{"id":729,"date":"2020-01-08T08:07:27","date_gmt":"2020-01-08T11:07:27","guid":{"rendered":"https:\/\/almasge.com.br\/site\/?p=729"},"modified":"2020-01-08T08:07:30","modified_gmt":"2020-01-08T11:07:30","slug":"machine-learning-ou-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/almasge.com.br\/site\/machine-learning-ou-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Machine Learning ou Intelig\u00eancia Artificial?"},"content":{"rendered":"\n

Boa parte das mensagens na Segunda Guerra Mundial eram transmitidas via r\u00e1dio por C\u00f3digo Morse, inclusive aquelas mais secretas e que continham informa\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas de guerra, como por exemplo, o dia e local exato de um ataque. Tais mensagens tinham ent\u00e3o de ser enviadas de forma criptografada para que somente os interessados, de posse da chave de descriptografia, pudessem compreend\u00ea-las. Assim, a mensagem ATACAR poderia ser enviada hoje como UAYHWO e, amanh\u00e3, como IUHWND, uma vez que a chave muda continuamente segundo a necessidade.<\/p>\n\n\n\n

O matem\u00e1tico brit\u00e2nico Alan Turing<\/strong> foi um elemento fundamental na vit\u00f3ria dos Aliados sobre os alem\u00e3es ao construir uma m\u00e1quina que p\u00f4de decifrar as mensagens enviadas periodicamente por estes atrav\u00e9s da \u201cEnigma\u201d, a m\u00e1quina de criptografia e descriptografia utilizada. O que a inven\u00e7\u00e3o de Turing fez foi automatizar a busca por padr\u00f5es, outrora feita por humanos para encontrar a chave de descriptografia. Quando por humanos, o evento da mensagem insistia em ocorrer antes da sua decodifica\u00e7\u00e3o, quando j\u00e1 era tarde demais. Quando pela inven\u00e7\u00e3o de Turing, se conseguia estar sempre um passo \u00e0 frente do inimigo.<\/p>\n\n\n\n

Acontece que somos naturalmente atra\u00eddos por padr\u00f5es, por aquilo que \u00e9 ordenado, organizado e que possui regra<\/strong>: isso logo nos chama a aten\u00e7\u00e3o. J\u00e1 o oposto nos causa estranheza. Se elencarmos os n\u00fameros 1, 3, 5, 7, 9\u2026 voc\u00ea certamente saber\u00e1 o pr\u00f3ximo n\u00famero, ou ent\u00e3o, de 2, 4, 8, 16, 32, 64\u2026 tamb\u00e9m \u00e9 f\u00e1cil prever o que vir\u00e1. Vamos tentar esta: 1, -2, 3, -4, 5\u2026 ou esta: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34\u2026 ou ainda: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23\u2026 e mais uma: 5, 4, 9, 8, 13, 12, 17\u2026 Somos realmente muito bons em detectar padr\u00f5es, mas n\u00e3o somos t\u00e3o bons em fazer contas simples do tipo 45478 * 9875 de forma r\u00e1pida, ao passo que, se tiv\u00e9ssemos digitado isso em uma calculadora, em mil\u00e9simos de segundos j\u00e1 ter\u00edamos a resposta.<\/p>\n\n\n\n

O conhecimento matem\u00e1tico evoluiu, e hoje surgem termos elegantes como Intelig\u00eancia Artificial<\/strong>, Machine Learning<\/strong> e Deep Learning<\/strong>, Artificial Neural Networks<\/strong>, Swarm Intelligence<\/strong>, Genetic Algorithm<\/strong> entre outros, mas o real significado por tr\u00e1s dessas buzzwords<\/em> do momento \u00e9 que estamos mixando intelig\u00eancia humana e poder de processamento computacional na busca pelos padr\u00f5es e suas regras. Falar que a m\u00e1quina \u201caprendeu\u201d algo \u00e9 na verdade um pouco po\u00e9tico, pois ter\u00edamos ent\u00e3o tamb\u00e9m de dizer que a m\u00e1quina \u201caprendeu\u201d a resolver contas do tipo 45478 * 9875, pelo que na verdade existe um algoritmo simples por tr\u00e1s. A sacada genial relacionada ao Machine Learning reside em criar algoritmos inspirados na biologia e (ou) natureza para resolver problemas complexos computacionalmente, atrav\u00e9s da manipula\u00e7\u00e3o de dados. Como exemplos desses algoritmos, temos:<\/p>\n\n\n\n

