Atividade 3 - Inteligência Artificial E Aprendizado de Máquina

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A aprendizagem máquina trás aspectos comportamentais que atualmente estão sendo
aplicados nos robôs inteligentes. Existem robôs que já imitam comportamentos humanos,
como abrir portas, correr, saltar, outros com aparência humana. Através da inteligência
artificial é possível ensinar os sistemas inteligentes a trabalhar, pensar e raciocinar, e mais
ainda, ensinam a ensinar. Como exemplo, são os aplicativos tutores que forçam o
aprendizado do vocabulário e apoio ao aprendizado de várias ciências através da
inteligência do Watson da IBM. Os tutores auxiliam alunos nos seus estudos, através de
perguntas e o direcionam para a resposta certa, perguntando de outra maneira ou através
de dicas. Watson irá adaptar para cada aluno um melhor ensino aprendizado através de
técnicas diferenciadas. Outras tecnologias que utilizam a inteligência artificial de
aprendizado são os dispositivos que guardam informações biométricas, como o
reconhecimento facial para o desbloqueio de smartphones, identificação de similaridades
em redes sociais, análise facial para o acesso a sistemas e em ambientes restritos. Através
do reconhecimento facial os sistemas inteligentes podem localizar criminosos e acionar as
autoridades sobre sua localidade. O aprendizado máquina está também apoiando a área da
saúde através mineração de dados a partir de bases médicas na descoberta de novos
medicamentos para o tratamento de doenças complexas.
Diante deste contexto, em um texto escrito, explique como ocorre o aprendizado máquina,
através da mineração de dados, no caso do Watson da IBM, para realizar, um melhor
ensino aprendizado ou, na área da saúde descobrindo novos medicamentos para o
tratamento de doenças? Que tipo de ferramentas computacionais são utilizadas para
realizar tal aprendizado máquina?
O aprendizado de máquina, no caso do Watson da IBM, é utilizado para obtenção de
respostas rápidas, a partir de analises de enormes quantidades de dados combinando
tecnologia de Inteligência Artificial e a linguagem humana.
Nos dias de hoje, quando se diz respeito a armazenamento em nuvem, a partir de
posts, fotos, fórmulas, textos, pesquisa e muito mais, é muito comum todos os dias serem
geradas exorbitantes de informações. Por não serem visíveis para os computadores e
tecnologias, muitos casos, a maioria, tratam-se de dados desestruturados.
Então entra em cena, o Watson da IBM. Sendo capaz de aprender com os dados
interpretados, podendo assim criar linhas de racicínio a partir deles.
Interpretando na linguagem natural que foram produzidos por pessoas após fazer
analises de grandes quantidades de dados, a plataforma é capaz de adquirir novos
conhecimentos.
Na linha de racícinio que se diz respeito a aprender com os dados interpretados, o
Watson da IBM o que é chamado de cognição que é a capacidade que a mente humana
tem de adquirir novos conhecimentos com base nas informações que recebe a todo
momento, é correto afirmar que o Watson é uma inteligência artificil por ser capaz de
realizar essa simulação.
Com esse comportamento é possível prever tendências de consumo antes que
sejam lançadas no mercado, responder a perguntas antes que elas sejam feitas, ou até
mesmo reconhecer doenças em pacientes antes mesmo que eles apresentem sintomas,
permitindondo fazermos coisas jamais feitas antes.
O Watson da IBM tem sido usado em diversos seguimentos, um deles é no
tratamento de câncer em uma parceria com o Hospital Mãe de Deus, com imagens e dados
dos exames de cada paciente que são recebidos pela plataforma, são otimizados e
apontados os tratamentos individualizados.
Diante do contexto que se diz respeito sobre machine learning, mais conhecido no
Brasil como aprendizado de máquina, é a tecnologia que é capaz de de aprender diante de
respostas esperadas por meio de assossiações de dados, podendo ser números, imagens e
tudo que possa ser identificado.
E como é o funcionamento da tecnologia de aprendizado de máquina? A tecnologia
de aprendizado, nada mais é que algoritimos que criados a partir de dados que futuramente
serão utilizados para analises e no final do processo esses seus resultados sáo utilizados
para que o sistema crie seus proprias perguntas ou regras, diferente do método de criação
de software tradicional, que a partir do processamento de dados se obtem respostas
baseadas em um conjunto de regras.
Uma das vantagens da tecnologia Machine Learning é que mesmo antes de serem
implementados, os conjuntos de dados são treinados em grupos, outro ponto é que o
aplicativo ou software que utiliza essa tecnologia, quando é colocado para treinar com o
número de experiências o software ou aplicativo melhora gradualmente e automaticamente
Esse tipo de processo se chama iterativo, o treinamento é assistido nessa primeira
etapa. Essa melhoria deve-se ao fato de que o processo iterativo realize associações em
grandes quantidades de informações entre dados e elementos. Como se trata de uma
grande quantidade de dados, os resultados não seriam suficientes caso suas associações e
padrões fossem feitas por humanos, sem a utilização da tecnologia de machine learning.
Após esse treinamento inicial, o software ou aplicativo está apto para ser utilizado
para apresentar os dados com maior precisão sendo usado para aprender sozinho e em
tempo real.