#bigdata 54 — Preocupações com ML e AI

Source: Deep Learning on Medium

#bigdata 54 — Preocupações com ML e AI

Preocupações com Machine Learning

À medida que ML se torna popular, se percebe que muitos processos realizados por humanos poderão vir a ser substituídos por esta tecnologia em um curto período de tempo, diminuindo os custos de investimentos em RH.

Inteligência Artificial (créditos pixabay)

Isso tem gerado preocupações para governos, sindicatos, empresas e profissionais de mercado que podem ter os seus empregos substituídos por aplicações de ML.

Inteligência Artificial e Machine Learning

O termo Inteligência Artificial (Artificial Intelligence — AI) surgiu em 1956 em uma conferência, e tem feito parte de nossa imaginação desde então através de filmes, artigos e avanços tecnológicos.

O objetivo de AI era fazer com que os computadores tivessem as mesmas características da inteligência humana, e por isto foi chamada de “artificial”.

Por várias décadas, AI não cumpriu as promessas. Mas, nos últimos anos, especialmente a partir de 2015, AI explodiu, graças às tecnologias de hardware de baixo custo para armazenamento, e as de processamento com as GPUs (Graphics Processing Units) e as CPUs multiprocessadas, que permitiram o processamento paralelo cada vez com menor custo.

Simultaneamente surgiu o armazenamento de dados infinitos fornecido pela nuvem, e a enxurrada de dados de todos os tipos gerados por Big Data. Um ecossistema perfeito para AI.

Relação entre AI, ML e DL (créditos NVIDIA)

Deep Learning = Aprendizado Profundo (redes neurais)
Machine Learning = Aprendizado de Máquina
Artificial Intelligence = Inteligência Artificial

Deep Learning é um subconjunto de ML, e este de AI (ver figura).

Machine Learning e Deep Learning estão se popularizando, tornando práticas as promessas de AI, apesar de haver ainda um longo caminho a ser percorrido.

A confusão dos termos pela Imprensa

Quando o AlphaGo da empresa DeepMind (Google) derrotou o mestre sul-coreano Lee Se-dol no jogo de tabuleiro Go os termos AI, ML e Deep Learning foram usados na mídia de forma misturada, para descrever como a DeepMind venceu.

Muitas vezes uma determinada aplicação de ML acaba sendo chamada pela imprensa de AI, e uma de Deep Learning de ML, enfim, uma confusão no uso dos termos.

AlphaGo da DeepMind contra Lee Se-dol (campeão Coreano de Go)
(créditos
DeepMind)

AlphaGo é uma aplicação de ML que utiliza algoritmos de Deep Learning.

Importância de AI

AI é a última fronteira, que ainda está em curso, mas ML e DL são realidades, que trazem esperança para o futuro de Big Data e Data Science, como as tecnologias que estão tornando realidade o sonho de contar com computadores mais inteligentes e prestativos para a realização das atividades complementares às do ser humano.

A importância de AI é tanta que ANDREW NG cunhou a frase que bem reflete esta importância: “AI is the new electricity” (Inteligência Artificial é a nova eletricidade”.

Os receios relativos ao futuro de AI e suas aplicações levaram alguns nomes famosos do Vale do Silício, tais como Sam Altman, Greg Brockman, Reid Hoffman, Jessica Livingston, Elon Musk e Peter Thiel, a criar uma empresa de AI chamada de OPEN.AI, cujo objetivo principal é pesquisar, avaliar, identificar e publicar sobre as possibilidades da tecnologia, que possam estabelecer limites seguros de seu uso sem comprometer futuramente a humanidade.

Mais informações sobre este artigo

Artigo selecionado do livro “Big Data para Executivos e Profissionais de Mercado” primeira e segunda edições.

Apple Books: Página do Autor (versões em Inglês e Português)

Amazon Books: Página do Autor (versões em Inglês, Português e Impressa)

Kobo/Livraria Cultura: Livro “Big Data para Executivos e Profissionais de Mercado — Segunda Edição” (versão Português)