Bigdata para Profissionais Non-Tech - O que é e onde está a tal inteligência artificial? E "machine learning"? - por Fabiano Castello

Artigo

12 Dezembro, 2017

Texto introdutório:

Inteligência artificial é um dos assuntos do momento. "Machine Learning" é uma de suas ferramentas mais poderosas, e você precisa saber o que é, pelo menos, para entender como o mundo anda funcionando. Leia a seguir a coluna deste mês que traz estes conceitos para nosso dia-a-dia:


O nome inteligência artificial é bonito e antigo: foi criado nos anos 50. Vem da época que pesquisadores iniciaram estudos sobre redes neurais, ou computadores que nasceram com um desejo de processar imitando o cérebro humano, e as redes de neurônios que nos permitem fazer tudo que fazemos. Ao longo desse período temos visto cada vez mais progresso. O famoso filme de Spielberg de 2001, chamado "AI" ainda permanece ficção: ainda não criamos robôs que tem sentimentos. Mas note que este "ainda" não quer dizer que estamos muito longe disso, porque consciências artificiais já estão virando a esquina. Alexa da Amazon já foi inventada e já está à disposição. Com o tempo só vai melhorar e controlar mais coisas!

Nosso propósito nesta coluna, no entanto, não é falar do futuro, mas sim do presente. Vamos, então, trazer a inteligência artificial mais para nosso dia-a-dia. Uma de suas aplicações é o "machine learning", e é por causa disso que inteligência artificial vem ganhando tanta atenção e entusiasmo.

O conceito é bastante simples: de uma forma geral, computadores fazem coisas a partir de programas, que são feitos por pessoas. Com "machine learning", quam cria os programas é o próprio computador, a partir de dados disponibilizados para ele. 

Vamos fazer uma analogia sobre filmes, ou, ainda, sobre a escolha de um filme para ver hoje à noite. Tradicionalmente, um programa daria para você gêneros para escolher, como drama, comédia ou aventura. Depois, quem sabe, opções de atores, como Al Pacino, De Niro ou Bem Stiller. Percebe? A cada escolha que você faz, o programa vai diminuindo o número de opções que oferece a você. Não é a mesma coisa que quando íamos, nos anos 80, a uma locadora para escolher um filme? Lembra que eram separados por gênero? 

Como é que "machine learning" mudou isto? Bem, jogue os dados e deixe o computador criar o programa que vai sugerir os filmes para você escolher. Cada vez que você está no Netflix e dá "like" num filme, ele guarda esta informação, e passa a criar todo um conjunto de informações do que você gosta: desde coisas básicas como tipos de enredo, atores ou gênero, até características de filmes como final feliz, cenas picantes ou baseado em fatos reais. Comparando o que você gosta com o catálogo todo, ele apresenta opções que tem mais chance de você gostar. Ele "aprendeu" com você o que você gosta, e traz sugestões de coisas que você provavelmente vai gostar. Nem precisa dizer que isto traz muito mais assertividade do que o método tradicional. E quando mais "likes" você dá mais precisas serão as sugestões.

Outro exemplo semelhante é de serviços como o Spotify. Você vai ouvindo suas músicas e vai dando seus "likes". Poderosos computadores descobrem que seu conjunto de "likes" é parecido com ou de outra pessoa, que já deu "likes" em músicas que você nunca ouviu. Entendeu de onde vem as sugestões?

Estes são exemplos complexos que utilizam milhares e milhares de dados. Na próxima coluna vamos falar sobre um exemplo prático do nosso dia-a-dia, mais voltado para o mundo empresarial. Até lá e, neste meio tempo, Feliz Natal e próspero Ano Novo!

Glossário
Em todas as colunas traduzimos um termo técnico em uma definição mais simples de ser entendida. Se você tem algum para sugerir mande para [email protected].
Megabyte, gigabyte, terabyte e petabyte: você com certeza já ouviu estes termos. Não são nada além do que nomes de medidas de dados, e o sufixo indica uma ordem de grandeza, sempre em escala geométrica. O giga é mil vezes o mega; o tera é mil vezes o giga ou 1 milhão de vezes o mega. E assim por diante. Normalmente indica uma capacidade de armazenamento, como por exemplo "meu iPhone tem 64Gb". Quando falamos que nele cabem cerca de 15 mil músicas, é porquê cada música ocupa em geral de 3Mb a 5Mb. Importante não confundir Megabytes com Megabits. Sem querer entrar no mérito (mas já entrado: normalmente um byte equivale a oito bits!) normalmente megabits é usado para velocidade, como por exemplo "minha NET em casa é de 30 megas". Quando alguém fala isto está se referindo a velocidade que os dados trafegam, e não ao tamanho dos mesmos.