O futuro é o novo agora, o instante que passou carrega consigo a evolução que já está sendo estudada para ser aprimorada. Estamos em plenos dias onde toda a informação é efêmera e toda a tecnologia é passível de reformulação e aprimoramento, quando o termo Machine Learning vem à tona muitos podem se desesperar pensando ter chego o futuro apocalíptico onde as maquinas dominarão o mundo, muita calma nessa hora Sarah Connor, no artigo de hoje iremos desmitificar a definição de Machine Learning e buscar relacionar com uma das máximas da pedagogia, onde diz-se que podemos aprender mais quando estamos ensinamos.
Muitos vão dizer que no futuro as máquinas dominarão todos os setores do mercado de trabalho, da ponta de captação das matérias primas até a venda do produto em si, o que essas pessoas não reparam é que essa discussão vem se perpetuando desde muito antes da invenção dos super computadores atuais. Desde antes do pico da Revolução Industrial esse sentimento já aflora, e se formos entrar mais a fundo nessa correlação entre história, avanço tecnológico e empregabilidade iremos constatar que as máquinas não roubam o lugar do ser humano, elas viabilizam que o ser humano entenda melhor seu lugar na cadeia de segmentos mercadológicos, fazendo-o repensar sobre como se capacitar para assumir outras etapas da linha.
Quando falamos de aprendizado de máquina estamos nos referindo a um termo que extrapolou as linhas de sua definição, englobando uma cosmovisão singular sobre computadores que possuem a funcionalidade de adquirir informações, diagnosticá-las e utilizar disso para se auto evoluir. Imagine um comando básico sendo o de captar dados seguido pelo comando de aprender com os dados captados, Machine Learning é o modo como nos referimos a tecnologias voltadas ao aprimoramento de si mesmas, podendo e sendo utilizada em uma infinidade de setores para diversas finalidades.
A busca por tornar máquinas mais humanas partiu da necessidade abstrata em criarmos e projetarmos uma espécie de identificação com aquilo que criamos. O homem cria a tecnologia, o homem aperfeiçoa a tecnologia, a tecnologia aperfeiçoa o homem, a tecnologia aperfeiçoa a tecnologia. Imagine isso em escala global, onde zetabytes são criados e movimentados todos os segundos; o mundo da comunicação de dados não dorme, não possui tempo, apenas o agora. Levando mais uma vez para a ilustração figurada, quanto mais ensinarmos uma máquina, melhor será a capacidade dela de aprimorar suas técnicas primárias e rumar para novas e melhoradas versões de si mesma.
Mas agora vamos entender o motivo disso não ser preocupante e levar para uma realidade onde o Terminator ou o Ultron sejam possibilidades além de personagens da ficção, risos.
Esse aprendizado deve ser, em suma, realizado com o mínimo de interação humana, ou seja, sem programação explícita e manutenções constantes e pré-programadas. O processo de aprendizagem é automatizado e iniciado, na teoria, uma única vez, ele só será aprimorado com base nas experiências dessas mesmas máquinas ao longo do desempenhar de seus processos e funções.
Dados são enviados, exportados ou selecionados pelas máquinas e os algoritmos de processamento são usados para construir modelos de Machine Learning a fim de treinar essas máquinas com base nas informações coletadas; quanto melhor for a qualidade desses dados, mais fluida e progressiva será a curva de aprendizagem da tecnologia. A escolha do algoritmo depende do tipo de dados a serem filtrados e do tipo de atividade, finalidade e objetivo que precisa de automação contínua ou apenas ser iniciada, continuada e/ou automatizada.
Um exemplo atual que já caiu no cotidiano de uma grande parcela da população é a funcionalidade de criptografia e decodificação por meio de reconhecimento facial, essa facilidade nada mais é do que um algoritmo de aprendizado de máquina. O mesmo mecanismo pode ser utilizado para computadores detectarem doenças e anomalias por meio da análise e comparação de imagens em um banco de milhares de centenas dizimáticas de pixels, ou também em softwares de tradução linguística em tempo real. Agora lembre-se que estamos comentando apenas uma ínfima funcionalidade, podemos dizer então que o potencial para Machine Learning é gigantesco, proporcional ao avanço tecnológico, só que em velocidade escalonada.
O revolucionário inventor e empresário Steve Jobs fez um paralelo com a capacidade de locomoção de um ser humano com o potencial de avanço que o computador oferece enquanto ferramenta de aprimoramento de técnicas. Jobs viu uma reportagem que comparava e ranqueava diversos seres vivos em uma escala voltada para o poder de locomoção de cada um. O ser humano estava muito mal posicionado e o primeiro ser vivo da lista era a ave conhecida como Condor dos Andes, o momento que o fez ter a epifania foi quando a reportagem abordou que o ser humano saltava muitas posições quando aliado ao uso de uma bicicleta.
Jobs disse então que o computador é uma bicicleta para a mente. O ser humano pode não ser o animal mais rápido, mas é o ser vivo que possui a capacidade cognitiva de aprender e evoluir com as informações que absorve ao longo da vida. O homem por si não é o animal mais rápido, mas cria ferramentas que o deixam mais veloz. Se o computador é a bicicleta para a mente do homem, podemos dizer que os algoritmos de Machine Learning são os carros para o computador.
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