IA, Machine Learning e Computação Cognitiva

É bem notável a forma como o mercado vem sendo invadido por expressões que representam constante inovação e uma busca por inteligência computacional. Algumas delas como IA (ou Inteligência Artificial), Machine Learning e computação cognitiva ganharam mais destaque recentemente.

Que elas representam as novas tendências tecnológicas ninguém duvida.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)

Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que se propõe a criar dispositivos que simulem a capacidade humana de pensar, perceber e tomar decisões com base em dados e percepções.

Em algumas áreas, como na medicina, soluções inovadoras e cognitivas nesse sentido também auxiliam o trabalho de alguns profissionais na interpretação e ação por meio de um conjunto de dados com maior precisão. Em resumo, este tipo de inteligência visa auxiliar em diagnósticos e resolver problemas.

Para outras profissões, como advogados, contadores e professores a IA também vem contribuindo.

IA refere-se ainda à capacidade de os equipamentos obedecerem a “ensinamentos” intuitivamente. Equipamentos são previamente configurados de modo que tais objetos e/ou dispositivos possam identificar quando é preciso proceder à determinada ação específica.

Um exemplo é que em escritórios, gestores podem monitorar, mesmo à distância, o que acontece nos ambientes. Via dispositivos móveis (como smartphones ou tablets) conseguem então executar algumas ações do tipo acionar/desligar algo, como se fossem presenciais.

Só que com uma certa “autonomia” dos próprios equipamentos.

MACHINE LEARNING

Machine Learning surgiu da teoria de aprendizagem a partir de conceitos da ciência de inteligência artificial. Na verdade, ele se refere ao aperfeiçoamento de estudos de padrões e seus reconhecimentos para dotar recursos tecnológicos de maior potencial.

A própria tradução do termo “machine learning” já dá indícios do seu significado. Essa técnica abrange a ideia de máquinas com a capacidade de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados.

Por meio de algoritmos e big data, identificando padrões de dados e criando conexões entre eles para aprender a executar uma tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente.

Esses algoritmos usam análises estatísticas para prever respostas mais precisamente e entregam o melhor resultado preditivo com menos chance de erro.

Essa tecnologia pode ser separada em duas categorias principais: supervisionada ou não supervisionada.

Os algoritmos supervisionados são aqueles em que o ser humano precisa interagir controlando a saída e entrada de dados e interfere no treinamento da máquina fazendo comentários sobre a precisão das previsões. Por fim, a máquina aplica o que foi aprendido no seu algoritmo para a próxima análise.

Já na categoria não supervisionada, os algoritmos utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem o treinamento humano.

Vamos falar um pouco mais sobre essas categorias no tópico “métodos populares”.

COMPUTAÇÃO COGNITIVA

Computação cognitiva representa a capacidade de elementos computacionais processarem, compartilharem e/ou distribuírem informações de maneira “inteligente”. Como se realmente pensassem e pudessem dar destinação ou tratamento correto e mais proveitoso a cada dado ou indicador recebido.

É por essa razão que, dentro do conceito geral de Inteligência Artificial podemos encontrar indissociavelmente outros como esse.

Afinal, para uma coisa acontecer ela precisa da outra (inteligência, afinal, depende de “cognição”).

Cognição vem do conjunto de técnicas e algoritmos que ajudam a transformar dados em informação relevante e capacitar softwares para ação.

Logo, teremos esses termos entrelaçados em muitos momentos.

É como se estivessem todos juntos de uma mesma “bolha”, compartilhando espaços vez ou outra.

A Internet das Coisas (IoT) é um bom exemplo de como isso já vem acontecendo. Em muitos casos é confundida com a própria automação empresarial/residencial.

Em 2021, segundo o Gartner, ela pode movimentar 10 bilhões de reais.

Por meio de conexão entre equipamentos e dados em diferentes pontes, podemos dizer que itens antes considerados totalmente “inanimados” estão agora “online” e se comunicando com outros recursos.

Imagine a peça de um carro, conectada, por assim dizer, em uma rede. Ela deixa de estar offline e repassa informações sobre temperatura, clima, condições da viagem, entre outros, a uma central.

Essa pode processar e transformar tais indicadores em inteligência para alguma ação.

Carros, inclusive, com tecnologia desse tipo incorporada já estão se tornando realidade anunciada no mercado.

Em outras palavras, é a capacidade que a computação desenvolve de “raciocinar”, bem próximo do modo como os humanos fazem.