Os 7 Padrões da Inteligência Artificial

Em 1979 na Universidade Estadual de Maringá (UEM), participei como aluno de um primeiro curso sobre Inteligência Artificial (IA), onde tive contato com uma linguagem chamada LISP. Fiquei encantado e disse para mim mesmo, este é um tema que quero me aprofundar. Assim, procurei acompanhar a evolução do tema e foi então que, em outubro de 1986, participei do “I Encontro Regional sobre Inteligência Artificial” em São Paulo, promovido pela “SUCESU – Sociedade dos Usuários de Computadores e Equipamentos Subsidiários”, quando aproveitei para fazer um Curso sobre a linguagem Prolog. Depois disso, houve um longo período onde o tema perdeu relevância. Mais tarde surgiu o aprendizado de máquina, redes neurais e ultimamente a aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço. Com isso, big data, hardware e software muito mais poderosos, houve a volta dos encantos da IA e da computação cognitiva, agora com aplicações práticas para a vida e para o mundo dos negócios.

Em 2016, durante o meu mestrado, comecei a participar do Núcleo Decide da FEA-USP, que desenvolve pesquisas e seminários sobre Tomada de Decisão nas Organizações (TDO). Em 2017 participei do evento sobre Tomada de Decisão em Startups, em 2018, sobre o uso da Intuição na Tomada de Decisão, em 2019 sobre o uso da IA na TDO. Desde então estamos nos aprofundando numa pesquisa acadêmica sobre esse último tema.

Nesse ínterim compartilhei por aqui um artigo com uma introdução à computação cognitiva e outro sobre as 4 ondas da inteligência artificial.

Agora compartilho mais um artigo sobre o tema da IA, com foco em negócios.

Um universo de casos práticos de uso da IA

De veículos autônomos, aplicativos de análise preditiva, reconhecimento facial, chatbots, assistentes virtuais, automação cognitiva e detecção de fraude, os casos de uso para IA são muitos. No entanto, independentemente da aplicação de IA, há semelhanças para todas essas aplicações. Aqueles que implementaram centenas de projetos de IA percebem que, apesar de toda essa diversidade na aplicação, os casos de uso de IA se enquadram em um ou mais dos sete padrões comuns. Os sete padrões são: hiperpersonalização, sistemas autônomos, análise preditiva e suporte à decisão, interações conversacionais / humanas, padrões e anomalias, sistemas de reconhecimento e sistemas orientados a objetivos. Qualquer abordagem personalizada para IA exigirá sua própria programação e padrão, mas não importa em que combinação essas tendências são usadas, todas elas seguem seu próprio conjunto de regras padrão. Esses sete padrões são então aplicados individualmente ou em várias combinações, dependendo da solução específica à qual o AI está sendo aplicada.

Reconhecimento: máquinas que podem reconhecer o mundo

Significa usar o aprendizado de máquina e outras abordagens cognitivas para identificar e determinar objetos ou outras coisas desejadas a serem identificadas na imagem, vídeo, áudio, texto ou outros dados não estruturados principalmente.

Conversacional: máquinas que podem se comunicar como seres humanos

Quando máquinas e seres humanos interagem por meio de formas conversacionais de interação e conteúdo através de uma variedade de métodos, incluindo voz, texto e imagem. Inclui chatbots, assistentes de voz e análise de sentimentos, humor e intenção.

Análise preditiva: ajudando os humanos a tomarem melhores decisões

Implica no uso de aprendizado de máquina e outras abordagens cognitivas para entender como comportamentos passados ou existentes podem ajudar a prever resultados futuros ou ajudar os humanos a tomar decisões sobre resultados futuros com base nesses padrões.

Sistemas orientados a objetivos: resolvendo o quebra-cabeça

Com o poder do aprendizado por reforço e outras técnicas de aprendizado de máquina, as organizações podem aplicar o aprendizado de máquina e outras abordagens cognitivas para dar a seus sistemas a capacidade de aprender por tentativa e erro. Isso é útil para qualquer situação em que você deseja que o sistema encontre a solução ideal para um problema. Inclui jogos, otimização de recursos, solução iterativa de problemas e leilões de lances e em tempo real.

Sistemas autônomos: reduzindo a necessidade de trabalho manual

Sistemas autônomos são sistemas físicos e virtuais de software e hardware capazes de realizar uma tarefa, atingir uma meta, interagir com o ambiente e atingir um objetivo com o mínimo envolvimento humano. Inclui máquinas e veículos autônomos de todos os tipos, como carros, barcos, trens, aviões e muito mais. Também inclui sistemas autônomos, como documentação e geração autônoma de conhecimento, processos de negócios autônomos e automação cognitiva, podendo operar em estreita proximidade com humanos na tomada de decisão preferencial.

