Esqueça o que você pode ter ouvido. Aprendizado de máquina não é um conceito novo ou um estudo em sua infância.

Se formos técnicos, aprendizado de máquina na verdade existe desde os anos 1950, quando Arthur Samuel cunhou o termo na IBM. Modelos estatísticos iniciais naquela época abriram caminho para a inteligência artificial moderna de hoje.

Pelo contrário, enquanto o aprendizado de máquina de hoje está muito à frente do que costumava ser, sempre há espaço para melhorias.

Com avanços em algoritmos, modelagem estatística e computação, o aprendizado de máquina só se tornará mais eficiente. E embora nem sempre seja fácil prever como será essa eficiência, alguns especialistas têm uma ideia.

Então, perguntamos a 5 pessoas com conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina sobre suas opiniões sobre o futuro da área. Vamos ver o que eles têm a dizer.

Futuro do aprendizado de máquina

Dependendo de quão bem você entende o aprendizado de máquina, algumas dessas percepções podem soar familiares, outras podem expor você a novas ideias.

Independentemente disso, você pode pular para uma percepção que desperte seu interesse clicando em qualquer um dos 5 links abaixo:

1. Personalização ajustada
2. Melhores experiências de motores de busca
3. Evolução das equipes de dados
4. Ambientes sem código
5. Ascensão da computação quântica

1. Personalização ajustada

Ben Wald, Co-Fundador & VP de Implementação de Soluções na Very

O aprendizado de máquina pode ser um método de análise de dados, no entanto, está influenciando constantemente a vida daqueles que possuem dispositivos IoT como smartwatches, telefones, carros e mais. Aqui está o que Ben tem a dizer sobre a relação única entre aprendizado de máquina e consumidores.

“Com 90% de todos os dados gerados nos últimos dois anos, muitos deles crescem a partir de uma variedade de dispositivos inteligentes que conectam nossos telefones, pulsos e casas. Como resultado, as empresas têm mais maneiras do que nunca de construir relacionamentos com seus clientes.

Usando aprendizado de máquina, as corporações podem ajustar sua compreensão de seu público-alvo para informar o desenvolvimento de produtos, marketing e vendas. Com algoritmos para detalhar exatamente como seus produtos estão sendo usados, desenvolvedores e designers podem personalizar produtos de forma muito mais precisa do que nunca, maximizando o valor tanto para a empresa quanto para o consumidor.”

Com mais avanços nos algoritmos de aprendizado de máquina, começaremos a ver hiper-segmentação e personalização ajustada para clientes em uma escala maior.

2. Melhores experiências de motores de busca

Dorit Zilbershot, Diretora de Produto na Attivio

Você pode não estar ciente disso ao rolar pelo Google em busca de um artigo, mas a classificação desses resultados é feita com um propósito. Ultimamente, o aprendizado de máquina tem tido uma enorme influência nos resultados dos motores de busca. Dorit está aqui para explicar mais.

“Os motores de busca vão melhorar tanto a experiência do usuário quanto a do administrador de forma significativa nos próximos anos. Com o desenvolvimento adicional de redes neurais e aprendizado profundo, os motores de busca do futuro serão muito melhores em fornecer respostas e insights altamente relevantes para o usuário que está pesquisando.

Atualmente, somos muito bons em entender quais resultados devem ser servidos com base no perfil do usuário e na consulta. No entanto, esse processo ainda requer configurações manuais e compreensão de como os motores de busca funcionam. No futuro, os resultados serão adaptados ainda mais ao indivíduo com base em suas interações passadas, preferências e as palavras que usaram, sem qualquer administração manual. Também seremos proativos em alertar as pessoas sobre possíveis problemas antes mesmo de acontecerem e fornecer recomendações acionáveis para garantir uma operação suave e uma excelente experiência de busca.”

Com mais e mais conteúdo sendo publicado a cada segundo do dia, será interessante ver as maneiras como os algoritmos de aprendizado de máquina continuam a otimizar os resultados de busca com o usuário em mente.

3. Evolução das equipes de dados

Henrique Senra, VP de Desenvolvimento de Produto na SlicingDice

Não é incomum que equipes de TI e dados fiquem sobrecarregadas com tarefas de programação e sistemáticas. No entanto, Henrique acredita que mais avanços no aprendizado de máquina ajudarão a evoluir o dia a dia dessas equipes.

“É quase impossível prever o futuro do ML e da IA. Se você dissesse a especialistas em tecnologia há 20 anos o que poderíamos fazer com ML hoje, eles provavelmente seriam céticos, para dizer o mínimo.

