À medida que os sistemas de inteligência artificial (IA) ficam cada vez mais complexos, essas plataformas são mais e mais empregadas para fazer previsões, gerando resultados de modelos preditivos, em diversas áreas de nossas vidas. Porém, ao mesmo tempo em que há esse aumento da utilidade do sistema, há uma preocupação sobre a confiabilidade, em meio a margens de erro cada vez maiores em previsões elaboradas por estes sistemas. Mas, afinal, podemos confiar em IA?
A ciência da gestão de dados oferece um conjunto de ferramentas que podem tornar os sistemas de IA ainda mais confiáveis, de acordo com Thomas G Dietterich, professor emérito e diretor de pesquisa de sistemas inteligentes da Oregon State University. Isto porque, segundo o especialista, as máquinas também podem aprender, assim como os humanos.
Inteligência Artificial com a lógica humana
A intuição humana ainda supera a IA, principalmente em situações em que é preciso tomar decisões diante de uma uma crise. Pessoas, especialmente aquelas que trabalham em suas áreas com grande experiência e especialização, são simplesmente mais confiáveis.
De acordo com estudos da Universidade da Califórnia, há grupos de profissionais, como controladores de tráfego aéreo ou operadores de usinas nucleares, que são altamente confiáveis, mesmo em uma situação de alto risco. São profissionais que desenvolvem a capacidade de detectar, conter e se recuperar de erros e praticar a resolução de problemas de improviso.
Isso se deve à “preocupação com o fracasso” e também à rotina desses profissionais, que atuam de forma preventiva, sempre procurando por alterações que podem gerar falhas nos sistemas. Essas ações servem como base para possíveis explicações, em caso de acidentes. Por isso, podemos dizer que os profissionais humanos trazem níveis muito mais altos de “consciência situacional” e sabem quando recorrer à experiência uns dos outros.
Esses princípios são úteis quando se pensa em como construir um sistema de IA totalmente autônomo, ou como projetar maneiras de organizações humanas trabalharem em conjunto com a IA. Os sistemas de Inteligência Artificial podem adquirir alta consciência situacional, graças à sua capacidade de integrar dados de várias fontes e reavaliar continuamente os riscos
Colaboração entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana
Onde os sistemas de IA e os humanos colaboram, é necessário um modelo mental compartilhado. A Inteligência Artificial não deve bombardear suas contrapartes humanas com informações irrelevantes e também deve compreender e ser capaz de prever o comportamento de equipes humanas.
Por isso, o homem pode ensinar a máquina a trazer as informações mais relevantes e necessárias para solucionar qualquer situação, tornando a IA cada vez mais confiável e útil. Esta simbiose é mais forte do que nunca entre os sistemas humanos e os sistemas de IA. E é essa colaboração que vai trazer cada vez mais confiabilidade na IA.
A importância da Machine Learning
O machine learning (ML) — ou aprendizado de máquina — consiste em um método que permite que o computador tome decisões, segundo análise de dados, com base em determinadas regras e algoritmos. Trata-se de uma forma automatizada para busca de informações interessantes em meio a uma grande quantidade de dados.
O que vai fazer a máquina buscar exatamente o que interessa?
Conforme são alimentados com mais dados relevantes, os sistemas se tornam cada vez mais capazes de aprender a reconhecer padrões e fornecer insights certeiros para as organizações. E é aí que está a importância do machine learning para as empresas. Pois, à medida que as ferramentas de ML coletam dados de dentro e de fora de uma organização, elas conseguem adquirir conhecimentos estratégicos para o negócio.
Algumas ferramentas de Machine Learning
Para estar cada vez mais antenada aos comportamentos humanos, a Inteligência Artificial usa o ML com diferentes recursos, entre eles:
- Modelagens matemáticas: para prever resultados por meio de equações que ajudem a descobrir algum significado nos dados
- Classificação: com base nos dados oferecidos, cruzados com dados desejados.
- Aprendizagem supervisionada: treinamento para entender e analisar novos dados, com base nas decisões anteriores
- Aprendizagem não supervisionada: quando o próprio programa tenta descobrir algum relacionamento interessante entre os dados ou tendências que contribuam para facilitar a tomada de decisão.
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A IA e o ML são essenciais e confiáveis para áreas como gestão, marketing, vendas e varejo.
Aplicando as metodologias certas e utilizando um conjunto de dados apropriado, é possível prever, de forma confiável, oportunidades de negócio que dificilmente seriam descobertas com análises humanas.
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