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Inteligência artificial: o que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é uma tentativa de aprender por meio da experiência, um processo cognitivo que está ao alcance até dos animais mais primitivos

Inteligência artificial: o que é aprendizado de máquina?
Os computadores são animais voluntariosos e com um raciocínio literal (Reprodução/Internet)

É comum ouvir alguém dizer com ironia que a inteligência artificial (IA), assim como a fusão nuclear, é um projeto do futuro há mais de meio século. Em 1958 o New York Times relatou que o “Perceptron”, uma máquina de inteligência artificial desenvolvida pela Universidade de Cornell com recursos das forças armadas dos EUA, foi “o embrião de um computador eletrônico que, na expectativa [da Marinha], seria capaz de andar, falar, ver, escrever, reproduzir-se e ter consciência de sua existência”. Cinquenta anos depois o projeto de equipar os navios de guerra com computadores inteligentes ainda não se concretizou.

No entanto, com exceção da expectativa exagerada da Marinha, houve um progresso extraordinário no campo da informática: hoje, por exemplo, os computadores jogam melhor xadrez do que os homens. Os computadores podem processar a fala humana e ler até mesmo uma péssima caligrafia. Agora a IA voltou ao noticiário, em razão da evolução impressionante nos últimos anos do aprendizado de máquina, um subcampo da IA. Mas, na verdade, como esse aprendizado funciona?

O aprendizado de máquina é uma tentativa de aprender por meio da experiência, um processo cognitivo que está ao alcance até dos animais mais primitivos. Os computadores são animais voluntariosos e com um raciocínio literal: qualquer pessoa que tente programar um computador enfrentará a dificuldade de lidar com o fato de o computador obedecer com precisão a todos os  comandos do programador, mesmo na eventualidade de erros. Essa característica não é um problema para tarefas que exigem regras simples e sem ambiguidade como, por exemplo, resolver um problema difícil de matemática. No entanto, em trabalhos mais complexos o processamento de dados encontra mais obstáculos, sobretudo, porque os seres humanos às vezes têm dificuldade em formular regras claras e objetivas.

Existem diversos tipos de aprendizado de máquina. Mas um deles, o “aprendizado profundo”, tem se destacado no momento. Esse aprendizado usa redes neurais, simulações computadorizadas simples do comportamento dos neurônios biológicos, para extrair regras e padrões de conjuntos de dados. Diante de uma quantidade suficiente de imagens de gatos ou do som da língua alemã, as redes neurais são capazes de identificar se uma imagem ou um som, que nunca haviam visto ou ouvido antes,  é um gato, ou uma mensagem em alemão.

Essa abordagem não é nova (o Perceptron foi uma das primeiras redes neurais). Porém o poder crescente dos computadores tem permitido que o aprendizado profundo de máquina simule bilhões de neurônios. Ao mesmo tempo, a enorme quantidade de informações disponíveis na internet tem proporcionado aos algoritmos um volume sem precedentes de dados para serem processados.

Os efeitos dos algoritmos das redes neurais são tão fascinantes, que grandes empresas como Google, Baidu e Microsoft estão investindo no desenvolvimento da IA, com o objetivo de aperfeiçoar os resultados de busca, construir computadores com os quais o usuário poderá conversar, entre outros projetos.

 

Fontes:
The Economist-How machine learning works

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