alta qualidade.

A tecnologia de aprendizado de máquina também foi aplicada a robôs e sua capacidade de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Houve interesse em aplicações militares, e isso fez com que muitos especialistas em tecnologia, incluindo Stephen Hawking e Steve Wozniak, enviassem uma carta aberta à ONU..

Sua preocupação é que o aprendizado de máquina com armas representa “terceira revolução na guerra”. Por outro lado, a tecnologia autônoma promete tornar os carros mais seguros para dirigir, e isso foi recentemente apresentado com a tecnologia implementada em um veículo clássico, um Ford Mustang 1965, no Goodwood Festival of Speed..

Benefícios empresariais

As empresas também adotaram o aprendizado de máquina, e um exemplo disso são os chatbots automatizados que reduzem os níveis de interação do cliente com funcionários de suporte ao cliente mais caros..

Há também uma tendência a afastar-se dos menus de interação do telefone (“pressione um para isso, pressione dois para isso”) que geralmente incomodam os clientes em relação à interação de texto. Por exemplo, no final de 2017, o Royal Bank of Scotland estreou seu novo chatbot da AI, o Luvo, uma ferramenta de bate-papo da Web que aparece no site do banco e pergunta se o cliente tem alguma dúvida.

O objetivo é que o Luvo ajude 10% dos clientes, com a capacidade de responder diretamente a perguntas simples e direcionar outras pessoas com problemas mais complicados para o agente humano correto, a fim de fornecer uma ajuda mais definitiva. O pensamento é que, com o Luvo lidando com as tarefas mais simples, isso libera os consultores humanos para os problemas mais complicados dos clientes..

Este chatbot virtual específico é alimentado pela ferramenta Watson Conversation da IBM, amplamente considerada como um dos mecanismos de IA mais avançados, com uma força particular no reconhecimento de linguagem natural. Essa incorporação de aprendizado de máquina na forma de um chatbot no Royal Bank of Scotland, impulsionada pela economia de tempo e custo para o atendimento ao cliente, faz parte de uma tendência mais ampla, que outras empresas adotaram com óbvios dividendos. No entanto, o Facebook fechou seu chatbot baseado em texto, M, no início deste ano, então a transição dificilmente é contínua, já que aplicativos viáveis ​​para essa tecnologia são procurados..

Música para seus ouvidos

O aprendizado de máquina também foi aplicado ao streaming de música online. No Spotify, o extenso serviço de música sob demanda com mais de 100 milhões de usuários, a empresa aplica o aprendizado de máquina para transmitir músicas que correspondam ao seu gosto musical. Especialmente popular é o recurso "Descubra semanalmente" do Spotify que tem uma lista de músicas escolhidas a dedo com base em seus hábitos de audição - como um bom amigo que conhece seus hábitos de ouvir fazendo uma mixagem para apresentar novos artistas.

No entanto, isso é obtido por meio de algoritmos de aprendizado de máquina que incorporam dados da filtragem colaborativa que analisa seu comportamento de escuta e fãs semelhantes, juntamente com o processamento de linguagem natural que incorpora texto e análise de áudio das faixas diretamente..

Todos esses dados passam pelo algoritmo de aprendizado de máquina da empresa para gerar essas escolhas de música, e isso sem dúvida contribui para a popularidade do Spotify - enquanto alguns serviços concorrentes, como Songza e Pandora, escolhem músicas com base na marcação manual dos mesmos sem os dados adicionais que o Spotify emprega.

Com aprendizado de máquina capaz de vencer campeões humanos em múltiplos jogos de tabuleiro estratégicos, o poder desses algoritmos que podem incorporar novos dados em seu processo de tomada de decisão foi claramente demonstrado. E agora, diversas indústrias, do atendimento ao cliente, passando pela condução autônoma, até o streaming de músicas com curadoria, mostraram o poder de incorporar algoritmos de aprendizado de máquina.

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