Artificial Neural Networks<\/strong> \u00e9 um algoritmo inspirado nas redes neurais biol\u00f3gicas, uma vez que a forma com que aprendemos algo \u00e9 fazendo conex\u00f5es entre neur\u00f4nios interligados por sinapses. Swarm intelligence<\/strong> \u00e9 a ent\u00e3o intelig\u00eancia coletiva, como por exemplo, as abelhas que voam para encontrar o local \u00f3timo de colheita de p\u00f3len, ou ainda, as formigas que delineiam o caminho mais econ\u00f4mico entre o formigueiro e o alimento. Genetic Algorithm<\/strong> \u00e9 um modelo computacional inspirado na teoria da evolu\u00e7\u00e3o das esp\u00e9cies de Charles Darwing, em que os indiv\u00edduos mais adapt\u00e1veis sobrevivem e os demais morrem.<\/p>\n\n\n\n

Pois bem, quando se fala de Machine Learning, <\/strong>estamos falando daimplementa\u00e7\u00e3o desses algoritmos que simulam (grosseiramente) a realidade, e com os quais pode ser poss\u00edvel buscar os padr\u00f5es (caso existam) nos dados<\/strong>. Ent\u00e3o, (Deep) Machine Learning nada mais \u00e9 do que um modelo matem\u00e1tico, uma f\u00f3rmula f(x) = y<\/em>, que ganhou for\u00e7a gra\u00e7as \u00e0 possibilidade de podermos processar imensos volumes de informa\u00e7\u00f5es. J\u00e1 Intelig\u00eancia Artificial vem a ser o produto final que embala um ou v\u00e1rios Machine Learnings<\/strong>, ou seja, para se obter alguma intelig\u00eancia artificial, como um simples rob\u00f4 que corta a grama e sabe a hora de voltar para se recarregar, teve-se que primeiramente aplicar algumas t\u00e9cnicas de Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Voltando ent\u00e3o para os anos 40, certamente a inven\u00e7\u00e3o de Turing era o mais moderno de intelig\u00eancia artificial, e para os tempos atuais, onde as v\u00e1lvulas deram espa\u00e7o aos trans\u00edstores, a intelig\u00eancia artificial pode ir um pouquinho mais al\u00e9m, permitindo o reconhecimento de rostos e objetos, o voo sincronizado de drones, os ve\u00edculos self-driven, a Rentcars.com<\/strong><\/a>recomendar o carro ideal para voc\u00ea, etc\u2026 tudo isso por termos mais poder de processamento. Mas, no final das contas, poder\u00edamos resumir numa equa\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning <\/strong>= Matem\u00e1tica avan\u00e7ada + for\u00e7a bruta (processamento computacional) + alguns if-elses, o que \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o explosiva para explicar muita coisa!<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Quando Turing focou seus esfor\u00e7os em desenvolver um mecanismo para processar algoritmos l\u00f3gicos que realizassem regras repetitivas de forma muito eficiente para a \u00e9poca, ou pelo menos muito mais eficiente que um humano pudesse faz\u00ea-lo, talvez nem sabia ele que estava dando o grande passo para ser anos mais tarde ser chamado de pai da computa\u00e7\u00e3o e da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Nos dias atuais, o Machine Learning para o desenvolvimento de intelig\u00eancias artificiais impacta fortemente a vida de todos e o que n\u00e3o faltam s\u00e3o exemplos atuais e interessantes de aplica\u00e7\u00f5es, como o reconhecimento de tumores em tomografias computadorizadas ou o uso de c\u00e2meras p\u00fablicas para reconhecer pessoas desaparecidas ou foragidos procurados. Pelo visto, cada vez mais presenciamos a utiliza\u00e7\u00e3o frequente desse tipo de artif\u00edcio, que deve revolucionar e tornar o dia a dia mais simples, f\u00e1cil e efetivo para os mais diversos tipos de opera\u00e7\u00f5es, devendo o homem aprimorar as correla\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para otimizar o potencial da tecnologia, mas sempre usando-a com responsabilidade.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Medium<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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