As técnicas de Machine Learning são assuntos relativamente recentes ao redor do mundo. Ainda que a base teórica já exista há dezenas de anos, foi a disseminação do uso da tecnologia e a evolução e redução dos custos de componentes eletrônicos que facilitaram o crescimento e a popularização dessas ferramentas.
Ainda, a capacidade de processamento computacional das tarefas ajudou imensamente na aplicação da teoria. Hoje, com computadores e dispositivos cada vez mais potentes, temos os recursos necessários para resolver problemas complexos no dia a dia.
No entanto, como qualquer novidade que surge, também existem vários pontos para esclarecer. Com base nisso, elaboramos uma lista com os principais 12 mitos do Machine Learning que você precisa conhecer hoje mesmo. Boa leitura!
1. Machine learning e Inteligência Artificial são a mesma coisa
Esse é o primeiro dos mitos sobre Machine Learning que precisa ser eliminado. Apesar de serem áreas relacionadas, o Machine Learning não é sinônimo de Inteligência Artificial — e vice-versa.
Na prática, o Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial. Ele atua como uma etapa de desenvolvimento da inteligência que, posteriormente, será aplicada na simulação de aspectos do raciocínio humano — o que inclui a capacidade de aprender com novas informações e até tomar decisões.
Fonte: Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning
2. Machine Learning pode trabalhar com qualquer conjunto de dados
O Machine Learning até pode manusear qualquer conjunto de dados, mas a sua efetividade será muito comprometida se isso for realizado sem preparo. Para poder funcionar, o ML precisa de dados adequados para o seu objetivo.
Assim, após os padrões de aprendizado serem estabelecidos e colocados em prática, será possível alcançar resultados mais confiáveis e que, de alguma forma, sejam úteis para seu propósito.
3. Machine Learning só funciona com um conjunto imenso de dados
Outro dos mitos sobre Machine Learning que precisam ser esclarecidos é a premissa que a ferramenta só funciona com muitos dados. É claro que o volume de dados é importantíssimo para o bom funcionamento de diversas técnicas de ML, mas ele está longe de ser uma obrigatoriedade.
As técnicas de ML podem ser usadas com um conjunto de dados limitado, desde que essas informações estejam preparadas para serem reconhecidas e trabalhadas pelas máquinas. Então, o principal ponto deve ser a qualidade dos dados e a escolha adequada das técnicas, pois é isso que vai permitir resultados mais satisfatórios.
4. Machine Learning vai acabar com os empregos
Mais um dos mitos sobre aprendizado de máquinas que, muitas vezes, aparecem nos destaques de notícias ao redor do planeta diz respeito ao desemprego causado pela ferramenta. Obviamente, como qualquer evolução tecnológica, o ML vai eliminar alguns empregos, mas ele está longe de deixar todos os seres humanos sem ocupação.
Então, como é esperado, haverá uma reorganização de alguns postos de trabalho.
A principal mudança poderá ser vista nas rotinas mecânicas, onde o computador — pela capacidade de leitura e processamento dos dados — possui uma vantagem de execução de tarefas repetitivas sobre qualquer pessoa. No entanto, a interpretação e decisão do conhecimento obtido sempre caberá ao profissional humano — e isso dificilmente vai mudar.
5. Machine Learning é totalmente imparcial
Essa também é uma grande falácia sobre o tema.
É importante lembrar que o Machine Learning é realizado por humanos e está sujeito às diretrizes que as pessoas determinam. Por mais que sejam complexos e altamente eficientes, o ML pode trabalhar com base em vieses e, dessa forma, produzir resultados inesperados e parciais.
Um exemplo famoso e relativamente recente foi um experimento realizado pela Microsoft: uma inteligência artificial que aprendeu conceitos racistas pela internet. Assim, vemos que a tecnologia pode ser construída ou manipulada para agir com parcialidade.
