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Os softwares já estão aprendendo sozinhos: o machine learning

Uma subdivisão da Inteligência Artificial, a tecnologia já está presente em nosso dia a dia e deve ganhar cada vez mais corpo

Talvez você nem sequer perceba, mas o Machine Learning – aprendizado das máquinas, em tradução literal – já faz parte de nossas vidas. Uma espécie de subconjunto da Inteligência Artificial, a tecnologia conta com diferentes aplicações: a Siri, do Iphone, é um tipo de software como esse; as recomendações de compra recebidas na Amazon ou as sugestões da Netflix também seguem o mesmo conceito. Por fim, os veículos autônomos – que ainda estão em testes – são outro tipo de uso do conceito.

Como essa tecnologia opera? As máquinas determinam padrões de um usuário e começam a aprender a partir disso. Por exemplo, empresas financeiras – como os bancos – conseguem determinar que tipo de compra foge do hábito de um consumidor no uso do seu cartão de crédito. Essa é uma das tecnologias que pode trazer inovações disruptivas.

Qual o futuro dessa tecnologia?

Imagine uma indústria, cujo processo de produção está programado em um software comum, capaz de acompanhar a produtividade, a ociosidade das máquinas, os índices de matérias-primas. Esse programa é capaz de seguir todas as instruções definidas pelo seu programador, mas não é capaz de improvisar, se, por exemplo, alguém esquecer de colocar os suprimentos em uma das máquinas ou se houver algum problema técnico em uma das fases do processo. Ou seja, se algo der errado ou modificar o padrão esperado, a ferramenta não vai identificar uma solução.

No caso do Machine Learning, o raciocínio é semelhante. A ferramenta vai identificar os padrões usados no Planejamento e Controle de Produção, mas, com o passar do tempo, vai definir soluções para os problemas identificados. Se uma máquina sofrer alguma pane, a ferramenta pode parar toda a produção, evitando o desperdício de matérias-primas e reduzindo custos desnecessários. Essas decisões serão tomadas a partir de exemplos percebidos em seu processo.

A tecnologia pode usar dois métodos distintos: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. O primeiro diz respeito a um software que foi treinado para tomar decisões – por exemplo, o seu filtro antispam pode cometer equívocos na avaliação, mas, ao clicar no botão “não é spam”, ele vai identificar que a mensagem daquele endereço é confiável. Já o aprendizado não supervisionado é, via de regra, usado para avaliar dados e detectar padrões e anomalias nessas informações.

As barreiras

Uma das barreiras para a tecnologia está no fato de que é um processo que se torna muito difícil de ser revertido. As conexões que foram feitas são difíceis de se apagar. Além disso, existe a necessidade de um grande volume de dados para que o aprendizado seja efetivo. Em tese, é como uma pesquisa realizada com uma amostra muito pequena: ela pode indicar uma solução, como a base de dados é insuficiente, ela pode oferecer também resultados que não correspondem à realidade. Por isso, a integração com o Big Data é imprescindível.

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