Machine Learning e Inteligência Artificial: máquinas cada vez mais inteligentes

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Na era digital, a tecnologia é fundamental para as empresas se destacarem no mercado, garantir a otimização de seus processos, melhorar a experiência dos clientes e reduzir riscos e falhas humanas. Nesse contexto, o uso de sistemas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) contribui para melhorar o desempenho e a produtividade, automatizando processos ou tarefas que antes exigiam um grande esforço e consumindo muita energia humana.

Uma pesquisa realizada pelo “Institute of Electrical and Electronic Engineers” (IEEE) aponta que Inteligência Artificial e Machine Learning serão as principais tecnologias de 2021, seguidas pelas tecnologias 5G (20%) e IoT (14%). Esta foi a opinião de cerca de 32% dos 350 executivos entrevistados.

Segundo especialistas, a IA continuará a ser usada para automatizar e aumentar os processos centrais dos negócios e melhorar a produtividade e serviços existentes.

Neste artigo, vamos explicar o funcionamento dessas tecnologias e mostrar como elas podem trazer soluções para diversos problemas de nosso cotidiano.

Entenda a diferença entre esses dois conceitos

Muitas pessoas pensam que inteligência artificial e machine learning significam a mesma coisa. Mas, na verdade, a inteligência artificial é um conceito mais amplo, que engloba o aprendizado de máquina como um de seus recursos. Outras duas tecnologias importantes que contribuem para a evolução da Inteligência Artificial são: deep learning e processamento de linguagem natural (PLN). 

O termo inteligência artificial se refere a mecanismos computacionais que se baseiam no comportamento humano para resolver problemas. Já na década de 1950, Marvin Minsky e John McCarthy, os dos precursores desse campo do conhecimento, descreveram a IA como qualquer tarefa executada por uma máquina que anteriormente exigiria a ajuda da inteligência humana.

A Inteligência Artificial simula o processamento do pensamento humano para imitar a forma como o cérebro humano funciona. Ela consegue analisar dados e encontrar padrões de comportamento para tomar decisões e executar tarefas que não foram especificamente programadas para serem realizadas. Porém, enquanto um ser humano leva um certo tempo para ler e processar as informações, essa tecnologia pode lidar com uma quantidade imensa de dados em questões de segundos. 

Geralmente, os sistemas de Inteligência Artificial demonstram pelo menos algumas das seguintes capacidades associadas à inteligência humana: planejamento, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, representação do conhecimento, percepção, movimento e manipulação. Porém, o objetivo dessa tecnologia não é substituir os seres humanos, e sim auxiliar as pessoas, melhorando significativamente suas habilidades.

Como uma das tecnologias da IA, o machine learning utiliza algoritmos para coletar dados e aprender com eles, seja de modo supervisionado pelo homem ou não. Desta maneira a máquina passa a ser capaz de modificar o seu comportamento autonomamente tendo como base a sua própria experiência e assim passando a ter a habilidade para executar as tarefas.

Conheça as aplicações da IA e Machine Learning

A inteligência artificial e machine learning já são fortemente utilizadas e nas mais diversas aplicações. Na verdade, muitos recursos tecnológicos atuais apenas são viáveis por conta destas tecnologias. Como exemplos podemos citar assistentes digitais como Siri e Alexa, para recomendar o que as pessoas devem comprar online, para reconhecer fotos ou detectar fraudes em cartões de crédito. 

Em 2009, o Google mostrou que com o Toyota Prius autônomo era capaz de completar mais de 10 viagens de 160 quilômetros cada, colocando a sociedade no caminho dos veículos sem motorista.

Em 2011, a IBM anunciou o Watson que ganhou as manchetes em todo o mundo ao vencer o programa de quiz “Jeopardy!” nos Estados Unidos, ganhando de dois dos seus melhores jogadores. 

E praticamente todas essas conquistas da IA registradas nos últimos anos resultaram do aprendizado de máquina.

A seguir alguns exemplos de como essas tecnologias podem facilitar as nossas vidas.

Banco de dados autônomo: Com o auxílio da IA e machine learning os bancos de dados autônomos lidam de modo automatizado com várias tarefas até então realizadas por um administrador. Eles fornecem automação completa para provisionamento, segurança, atualizações, disponibilidade, desempenho, gerenciamento de alterações e prevenção de erros.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento: Diversas tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos ocorrem a cada segundo no mundo todo. Com o uso de machine learning, sistemas de combate a fraudes são capazes de barrar a maior parte dessas ações.

Visão computacional: Esse campo interdisciplinar de aprendizado de máquina ensina as máquinas a processar, analisar e reconhecer informações visuais. Essa tecnologia é usada para várias tarefas, como reconhecimento de objetos, reconstrução de cenas, identificação, recuperação de imagens, análise de movimento, entre outras. As tecnologias mais comuns usadas para construir sistemas de visão computacional são as redes neurais artificiais e o deep learning.

Reconhecimento facial: A visão computacional geralmente é usada para reconhecimento facial em sistemas de segurança. Por exemplo, ela é capaz de reconhecer os rostos dos funcionários e deixá-los entrar em um prédio ou verificar automaticamente os nomes na lista de presenças. Essa solução é muito mais segura e conveniente do que as chaves e cartões de identidade tradicionais, pois esses objetos podem ser facilmente perdidos ou roubados.

Chatbots: Os chatbots usam a IA para entender os problemas dos clientes mais rapidamente e fornecer respostas mais eficientes. Esses sistemas de conversação autônomos analisam as informações fornecidas pelo usuário para dar prosseguimento ao atendimento e resolver as questões apresentadas.

As principais soluções que atualmente compõem nosso portfolio se beneficiam do poder da Inteligência Artificial e Machine Learning.  Além destas soluções a Columbia possui um time de especialistas em Inteligência Artificial e Machine Learning.

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