6. Machine Learning é mais inteligente que pessoas
A tecnologia tem capacidades incríveis, mas o conceito de inteligência — quando comparada ao cérebro humano — está longe de ser alcançado. É fato que o cérebro é um órgão extremamente complexo e, por isso, é bem difícil de ser reproduzido.
Portanto, esse é um dos mitos sobre Machine Learning que precisam ser abolidos, pois a ferramenta é capaz de muitas coisas, mas dificilmente vai atingir o grau de inteligência e autonomia do cérebro humano.
7. Machine Learning é uma ferramenta acessível para uso
Ainda que bastante difundida, o Machine Learning não é uma ferramenta acessível para todos. Primeiro, a quantidade de pessoas que conseguem utilizá-la é baixa. Segundo, os recursos computacionais que o ML utiliza, muitas vezes, estão indisponíveis para a maioria dos negócios.
Então, em resumo, o Machine Learning ainda é um conceito bem distante da maioria dos negócios — ainda que receba muita atenção do mercado e já esteja presente em muitas empresas.
8. Machine Learning pode resolver qualquer problema de negócio
Definitivamente, não. Como falamos anteriormente, a capacidade de processamento do Machine Learning é grandiosa, mas isso não possibilita que qualquer problema de negócio seja resolvido.
A maioria das questões empresariais, por exemplo, requerem inteligência e a criatividade da análise do cérebro humano. É a capacidade de ligar pontos e pensar fora dos padrões que impossibilita a resolução de problemas com o uso exclusivo dos algoritmos de ML.
9. Machine Learning pode aprender qualquer coisa sozinho
Mais um ponto que precisa ser esclarecido, visto que o Machine Learning não é um conceito mágico e/ou milagroso. É verdade que existem técnicas que deixam a ferramenta mais autônoma mas, no geral, o ML precisa aprender com insumos fornecidos por humanos.
Assim, uma vez que isso seja atendido, ele poderá fornecer os melhores resultados — dentro dos seus limites, claro. Sem esse insumo, o Machine Learning não consegue realizar suas tarefas com assertividade.
10. Machine Learning consegue interpretar dados melhor que os humanos
Como podemos ver, a lista de mitos sobre Machine Learning é extensa. Nesse sentido, a interpretação de dados também não é melhor para os computadores que usam a ferramenta.
A capacidade de leitura é infinitamente maior, mas nem sempre a qualidade resultante das análises é superior ao cérebro humano. O computador só tem em seu favor a velocidade de análise, sendo capaz de revelar com facilidade relações subjacentes aos dados, mas todo o processo anterior ou posterior a isso precisam ser estipulados por nós, humanos.
11. Machine Learning nunca erra
Mito. O Machine Learning, em vários casos, produz resultados errados por uma série de fatores.
Sejam por dados de baixa qualidade ou por uma programação equivocada, as técnicas de Machine Learning sempre vão responder aos inputs de programadores e engenheiros de software. Assim, obviamente, podem produzir resultados de forma equivocada.
12. Machine Learning é um risco aos humanos
Por último, o maior dos mitos sobre Machine Learning e Inteligência Artificial precisa ser esclarecido. Apesar de vermos robôs dançando e fazendo coisas improváveis, essas tarefas são ações programadas pelos humanos.
Ou seja, os robôs não podem colocar a vida dos humanos sob risco por conta própria. Eles precisam ser programados para atacar e, de alguma forma, tentar “dominar” a raça humana.
Imagem promocional de Arnold Schwarzenegger em O Exterminador do Futuro: Destino Sombrio
Sendo assim, como pudemos ver ao longo do conteúdo, o Machine Learning não é uma tecnologia perfeita e independente. Ela precisa da inteligência humana para, no mínimo, preparar o cenário e analisar os resultados.
Apesar disso, ele continua sendo um dos conceitos mais incríveis e poderosos do mundo moderno e, certamente, será muito importante para a evolução da humanidade.
Gostou do conteúdo? Leia também:
