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Inteligência Artificial: A batalha entre dados e algoritmos

Inteligência Artificial: A batalha entre dados e algoritmos

by 25 de junho de 2018 0 comments

Filippo Di Cesare* –¬†

Há uma batalha contínua entre dados e algoritmos? Quem está ganhando?

Foto: Divulgação

N√£o h√° d√ļvida de que a Intelig√™ncia Artificial √© um dos pontos tecnol√≥gicos mais efervescentes. Segundo o estudo do Gartner “O valor comercial da intelig√™ncia artificial em todo o mundo, 2017-2025”, √© que o volume de solu√ß√Ķes de neg√≥cios empresariais baseadas em plataformas de Intelig√™ncia Artificial crescer√° drasticamente em todo o mundo, com um aumento de 70%, em 2018 em rela√ß√£o ao ano anterior. E isso pode triplicar em 2022, quando o neg√≥cio deve valer US$ 3,900 bilh√Ķes.

A explos√£o da Intelig√™ncia Artificial tem transformado profundamente a sociedade moderna, impulsionado pela capacidade computacional cada vez maior e as quantidades continuamente crescentes de dados e informa√ß√Ķes dispon√≠veis hoje. Isso afetar√° todos os aspectos de nossas vidas e ser√° uma das tecnologias mais disruptivas dos pr√≥ximos anos.

Para mim, √© claro que, como diretor de uma empresa voltada para auxiliar seus clientes na transforma√ß√£o digital, a ado√ß√£o de solu√ß√Ķes utilizando Intelig√™ncia Artificial √© a base das atividades di√°rias e dos motivos de debate com colegas e clientes. Hoje, lendo a imprensa especializada e f√≥runs de discuss√£o na Internet, parece haver uma batalha entre dados e algoritmos, para suportar os melhores aplicativos baseados em IA. √Č poss√≠vel ler artigos que parecem ser quase express√Ķes de fac√ß√Ķes opostas; tendenciosa de acordo com a prefer√™ncia de dados sobre algoritmos ou vice-versa.

O que caracteriza a Inteligência Artificial do ponto de vista tecnológico é o método/modelo de aprendizagem com o qual a inteligência se torna habilidosa em uma tarefa ou ação (daí a distinção entre os vários Machine Learning, Aprendizagem Profunda, etc). Portanto, dados quanto os algoritmos são necessários para o desenvolvimento de uma aplicação baseada em IA.

Existe realmente uma batalha entre dados e algoritmos?
J√° faz muito tempo desde que deixei a Faculdade de Ci√™ncias Estat√≠sticas em Bolonha (It√°lia), mas com todos os investimentos que estamos fazendo na empresa no campo de Machine Learning e Intelig√™ncia Artificial em geral, eu estou frequentemente envolvido nessas √°reas em interessantes discuss√Ķes de projetos com meus colegas, que lideram o departamento Digital, e felizmente s√£o muito mais experientes do que eu.
Do meu ponto de vista, se √© verdade que – como afirma Geraldo Salandra – “Intelig√™ncia Artificial √© o foguete, mas os dados s√£o o combust√≠vel”, tamb√©m √© verdade e ineg√°vel que a IA √© uma combina√ß√£o de dados e algoritmos.

N√£o h√° d√ļvida de que sem combust√≠vel (ou seja, dados) voc√™ n√£o vai a lugar algum, mas tenha em mente que tamb√©m √© verdade que a escolha do algoritmo correto pode compensar a m√° qualidade dos dados, e √© igualmente certo que escolher um algoritmo errado pode empobrecer os efeitos de excelentes dados.

Devemos assumir que os dados s√£o mais importantes que os algoritmos?
Eu não acho que é sempre assim. Eu entendo o valor fundamental da infraestrutura de dados e análise para alimentar os algoritmos de Inteligência Artificial.

Em nossa experi√™ncia cotidiana, “coleta e prepara√ß√£o de dados” s√£o, de fato, as atividades que requerem mais tempo para o desenvolvimento de aplica√ß√Ķes baseadas em Intelig√™ncia Artificial, comparadas com aquelas para a sele√ß√£o e desenvolvimento de um modelo. √Č por isso que investimos muito para fornecer aos nossos clientes a melhor infraestrutura de dados para alimentar e treinar algoritmos.

Mas nos algoritmos é necessário um ótimo trabalho: ninguém pode dizer com certeza qual algoritmo terá o melhor desempenho sem antes ter tentado diferentes. Elaborar e comparar algoritmos e modelos para escolher os adequados é uma atividade crucial para definir o sucesso de uma solução de IA:

Qual algoritmo devo usar?
Quantas horas de treinamento de algoritmo tenho à minha disposição?
Qual é o tipo, a qualidade e o tamanho dos dados disponíveis para mim?

A qualidade do conjunto de dados influenciará diretamente o sucesso do modelo preditivo. Com foco nos dados, é possível transformar um banco de dados ruim em um que vale a pena ser usado na aplicação da Inteligência Artificial, mas também é essencial escolher o algoritmo e modelo corretos que se ajustam aos dados disponíveis e que são consistentes com os dados dos objetivos de negócio.

Aqui estamos n√≥s: o neg√≥cio. A palavra que muitas vezes falta nos artigos que li, onde a prioridade dos dados sobre os algoritmos √© debatida ou vice-versa, s√£o precisamente “neg√≥cios”. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados de boa qualidade e algoritmos relevantes permite melhores informa√ß√Ķes e aplica√ß√Ķes; mas obter esse tipo de dados e algoritmos n√£o √© apenas uma quest√£o t√©cnica: habilidades empresariais profundas s√£o necess√°rias para gerar valor significativo e aplicativos de intelig√™ncia artificial para empresas.

Dados e algoritmos n√£o se op√Ķem, mas s√£o aliados em uma estrat√©gia orientada para os neg√≥cios.

*Filippo Di Cesare é CEO da Engineering do Brasil

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