Machine Learning, Big Data, Deep Learning e Inteligência Artificial: Quanta Confusão!



Inteligência artificial versus aprendizado de máquina. Big Data e Inteligência Artificial. Quanta confusão certo? Ainda mais para quem trabalha com educação. Imagine entender sobre programação (é o que eu mais escuto). Pera lá... Educadores do futuro: repensem sobre as vantagens do uso das tecnologias. Para entender sobre tudo isso aí em cima vou falar primeiro das vantagens de repensar o uso e a possibilidade de implementação da ciência de dados no dia-a-dia da organização/escola, ok?

Vamos às vantagens da Inteligência Artificial:

  • Redução de erros: Uma vez que são máquinas, a inteligência artificial é mais resistente e tem maior capacidade de suportar ambientes hostis, reduzindo as chances de falharem em seus propósitos, tendo a possibilidade de alcançar um maior grau de precisão.

  • Exploração: Devido à programação dos robôs, eles podem realizar um trabalho mais laborioso e duro com maior responsabilidade. Assim, são capazes de ser utilizadas também em processos de exploração de minérios e de outros combustíveis, no fundo do oceano e, portanto, superar as limitações humanas.

  • Aplicações diárias: Inteligência Artificial é amplamente empregada por instituições financeiras e instituições bancárias para organizar e gerenciar dados. A sua utilização está presente em vários mecanismos do nosso cotidiano como o GPS (global positioning system), a correção nos erros de digitação na ortografia, entre outros.

  • Sem pausas: As máquinas, ao contrário dos seres humanos, não precisam de intervalos frequentes. Ela conseguem exercer vários horas de trabalho sem ficarem cansadas, distraídas ou entendiadas, apenas pela sua programação.

Ok, uma vez com as vantagens em mente, fica bem mais fácil situar você. Não é de hoje que o debate sobre Inteligência Artificial versus aprendizado de máquina aparece. E é natural pois não é fácil compreender a diferença entre tantas terminologias.

A Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina estão em vias de acontecer de uma forma como nunca antes vista. Analistas, pensadores, gurus da tecnologia, e todos que ateiam fogo na discussão sobre se AI se perguntam: O que há na IA, no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo de hoje, que é dramático e diferente do que eles eram há alguns anos, que desencadeia essa convicção nele? Houve algum tipo de mudança de paradigma nesta tecnologia?

Surgiu o Assistente do Google, que, como todos sabemos, imita a voz humana de uma forma que engana o usuário, fazendo-o pensar que é para um humano que ele está falando. Mas agora, esta é a pegadinha: se esta é a medida em que o aprendizado de máquina pode levar automação, é significativo o suficiente para ser considerado algo tão inovador quanto fogo ou eletricidade? A resposta deveria ser um não. Tem muito mais para chegar ai... projetos que a gente nem imagina que estejam sendo feitos.

O que o Google mostrou ao mundo é apenas uma parte do que é AI, aprendizado de máquina e tecnologias de aprendizado profundo, que podem ser entregues ao longo do tempo. Um novo processador de computador desenvolveu o software que aprende a aprender. Em outras palavras, ele projeta o software de aprendizado de máquina em si, algo que seus especialistas têm sido pagos para fazer tudo isso.

Mas afinal... isso é um caso de estamos construindo um monstro, ou uma das qualidades de alguém consumindo a si mesmo? Ainda não sabemos, mas o que se pode dizer com certeza é que existe um paradigma totalmente novo no aprendizado de máquina que começou a ser semeado pelo Google.

A aprendizagem profunda possibilita uma mudança na forma como a inteligência é usada para executar tarefas de reconhecimento. O Cloud Tensor Processing Unit do Google acelerará drasticamente a velocidade com que a IA reconhece objetos.

Quando é desenvolvido para o seu fim lógico, quem sabe, o Assistente do Google pode coisas inimagináveis ​​no futuro. A extensão e a profundidade de suas proezas podem ir da oncologia robótica à agricultura, até a realização de tarefas diárias que nós, seres humanos, fomos condicionados por milênios a fazer. Se você já leu o livre do Yuri Harari - Homo Deus vai entender sobre isso...

A tecnologia que permitiu Este, da qual a voz humana ouvimos no Google Assistant é apenas uma parte, é o que tem o solicitado Pichai para fazer sua elevada afirmação sobre tecnologias de aprendizagem profundas do Google.

Nós sempre soubemos que a AI tem-se por um tempo mas a tecnologia existente é que vai configurar arquiteturas que ensinam software para executar imagem e tarefas relacionadas à linguagem, a que qualquer rivalizava com as melhores arquiteturas que já foram projetadas por humanos ou mostraram melhorias.

Enfim... AI, aprendizado de máquina e projetos de aprendizagem profunda já estão mudando a cara da humanidade. Temos que entender a velocidade de reconhecimento e talvez acrescentar, num futuro próximo, elementos de maior eficiência. O que é fato é que hoje não se faz, ou ainda não se fez com que as máquinas entendam a diferença entre objetos. A partir de agora, o ponto de vista sobre o qual essa tecnologia se comporta - de reconhecimento de objetos para diferenciá-los, e de não os conhecer ou entender pelo que são - permaneceu inalterado.

Neste momento está sendo discutido quando as máquinas aprenderão essa habilidade, o que ainda não é visto em lugar algum. E como ficaremos com a área educacional? Quem serão os educadores do futuro? Humanos ou robôs?

Ainda não sabemos mas... De fato, todos os Designers Instrucionais (IDs) querem que seus cursos sejam memoráveis ​​e tenham um efeito duradouro que de preferência nenhum robô venha interferir em suas "criações". Deixo você com a citação de alguns benefícios da incorporação de tecnologia emergente em aprendizagem e como essas ferramentas podem beneficiar os alunos e ajudar as organizações a construir melhores experiências de aprendizado.

Por meio do uso de tecnologias emergentes os designers instrucionais podem criar ambientes realistas e imersivos para os alunos entrarem e terem experiências de primeira mão que não podem ser replicadas em nenhum outro meio.

Alunos podem ganhar experiência sem arriscar sua segurança, ou causar um potencial impacto negativo aos clientes ou colegas.

A implementação do treinamento seria mais eficiente em termos de custo do que a de levar dezenas de funcionários de todo o país para receber um treinamento mais tradicional no local. exemplo: Um arquiteto poderia usar o AR para apresentar um edifício aos investidores durante uma reunião e convencê-los a desenvolver o projeto depois de dar a eles uma percepção realista.

A aprendizagem assistida por tecnologia está impulsionando as organizações e os funcionários a um nível ótimo de desempenho, reduzindo significativamente os acidentes e os custos.

O fornecimento personalizado de experiências de aprendizado adequadas, com base no que você precisa naquele momento exato, elaborado a partir de dados sobre você, outros participantes do curso, até mesmo seu (e de outros) comportamento em cursos anteriores, pode ser usado para decidir o que você precisa naquele exato momento.

Preciso me alongar neste artigo? Os benefícios são inúmero com o uso de tecnologias. Basta você acessar qualquer meio de comunicação e ver com seus próprios olhinhos. Espero que este artigo desperte em você a vontade de conhecer mais sobre essas tecnologias emergentes (principalmente no setor educacional).

IDI Instituto de Desenho Instrucional