Identificando padrões e anomalias: descobre o que combina e o que não combina

Usa o aprendizado de máquina e outras abordagens cognitivas para aprender padrões nos dados e aprender conexões de ordem superior entre os pontos de dados para ver se ele se encaixa em um padrão existente ou se é um erro ou anomalia.  As aplicações incluem detecção de fraude e risco para verificar se as coisas estão fora do comum ou se as expectativas estão acontecendo. Pode encontrar padrões entre os dados e ajudar a minimizar ou corrigir erros humanos. Inclui ainda texto preditivo, onde ele pode analisar padrões de fala e gramática para ajudar a sugerir palavras para acelerar o processo de escrita.

Hiperpersonalização: trata cada cliente como um indivíduo

Significa usar o aprendizado de máquina para desenvolver um perfil de cada indivíduo e, em seguida, fazer com que esse perfil aprenda e se adapte com o tempo para vários propósitos, como exibir conteúdo relevante, recomendar produtos relevantes, fornecer recomendações personalizadas.

Combinando padrões para o sucesso do projeto de IA

Embora possam parecer padrões discretos que são implementados individualmente em projetos típicos de IA, na realidade, vimos organizações combinar um ou mais desses sete padrões para realizar seus objetivos. Ao pensar em projetos de IA em termos desses padrões, as empresas os ajudarão a abordar, planejar e executar melhor os projetos de IA. Na verdade, as metodologias emergentes estão se concentrando no uso desses sete padrões como uma forma de agilizar o planejamento de projetos de IA. Depois de saber que está fazendo um padrão de reconhecimento, por exemplo, você pode obter insights sobre uma ampla gama de soluções que foram aplicadas a esse problema, insights sobre os dados que são necessários para alimentar o padrão, casos de uso e exemplos de aplicativos do padrão, algoritmo e dicas de desenvolvimento de modelo e outros insights que podem ajudar a acelerar a entrega de projetos de IA de alta qualidade.

Considerações finais

Embora a IA ainda esteja na fase inicial de adoção na maioria das empresas, está claro que a identificação e o uso desses padrões ajudarão as organizações a realizar seus objetivos de projeto de IA mais rapidamente, com menos reinvenção da roda e com muito melhores chances de sucesso.

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Referência

Este post é uma tradução resumida e adaptada do artigo da Forbes: The Seven Patterns Of AI, escrito por Kathleen Walch

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5 disciplinas para Aprendizagem Organizacional

Ao rever o meu artigo recente “Por uma Cultura Organizacional +Digital“, lembrei-me da importância da aprendizagem, do conhecimento e de “As Cinco Disciplinas das Organizações que Aprendem” do livro “A quinta disciplina”, de Peter Senge, que continuam válidas na nova economia do seculo 21: Pensamento Sistêmico, Visão Compartilhada, Domínio Pessoal, Modelos Mentais, e Aprendizagem em Equipe.

As cinco disciplinas de aprendizagem organizacional

Decidi então fornecer um resumo destas disciplinas, não meu, mas do próprio Peter Senge em seu livro e que podem ser muito úteis às organizações que entendem e valorizam a aprendizagem em sua Cultura Organizacional, conforme segue:

Organizações que aprendem, são organizações que têm capacidade de aprender, renovar e inovar continuamente. A ideia é sanar as deficiências de aprendizagem, começando pela sua identificação e pela posterior aplicação de algumas técnicas que exercitem um raciocínio sistêmico, o qual permitirá o desenvolvimento das outras disciplinas.

As cinco disciplinas

Domínio Pessoal – Trata-se da capacidade das pessoas em alcançar alto nível de domínio pessoal, comprometendo-se com seu próprio aprendizado ao longo da vida. Senge atribui às tradições espirituais, as raízes desta disciplina. É a disciplina de continuamente esclarecer e aprofundar nossa visão pessoal, de concentrar nossas energias, de desenvolver paciência, de ver a realidade objetivamente, expandir capacidades para obter os resultados desejados e estimular os outros a fazer o mesmo.

Modelos Mentais – Todos nós temos “modelos mentais” que vamos formando durante nossa vida e que vão criando raízes em nossa mente, cada vez mais firmemente. É justamente em decorrência deste fenômeno que nos parece bastante difícil, quando já adultos, promovermos drásticas alterações em nossos modelos mentais. São pressupostos profundamente arraigados, generalizações ou mesmo imagens que influenciam nossa forma de ver o mundo e de agir. É necessário refletir, esclarecer continuamente e melhorar a imagem que cada um tem do mundo vendo como moldar atos e decisões. Numa organização, gerentes podem discutir seus modelos mentais arraigados e, em conjunto, tentar muda-los para o bem do grupo e da empresa. Saber sobre estes modelos, ensina aos líderes a aprender como é contraproducente tentar ditar uma visão, por melhor que sejam as suas intenções.

Visão Compartilhada – Esta, pode ser uma iniciativa organizacional saudável e mais fácil de implementar. Diz respeito a traduzir a visão individual na construção de uma visão compartilhada,  um conjunto de princípios e práticas orientadoras, direcionadas a um mesmo objetivo futuro, benéfico para o grupo. O princípio que voga nesta “disciplina” é que, no grupo organizacional, estimula-se um compromisso genuíno e um verdadeiro envolvimento, não apenas a aceitação tácita de uma orientação que vem de cima. A ideia é elaborar princípios e diretrizes que estimulam o engajamento do grupo em relação ao futuro que se procura. Envolve as habilidades de descobrir “imagens de futuro” que quando são compartilhadas estimulam o compromisso genuíno e o envolvimento, em lugar da mera aceitação.

