Resenha do capítulo 5 do livro O Algoritmo Mestre

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A EVOLUÇÃO E OS ALGORITMOS 
 
Gabrielle Gomes 
 
O capítulo cinco do livro O Algoritmo Mestre: Como a Busca pelo algoritmo 
de Machine Learning definitivo recriará o nosso mundo — 1ª ed. (2017), intitulado 
“Evolução: o algoritmo de aprendizado da natureza”, foi escrito por Pedro Domingos, 
professor da ciência da computação da universidade de Washington, e também 
especialista em machine learning. A obra possui uma linguagem clara e objetiva de 
modo que o leitor entenda o funcionamento da programação genética, incluindo 
referências do cotidiano, facilitando a compreensão do texto. Nele é retratado que a 
evolução, e a seleção natural criada por Charles Darwin são os principais materiais 
de estudo da tribo dos evolucionários, tendo isso em vista, a teoria da adaptação foi 
integrada na produção dos algoritmos. 
Ademais, o autor expõe como a natureza serviu de inspiração para diversos 
pesquisadores e cientistas, principalmente John Holland, um dos pioneiros no 
assunto. Dessa maneira, o algoritmo genético tem uma atuação similar, já que ele 
seleciona as melhores variações, que são sequências de bits, de uma população 
aleatória para que, a partir delas a mutação decorra e elabore uma versão aprimorada. 
Entretanto, a competição no digital é diferente, pois, a disputa independe da época de 
origem e dá-se mais rapidamente, além de estar diretamente ligada a imortalidade 
desse arranjo. 
Desta forma, as modificações acontecem com o auxílio do sistema de 
classificadores, que determina o conjunto de regras que um algoritmo precisa ter para 
alcançar o objetivo esperado. Diante disso, o escritor revela que o sobrecruzamento 
é responsável por essas transformações, visto que eles são semelhantes à troca de 
DNA dos seres vivos, um seguimento de bits é alterado ou combinado com outro, 
gerando um programa diferente. Ele também mostra como o gradualismo, ideia de 
defesa que a evolução se dá de maneira gradativa, ocorre nesse processo de 
crescimento dos aprendizes genéticos, sendo que as mudanças são desarmônicas e 
sucessivas, de modo que quando se atinge os maiores pontos de desenvolvimento de 
uma geração, provavelmente nas seguintes exista uma constância de melhorias 
pequenas. 
No entanto, o especialista explica que, de agora em diante, os problemas 
começam a surgir. Então, conforme um elemento se aproxima de um maior 
aperfeiçoamento, a população em que ele está inserido, anteriormente aleatória e 
diversa, passa a ser composta por proles desse programa mais adaptado, diminuindo 
a abundância de genes e eliminando outros indivíduos que possam ser possíveis 
potenciais de adaptabilidade. Porém, ao mesmo tempo, intensifica-se a capacidade 
de produção de bons efeitos se combinado com diferentes materiais genéticos, sendo 
mais benéfico na seleção natural do que no machine learning. Esses obstáculos ainda 
não foram resolvidos pelos cientistas e estudiosos da área, deixando a dúvida se o 
sobrecruzamento ajuda ou atrapalha a evolução de algoritmos. 
Apesar de possuir uma linguagem, majoritariamente, clara, objetiva e 
exemplificada, o texto não deixa de ser denso, por causa da quantidade de conteúdo 
exposto, fazendo com que a leitura se torne cansativa. Além disso, existe a presença 
de alguns termos técnicos específicos do campo tecnológico, em que se faz 
necessário o leitor se deslocar do livro para uma plataforma de busca, já que nem 
todos conhecem essas supostas expressões utilizadas. Posto isso, se o interlocutor 
compreende ou cativa essa temática, a leitura pode-se tornar estimulante. 
Em contraponto, o assunto é bastante interessante, a biologia evolutiva 
envolvendo-se na ciência da computação, é admirável que duas faculdades distintas 
sejam, de um certo jeito, complementares. E assim, provoca um anseio em contribuir 
com esse mundo científico, convencendo a refletir sobre a probabilidade de se 
trabalhar com machine learning. E também, a curiosidade a respeito de como os 
problemas expostos serão resolvidos. Em suma, ao ler esse capítulo, emoções 
ambíguas aparecem, no sentido em que é plausível sentir-se “cansado” ou empolgado 
com o texto.