O que geralmente não te contam sobre Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)

Muito do hype da Inteligência Artificial está, na minha opinião, na visão errada sobre o potencial de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).

Alguns exemplos:

– Ter um grande volume de dados não garante a qualidade preditiva ou mesmo resulta no uso de ML/DL, mesmo com dados totalmente rotulados, pois é necessário que o problema realmente seja aplicável e também vários outros fatores estejam alinhados, como padrões a serem aprendidos e causalidade nos dados.
– ML não necessariamente imita nosso cérebro e implementa redes neurais artificiais. DL, que é uma possível técnica de ML que faz isso.
– Mesmo que haja causalidade e alinhamento de dados com o problema, o DL está sujeito aos mais variados erros devido ao grande número de parâmetros, como under/overfitting e todas as outras complexidades de setup.
– A adoção do ML/DL não garante necessariamente a automação para resolver problemas, especialmente os cognitivos e os mais complexos, que requerem um trabalho de análise e data science, e, principalmente, de construção de algoritmos que suportem os modelos criados.

Mas a verdade é que, poucos contam isso, e mais poucos ainda contam com isso!

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Rogerio Figurelli – @ 2018-08-09

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A ilusão dos dados como o ativo principal de Inteligência Artificial

A todo momento vemos artigos e análises trazendo a relevância dos dados, como o principal ativo da Tecnologia da Informação (TI).

Entretanto, minha visão é diferente.

Em primeiro lugar, penso que a própria TI passa por uma evolução para Tecnologia da Inteligência, como prefiro referir.

Sim, a inteligência é que é o principal ativo, e os dados já foram no passado, e cada vez mais serão apenas commodities.

Acredito que o erro de visão atual esteja no fato de que concentramos todas expectativas de inteligência sobre a inteligência de máquina, principalmente o aprendizado supervisionado.

Mas a Inteligência Artificial será cada vez muito mais que isso, pois vivemos uma era onde a criatividade e a inovação ganham força cada vez mais, e justamente o potencial de encontrar solução para que as máquinas sejam inteligentes no nível humano será cada vez menos dependente dos dados em si, como é exatamente o nosso caso.

Na verdade, estaremos migrando de uma capacidade do modelar nosso cérebro para modelar nossa mente, até mesmo com consciência artificial, o que muda completamente o jogo.

Dessa forma, para mim o verdadeiro ativo está na capacidade dos times de sua organização em criarem produtos realmente inteligentes.

E não vejo formas de fazer isso mais eficazes hoje do que investir em uma parceria desses times com as máquinas, envolvidos em projetos de Inteligência Artificial que realmente sejam o ativo digital, ou real state, se você preferir, que tanto as organizações buscam hoje.

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Rogerio Figurelli – @ 2018-08-09

Inteligência Artificial já realiza tarefas comuns nos escritórios

“O novo software está automatizando as tarefas comuns do escritório em operações como contabilidade, faturamento, pagamentos e atendimento ao cliente. Os programas podem digitalizar documentos, inserir números em planilhas, verificar a exatidão dos registros do cliente e efetuar pagamentos com algumas teclas digitadas no computador.

A tecnologia ainda está em fase embrionária, mas vai melhorar, se aperfeiçoando com o tempo. Até agora, a inteligência artificial está em muitas das vezes em projetos-piloto focados em tarefas domésticas, libertando as pessoas de trabalhos penosos e não só eliminando empregos.

Os computadores estão principalmente observando, seguindo regras simples e tomando decisões do tipo “sim ou não”, sem fazer escolhas de alto nível que exijam julgamento e experiência. “Esta é a forma menos inteligente de A.I”, disse Thomas Davenport, professor de tecnologia da informação e administração da Babson College.”

https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2018/08/inteligencia-artificial-ja-realiza-tarefas-comuns-nos-escritorios.html

IoT e Machine Learning, os novos capítulos de CRM

“Nos dias de hoje, a Inteligência Artificial começa a ocupar um papel determinante nas nossas vidas. A capacidade de computação trouxe associada a si novas formas de pensar. A área de Machine Learning envolve probabilidade estatística que é depois codificada em linguagens de programação para as mais diversas aplicações. O motor é um artíficio matemático para calcular probabilidades e, baseado nisso, é estipulado um conjunto de regras que dão feedback aos utilizadores ou outros sistemas.

Num passado recente toda a lógica de negócio estava centrada do lado do cliente. Contudo, com o conceito de Cloud existe uma descentralização do poder de computação para o lado do servidor. Como exemplo, o CRM Salesforce permite gerir um tipo de portefólio comum no mundo dos negócios: leads, opportunities, contacts, accounts tudo isso através de um browser. Dessa forma essa tecnologia torna-se omnipresente no dia a dia, muito pela sua escalabilidade e facilidade de utilização.

A área de Salesforce IoT (Internet das Coisas) é o novo capítulo de inovação que integra leituras de múltiplos sensores. É assim possível descentralizar toda a computação para a rede, funcionando como um palco perfeito para algoritmos avançados processarem rapidamente todos os inputs.”

http://www.jornaleconomico.sapo.pt/noticias/iot-e-machine-learning-os-novos-capitulos-de-crm-331797

Três tendências de inteligência artificial e aprendizado de máquinas para 2019

“O próximo ano pode servir como divisor entre negócios que esperaram para embarcar e aqueles que testemunham uma mina de ouro de avanços para a indústria de tecnologia.

Isso é o que acredita Daniel Newman, especialista em transformações digitais, analista principal e sócio-fundador da consultoria Futurum Research + Analysis, que escreveu sobre o assunto para a revista Forbes. O que potencialmente pode acontecer no ano que vem? Novidades e inovações usadas para treinar máquinas? O surgimento de assistentes de IA?”

https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2018/08/tres-tendencias-de-ia-e-aprendizado-de-maquinas-previstos-para-2019-de-acordo-com-forbes.html