Alan Turing é uma das grandes referências ao se falar de computação, criptografia e inteligência artificial. Quem não está familiarizado pode assistir a um resumo de como o matemático começou a mudar os rumos da humanidade no longa-metragem O Jogo da Imitação, de 2014.
Turing foi pioneiro do conceito de machine learning na década de 1940. Nos anos 50, introduziu o Teste de Turing, utilizado até hoje para testar inteligências artificiais criadas por cientistas.
As primeiras utilizações de machine learning aconteceram na década de 1950, quando os primeiros programas de computador foram criados para aprender a jogar xadrez. Esses primeiros sistemas eram baseados em regras e não conseguiam aprender com a experiência, mas foram um passo importante para o desenvolvimento do campo.
Na década de 1960, o cientista da computação Arthur Samuel usou o termo pela primeira vez. Ele desenvolveu um programa de damas que aprendeu com seus próprios erros e foi capaz de jogar melhor do que seu criador. A partir daí, o campo começou a se desenvolver rapidamente, com pesquisadores em todo o mundo trabalhando em algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas cada vez mais sofisticados.
Hoje, machine learning é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial e uma das principais responsáveis para chegarmos aos tão famosos sistemas de IAs generativas que estão tomando a internet de assalto.
A importância do machine learning fica evidente no próprio nome – aprendizado de máquina –, pois permite que programas e robôs aprendam a partir da própria experiência e melhorem seu desempenho, e seu uso vai muito além do que o grande público está começando a descobrir.
Onde este campo faz diferença para afetar a vida de bilhões de humanos é no ramo de big data, auxiliando na análise de dados complexos e muito volumosos que seriam virtualmente impossíveis de trabalhar manualmente, em setores importantes como finanças, medicina e ciência de dados, por exemplo.
Com o machine learning, é possível detectar padrões e tendências nos dados, que podem ser usados para tomar decisões importantes. Além disso, a tecnologia pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para que os humanos se concentrem em tarefas mais criativas e importantes.
O termo “machine learning” abrange uma variedade de aplicações, desde reconhecimento de voz até diagnóstico médico. Algumas das suas principais aplicações no dia a dia incluem:
– Carros autônomos: A tecnologia de machine learning é usada em carros autônomos para detectar objetos ao redor do veículo e tomar decisões em tempo real. E, sim, você realmente ensina carros a “pensar melhor” solucionando verificações de captcha, mas isso é assunto para outro artigo.
– Assistência virtual: assistentes virtuais, como a Siri e o Google Assistant, usam machine learning para entender as perguntas dos usuários e fornecer respostas precisas, se habitando à forma de expressão de cada usuário.
– Detecção de fraudes: bancos e empresas financeiras usam machine learning para detectar fraudes em tempo real e prevenir perdas financeiras.
– Diagnóstico médico: A tecnologia é usada em diagnósticos médicos para detectar sinais sutis de doenças e identificar tratamentos eficazes.
E não para por aí: machine learning é usado em sistemas de recomendação em sites de comércio eletrônico, permitindo que as empresas ofereçam produtos relevantes aos clientes com base em seus históricos de compras e outros dados.
E além dos famigerados chatbots, assistentes virtuais de sites e empresas também dependem de machine learning para interagir com os ususários.
Como essa tecnologia tem como alicerce a evolução, aprendizado e inovação, podemos esperar produtos cada vez mais sofisticados se baseando em machine learning para tornar nossas vidas mais convenientes; a robótica é uma das áreas que mais deve se beneficiar nas próximas décadas.
E, além de trazer novidade e praticidade, machine learning também é importante para outra camada essencial para nossas vidas cada vez mais digitais: a segurança dos dados. Com a crescente quantidade de dados que estão sendo coletados, é importante garantir que essas informações sejam armazenadas de forma segura, protegidas contra pessoas de má-fé.
Essa revolução computacional, há mais de meio século na incubadora, finalmente impacta a sociedade como um todo, da extração de matérias primas ao mundo das artes. E, se já chegou para ser utilizada por pessoas, empresas definitivamente precisam acompanhar o ritmo para atender seus clientes.
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