Aprendizagem em Equipe – Este princípio defende, em suma, o diálogo entre os componentes das equipes que compõem a organização, privilegiando o pensamento conjunto, em sobreposição de valorização ao das idéias individualizadas, preconcebidas. A aprendizagem  em equipe é vital, pois as equipes, e não os indivíduos, são a unidade de aprendizagem fundamental nas organizações modernas. Isto é muito importante, pois se as equipes não tiverem capacidade de aprender, a organização não a terá. A idéia é transformar as aptidões coletivas ligadas a pensamento e comunicação, para que grupos desenvolvam inteligência e capacidades. Esta disciplina começa pelo diálogo, a capacidade dos membros de deixarem de lado as idéias preconcebidas e participarem de um verdadeiro “pensar em conjunto”. As equipes (e não os indivíduos) são a unidade de aprendizagem fundamental nas organizações modernas.

Pensamento Sistêmico – As empresas são um sistema composto por inúmeras partes e que estas, de certa forma, estão conectadas umas às outras, por “fios invisíveis”. E essa conexão entre as partes impõe que toda organização alcance um patamar de educação interna tal, que cada colaborador tenha a capacidade de “ver” o todo empresarial como uma só entidade, e não diferenciado por setores, departamentos, divisões etc. A idéia é criar uma forma de analisar e linguagem para descrever e compreender forças e inter-relações que modelam o comportamento dos sistemas. Esclarecer os padrões como um todo nos ajuda a ver como modifica-los efetivamente.

Segundo Senge são cinco as principais deficiência do processo de aprendizagem nas organizações:

  1. Eu sou meu cargo: limitação a função e falta de objetivos
  2. O inimigo estar lá fora: a culpa é sempre dos outros
  3. A fixação em eventos: ênfase no curto prazo
  4. A não conscientização das mudanças: falta de atenção às sutilizas e aos indicadores de longo prazo
  5. O mito da equipe administrativa: vai bem nas rotinas, mas não nas situações difíceis

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Referência:

Senge, Peter. A Quinta Disciplina, 1998, p. 40-46.

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Startups 🚀: Aprendizagem e Execução

STARTUPS são “Organizações temporárias de base tecnológica, que buscam um modelo de negócios repetívelescalável e lucrativo. Trabalham para fornecer produtos ou serviços em condições de extrema incerteza.” (Considerando as definições de Steve Blank e Eric Ries)

Startup = Growth” – Paul Graham

STARTUPS são caracterizadas por duas macro-fases: Aprendizagem e Execução.

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Durante a Aprendizagem os empreendedores procuram transformar a “ideia” em algo mais concreto, pois ainda não têm um negócio, mas algo que precisa ser estruturado, testado e validado. Começam validando o problema, depois a solução e por fim o modelo de negócios como um todo. Começam ajustando o problema à solução usando protótipos, depois o produto mínimo viável junto ao mercado e aos poucos vão obtendo tração – que é demonstrada por meio do crescimento de receita, lucro, clientes, clientes-piloto, usuários não pagantes, e hipóteses verificadas a respeito dos problemas dos clientes. É claro que o negócio startup só conseguira isso se o produto tiver valor e encantar o cliente de tal modo que ele passe a ser, naturalmente, um parceiro na divulgação do mesmo.

Inicialmente existem muitas incertezas sobre tecnologia, mercado, ambiente externo e recursos, que precisam ser identificadas, trabalhadas e reduzidas a um ponto que valha a pena decidir investir para continuar e crescer. Durante este processo o modelo de negócios vai ficando mais maduro – inclusive com alguns possíveis ajustes estratégicos (pivot), a equipe de sócios e primeiros colaboradores vai se consolidando, o “namoro” com investidores vai acontecendo, consegue os primeiros investimentos, etc.

Depois do ajuste do produto ao mercado e de adquirir tração começa a Execução, com a estruturação da empresa e preparação para crescer. Este é o momento ideal para procurar investimento de capital de risco “de verdade”.

Estas macro fases, de Aprendizagem e Execução, se dividem nas fases de:

1 – Ideia;

2 – Semente (protótipo) – ajuste do problema à solução;

3 – Inicial/startup (um produto mínimo viável com os primeiros clientes) – ajuste do produto ao mercado;

4 – Crescimento ou expansão (estruturação da empresa e processos para o crescimento em escala);

5 – Maturidade ou consolidação.

Alguns conhecimentos podem facilitar a vida do empreendedor ao longo desta jornada. Vide em Trilhas de Aprendizagem para Startups uma coletânea de artigos com informações relevantes a serem consideradas na redução de incertezas e busca pelo sucesso.

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