As máquinas estão adquirindo capacidade para pensar ou para ajudar o ser humano a tomar decisões?
O termo computação cognitiva é a capacidade de computadores pensarem praticamente como seres humanos. Os computadores que eram utilizados para efetuar cálculos evoluíram para utilização de sistemas programáveis e estão sendo usados para processamento de informações e tomadas de decisões baseadas em experiências anteriores, sem depender da intuição, possibilitando que robôs entendam sentimentos e sensações como o cérebro humano.
Os sistemas estão se tornando capazes de compreender a linguagem natural dos humanos, como a voz, texto, imagem e outros dados considerados desestruturados. O surgimento do sistema cognitivo veio para marcar uma nova era na computação, porque, diferente do modelo defasado com informações pouco aproveitadas, o computador equipado por algoritmos de aprendizados resulta em uma tecnologia capaz de interpretar esses dados, gerando lógicas e insights a partir da estruturação e cruzamento da informação.
A inteligência artificial já está presente em muitos dos serviços que usamos hoje, permitindo que a Amazon nos recomende livros, o Netflix nos indique filmes e o Google ofereça resultados de buscas mais relevantes. Algoritmos também passaram a estar presentes nas negociações feitas em Wall Street, indo às vezes longe demais, como em 2010, quando um algoritmo foi apontado como culpado por uma perda de bilhões de dólares na Bolsa Nova York. Portanto, devemos estar preparados para as tecnologias futuras e precisamos entender como elas mudarão a sociedade, a economia e o nosso dia-a-dia.
Máquinas que pensam estão cada vez mais próximas da realidade
Em uma reportagem para a BBC, a jornalista Jane Wakefield relata que especialistas acreditam que a inteligência das máquinas se equiparará à de humanos até 2050, graças a essa nova era de capacidade de aprendizado. Isso significa que estamos criando máquinas que podem ensinar a si mesmas a participar de jogos de computador – e serem muito boas neles – e também a se comunicar simulando a fala humana, como acontece com os smartphones e seus sistemas de assistentes virtuais.
A professora da Universidade de Stanford, Fei-Fei Li, por exemplo, passou os últimos 15 anos ensinando computadores a enxergar. Seu objetivo é criar olhos eletrônicos para robôs e máquinas e torná-los capazes de entender o ambiente em que estão. Em 2007, Li e um colega deram início a uma tarefa desafiadora: filtrar e identificar 1 bilhão de imagens obtidas na internet para que sirvam de exemplos do que é o mundo real para um computador. Eles pensavam que, se uma máquina visse imagens suficientes de uma determinada coisa, como um gato, por exemplo, seria capaz de reconhecer isso na vida real. Nos últimos anos, esses sistemas tornaram-se especialmente bons em reconhecer imagens, com uma margem de erro média de 5%. Até agora, ensinaram um computador a ver objetivamente ou a contar uma história simples quando vê uma imagem. Mas, quando pede para que a máquina avalie uma imagem de seu filho em uma festa de aniversário, o computador simplesmente diz se tratar de um “menino de pé ao lado de um bolo”. Este é o próximo passo de sua pesquisa: fazer com que máquinas entendam uma cena por completo, além de comportamentos humanos e as relações entre diferentes objetos.
Sobre a Happy Code
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