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Máquinas que aprendem

Produtos inteligentes já fazem parte do nosso dia a dia, e não há limite à vista para seu potencial

Guy Perelmuter*, O Estado de S.Paulo

13 de abril de 2017 | 06h00

O campo de pesquisa denominado Inteligência Artificial existe desde 1956. Após  algumas décadas de promessas e muitas expectativas, começamos a conviver definitivamente e de forma irreversível com máquinas dotadas de habilidades cognitivas - algo que até então estava ao alcance apenas dos seres humanos. Conjuntos gigantescos de dados (conhecidos como big data), algoritmos inovadores executados em processadores cada vez mais velozes, capacidade de armazenamento ilimitada e uma redução significativa no custo da infraestrutura tecnológica permitem que o desenvolvimento de aplicações e dispositivos “inteligentes” torne-se uma realidade.

A área de pesquisa em Inteligência Artificial (ou IA) pode ser subdividida de diversas formas - seja em função das técnicas utilizadas (como por exemplo sistemas especialistas, redes neurais artificiais, computação evolutiva) ou dos problemas endereçados (visão computacional, processamento de linguagem e sistemas preditivos, entre outros). Atualmente, uma das técnicas de IA mais utilizadas para o desenvolvimento de novas aplicações é conhecida como machine learning (“aprendizado da máquina”), ou ML. De forma simplificada, em ML procura-se apresentar aos algoritmos inteligentes a maior quantidade possível de dados, permitindo que os sistemas desenvolvam a capacidade de realizar recomendações autonomamente.

A percepção da relevância das mudanças que serão possíveis em praticamente todas as indústrias é refletida no aumento dos investimentos em startups de software do setor: de acordo com a CB Insights, globalmente esse valor saiu de cerca de US$ 600 milhões em 2012 para mais de US$ 5 bilhões em 2016. Vale observar que esses números não incluem os investimentos em pesquisa realizados por governos, universidades e corporações ao redor do mundo.

Empresas de tecnologia - como Google, Microsoft, Apple, Facebook e Amazon - já incorporam técnicas inteligentes em seus produtos e caminham rumo a um futuro onde todas as suas linhas de negócios terão uma componente de ML embutida. Não importa a natureza da aplicação - tradução simultânea automática durante uma ligação, recomendações do que você quer (ou vai querer) comprar online, ou o correto reconhecimento da sua voz na interação com seu celular.

Um dos grandes desafios para as empresas é definir a melhor forma de utilização deste conjunto de novas técnicas, que irão conter aspectos probabilísticos em suas respostas - em outras palavras, os algoritmos estimam uma solução para determinado problema, não havendo garantia de que essa seja, de fato, a melhor solução. Ou o processo é robusto e confiável, em função da qualidade da implementação e das técnicas utilizadas, ou os resultados serão prejudiciais à saúde financeira da empresa em questão.

O número de aquisições de startups de machine learning vem crescendo, liderado pela atuação das grandes empresas de tecnologia e, mais recentemente, com a participação de outros setores, como o automobilístico, de eletroeletrônicos e industrial. Desde 2012, também de acordo com a CB Insights, mais de duzentas aquisições foram efetivadas, movimentando bilhões de dólares. Nomes como a startup Nervana (cujo lema é “Fazendo máquinas mais inteligentes”), adquirida pela Intel em agosto de 2016 por cerca de US$ 350 milhões, ou a Turi (cujo nome é uma homenagem a Alan Turing, de quem falamos semana passada, comprada pela Apple por US$ 200 milhões), ou a Viv (em outubro de 2016, a Samsung pagou US$ 215 milhões por essa empresa para lançar sua própria assistente pessoal digital, concorrendo com a Siri, da Apple). Essas transações indicam claramente que diversas verticais de negócios perceberam a necessidade de incorporar “inteligência” aos seus processos e produtos.

Uma das transações mais interessantes ocorreu em novembro de 2016: a aquisição da canadense Bit Stew pela General Electric, por cerca de US$ 150 milhões. A Bit Stew desenvolveu uma plataforma para integrar e analisar dados obtidos através de dispositivos industriais “conectados”. É justamente sobre essa integração entre objetos do mundo real com o mundo digital - também chamada de Internet das Coisas - que iremos falar na próxima semana. Até lá.

*Investidor em novas tecnologias, é Engenheiro de Computação e Mestre em Inteligência Artificial

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