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Muitas pessoas já se questionaram sobre como o aprendizado acontece ao longo da vida humana. A história mostra que desde o princípio do mundo, houve significativas transformações devido ao processo de descobertas e aquisição de novos conhecimentos. E as máquinas, como elas aprendem?  No artigo de hoje, você vai saber como é o processo de aprendizagem das duas categorias.

Ensinar e aprender são verbos que movem todo o mundo e o porquê você já sabe. O processo de ensino aprendizado mudou com o decorrer do tempo e, após a globalização, tudo ganhou nova forma devido aos processos digitais. A área de educação adotou metodologias contemporâneas e melhorou as metodologias ativas.

O cérebro tem infinitas capacidades e na medida em que os novos conhecimentos são adquiridos, as sinapses fazem os vínculos e conexões e acumulam o que se chama de repertório. Quando a pessoa precisa, o “arquivo” do cérebro busca e informação e traz para o processo de comunicação.

O cérebro aprende a partir da combinação de diversos estímulos. O lado esquerdo é responsável pelo perfil acadêmico: do raciocínio lógico, fala, matemática. É o lado responsável por ler, ouvir, falar, observar. Assim, quando você absorve conteúdo sozinho, você está utilizando esta parte do cérebro.

Já o direito, é o lado da criatividade: arte, dança, da coletividade. Quando você debate temas, ensina a alguém ou pratica, você aprende mais, porque o cérebro se esforça para estruturar a sua resposta por meio da interpretação dos dados absorvidos criando um raciocínio coerente.

Desse modo, quando você combina diversos estímulos, o cérebro aprende, já que quando ambos os hemisférios (direito e esquerdo) estão em sintonia, o raciocínio e a memorização são favorecidos, fechando o ciclo do aprendizado.

A figura mostra algumas práticas para a memorização e, uma vez que a pessoa exercita regularmente o cérebro, ele cria novas sinapses (responsáveis pela comunicação entre os neurônios) e fortalece as existentes (neuroplasticidade estrutural).

Dessa forma você pode ter certeza que aprender sempre é possível e o porquê desse processo é uma vida mais feliz e saudável, já que o aprendizado pode incluir a inteligência emocional, algo que só os humanos são capazes de praticar.

Mas o artigo prometeu esclarecer como as máquinas aprendem, então é para agora!

Aprendizado de Máquina

Também conhecido como machine learning, é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores “aprendam” a partir de dados de treinamento e melhorem ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados. 

Os algoritmos desse processo são capazes de detectar padrões nos dados e aprender com eles, a fim de fazer suas próprias previsões. Em suma, algoritmos e modelos de aprendizado de máquina aprendem por meio da experiência.

Na programação tradicional, um engenheiro de computação escreve uma série de instruções que instruem um computador a transformar os dados de entrada em uma saída desejada. As instruções são baseadas principalmente em uma estrutura IF-THEN: quando certas condições são atendidas, o programa executa uma ação específica.

O machine learning, por outro lado, é um processo automatizado que permite que as máquinas resolvam problemas com pouca ou nenhuma entrada humana e tomem ações com base em observações anteriores.

Quando você é atendido(a) por um robô na loja virtual ou num FAQ, significa que ele já recebeu um grande volume das mesmas questões e aprendeu com elas. O processo é contínuo.

Tipos de Machine Learning

Existem vários tipos de aprendizado de máquina. Hoje vamos apenas citar quais são e num próximo artigo, detalharemos cada um deles.

• Aprendizado Supervisionado
• Aprendizado Não Supervisionado
• Aprendizado Semi Supervisionado
• Aprendizado Por Reforço
• Deep Learning (DL)

Usos do Aprendizado de Máquina que Você Talvez Conheça

A seguir, elencamos atividades conhecidas de máquinas, que estão presentes em nosso dia-a-dia. Veja que as máquinas inteligentes já fazem parte da sua vida e dos negócios lucrativos de muitas empresas.

• Segurança cibernética usando análise comportamental para determinar eventos suspeitos ou anômalos que podem indicar ameaças internas, APTs ou ataques de dia zero;
• Plataformas de no ou low-code que aprendem conforme são utilizadas, permitindo que aplicativos que facilitam a rotina de trabalho sejam criados por usuários não-técnicos, como o Azure Machine Learning;
• Projetos de carros autônomos, como Waymo (uma subsidiária da Alphabet Inc.) e Autopilot da Tesla;
• Assistentes digitais como Siri, Alexa e Google Assistant que pesquisam informações na web em resposta aos nossos comandos de voz;
• Recomendações personalizadas para o usuário que são orientadas por algoritmos de aprendizado de máquina em sites e aplicativos como Netflix, Amazon e YouTube;
• Soluções de detecção de fraude e resiliência cibernética que agregam dados de vários sistemas, descobrem clientes que apresentam comportamento de alto risco e identificam padrões de atividade suspeita;
• Reconhecimento de imagem usado de forma confiável para reconhecimento facial, leitura de caligrafia em cheques depositados, monitoramento de tráfego e contagem do número de pessoas em uma sala;
• Detecção do tom das avaliações de clientes para avaliar o desempenho da empresa;
• Dispositivos médicos vestíveis que capturam dados valiosos em tempo real para uso na avaliação contínua da saúde do paciente (veja imagem abaixo);
• Análise de segmentação de mercado para agrupar clientes de acordo com hábitos de compra e determinar diferentes tipos de consumidores.

Esses são só alguns dos muitos exemplos existentes. Há muito mais que o machine learning pode fazer, e onde está sendo aplicado. No mundo dos negócios significa mais eficiência, redução de custos e melhor experiência do cliente.

Como você viu nesse artigo, o processo de aprendizado é fundamental para o desenvolvimento do mundo e do ser humano. A inteligência humana criou uma inteligência artificial, menor, mas que prova o poder do cérebro. Em sua empresa ou em sua função, estimule o aprendizado continuo de sua equipe ou de você mesmo(a).

Quer saber mais sobre o aprendizado de máquina e outros assuntos de tecnologia para inovação em seus negócios?