No entanto, existem certas tendências em como o ML está sendo usado hoje e como esses casos evoluirão no futuro próximo. O ML será uma das ferramentas fundamentais para desenvolver e manter aplicações digitais nos próximos anos. Isso significa que as equipes de TI/dados gastarão menos tempo programando e atualizando aplicações, mas sim terão elas aprendendo e melhorando continuamente suas operações.”

Vou levar a percepção de Henrique um passo adiante e dizer que mais automação de processos robóticos inteligentes – com a ajuda do aprendizado de máquina – reduzirá o número de tarefas redundantes feitas por programadores. Leia nosso guia para iniciantes sobre automação de processos robóticos se você ainda não estiver familiarizado com isso.

4. Ambientes sem código

Tony Fader, Desenvolvedor de Software ML/NLP na AppSheet

O aprendizado de máquina provavelmente evoluirá as tarefas das equipes de dados, mas também será mais acessível para um público mais amplo. Estou me referindo a ambientes de baixo a nenhum código. Aqui está o que Tony diz sobre esse fenômeno mais recente.

“O aprendizado de máquina se tornará apenas mais uma parte da engenharia de software. Frameworks de código aberto como Tensorflow, Keras e PyTorch não apenas padronizaram a maneira como as pessoas implementam algoritmos de aprendizado de máquina, mas também removeram os pré-requisitos para fazê-lo. Você não precisa de um Ph.D. para fazer aprendizado de máquina, você só precisa baixar alguns pacotes e seguir um curso online para se atualizar. Empresas como a nossa estão dando um passo adiante e permitindo que qualquer pessoa (não apenas programadores) use aprendizado de máquina sem código em seus próprios aplicativos personalizados.”

Isso pode soar como utopia, mas com tanta infraestrutura, conjuntos de dados e ferramentas disponíveis hoje, esses tipos de ambientes estão lenta mas seguramente sendo implementados. Confira o guia abrangente de nossa equipe de pesquisa sobre as diferenças entre desenvolvimento de baixo código e sem código para mais informações.

5. Ascensão da computação quântica

Matt Reaney, Fundador & CEO da Big Cloud

Você pode ter ouvido falar de computação quântica em filmes de ficção científica, mas essa disciplina é muito real. Não há realmente uma maneira fácil de definir computação quântica além de que algoritmos quânticos têm o potencial de levar a muitas outras inovações. Vamos ouvir o que Matt diz sobre computação quântica.

“A computação quântica vai desempenhar um papel enorme no futuro do aprendizado de máquina. A integração da computação quântica no aprendizado de máquina transformará o campo, pois veremos processamento mais rápido, aprendizado acelerado e capacidades aumentadas. Isso significa que problemas complexos que não temos a capacidade de resolver com métodos atuais poderiam ser resolvidos em uma pequena fração de tempo. O potencial para isso é enorme e poderia impactar milhões de vidas para melhor – notadamente em saúde e medicina.”

Até agora, não há hardware ou algoritmos quânticos prontos para o mercado. No entanto, muitas agências governamentais e empresas de pesquisa investiram milhões para tirar a computação quântica do papel.

Menções honrosas

Houve tantos pontos de discussão ótimos de nossos colaboradores, que eu só queria tocar em mais alguns antes de encerrar.

“O inverno da IA está no horizonte”

O inverno está chegando, de acordo com Tony da AppSheets. Tony menciona que o verão da IA – significando um período de altas expectativas e grandes rodadas de financiamento para startups habilitadas por IA – logo esfriará.

• A desvantagem? Manchetes chamativas de robôs semelhantes a humanos serão menos frequentes – levando os leitores a acreditar que a IA e o aprendizado de máquina ficaram obsoletos.
• A vantagem? Tony diz que mais avanços semelhantes a planilhas serão feitos, e eles serão igualmente transformadores.

“Bots autoaprendizes”

Alexandra Zelenka, Escritora Técnica da DDI Development, afirma que à medida que o aprendizado de máquina se torna mais sofisticado, veremos um aumento no uso de robôs inteligentes. Claro, isso também depende do ritmo de como as redes neurais artificiais e o aprendizado profundo progridem.

Independentemente disso, a robótica sem dúvida desempenhará um papel cada vez mais importante em tornar nossas vidas mais fáceis por meio da automação. De drones inteligentes a robôs de fabricação, isso será possível com a ajuda do aprendizado não supervisionado.

Concluindo

No G2, adoramos reunir insights de especialistas da indústria, especialmente quando se trata de algo tão crucial para a inovação tecnológica quanto o aprendizado de máquina. Agradecemos novamente aos nossos colaboradores por levar as ideias atuais sobre aprendizado de máquina um passo adiante e por introduzir algumas novas ideias também.

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