Viver na era dos dados, onde bilhões de terabytes são gerados todos os anos, pode tornar desafiador ao ser humano seguir adiante com tamanha quantidade de informação. No entanto, a Inteligência Artificial (IA) pode virar um ajudante de última hora. No passado, máquinas possuíam vantagem sobre os seres humanos em trabalhos manuais, enquanto a automação contribuia para o rápido desenvolvimento da indústria e agricultura. Atualmente, as máquinas estão ganhando vantagem sobre os humanos em típicas atividades cognitivas como analisar e aprender. Além disso, suas habilidades de comunicação e compreensão estão evoluindo rapidamente.
A IA foca em explorar técnicas de cálculo com avanços investigativos e prognósticos facilitados para processar todos os tipos de dados, que permite o tomar de decisão e uma mímica da inteligência humana. Tais sistemas computacionais geralmente operam sobre grandes quantidades de dados e costumam integrar diferentes tipos de input. IA é um campo de ciência mais geral e um dos ramos mais significativos da IA no aprendizado do maquinário medicinal (AM). “AM” compreende o entendimento e processamento de informações derivada de certo banco de dados pelo algoritmo. O termo “aprendizado” aqui utilizado se refere à habilidade da máquina para se tornar mais eficaz com a experiência de treinamento.
Tal maquinário consegue decidir rapidamente novas conclusões do dado, que pode ser omitido pelo ser humano. O potencial das máquinas aumenta ano após ano, tornando-as cada vez mais autônomas. No entanto, a interferência humana é necessária e ainda possui a “palavra final” sobre tomar ou não determinadas ações. Pelo menos por enquanto. Isso mudará no futuro? Deixaremos a IA executar ações por si só, ou permanecerão como ferramentas humanas? Uma coisa é inquestionável — precisamos nos acostumar a viver lado a lado com máquinas que estão equiparadas ou já passaram a capacidade humana do processo de análise e decisão.
COMO AS MÁQUINAS APRENDEM
O processo de aprendizagem da máquina é muito similar ao princípio de aprendizagem mecânica e bioquímica do cérebro humano. Todas as decisões humanas são resultados diretos de bilhões de neurônios que analisam imagens, sons, odores, estruturas, movimentos, reconhecem padrões e calculam probabilidades e opções contínuas. As máquinas também conseguem analisar e calcular dados similares, curiosamente incluindo odores por meios de narizes eletrônicos.
Algoritmos dos AMs são métodos para realizar cálculos e previsões. Eles requerem inputs, enquanto o resultado desse algoritmo é chamado de output. A análise simples geralmente não requer grandes quantidades de dados para obter um prognóstico de alta precisão. Nas análises mais avançadas, também é maior o input requerido. Apesar da relação entre inputs e outputs ser muito mais complexa do que foi apresentado aqui, geralmente, definir mais inputs deve fornecer resultados mais precisos.
Em comparação com os AMs, a IA age em resposta ao ambiente para alcançar as metas definidas. A Inteligência Artificial deve ser contagiante, incorporar sua memória, ser capaz de concluir e se adaptar a novas circunstâncias. Um bom exemplo disso são a SIRI ou a ALEXA, onde o IA realiza diferentes tarefas como reconhecimento de voz, discagem numérica, busca de informações para satisfazer as necessidades do usuário. A IA proporciona a habilidade cognitiva para a máquina e, assim, é mais complicado do que as AMs.