"Diferente daquilo que você pode vir a acreditar, a Inteligência
Artificial (IA) não está limitada a laboratórios de pesquisa e nem é uma função
exclusiva de robôs. Na verdade, a IA não é algo tão “sobrenatural” como a maior
parte das pessoas pensa, pelo contrário, ela é até relativamente simples. Um
dos ramos da Inteligência Artificial que, embora não seja encontrado com tanta frequência
em ambientes físicos ou estrutura pública é mais comum do que pensamos é o de
Reconhecimento de Padrões. Você tem exemplos disso todos os dias em seu
computador, pois basicamente trata-se de um sistema capaz de organizar
informações de acordo com determinados dados. Sabe o filtro Anti-spam do seu e-mail?
Então esse é um exemplo simples de reconhecimento de padrões: baseado no número
de destinatários e em configurações previamente aplicadas, seu gerenciador
consegue separar determinadas mensagens e classificá-las em outra categoria. E
o reconhecimento de rostos em fotos? Este é outro exemplo bem simples. Em
outras palavras, você pode encontrá-la tanto em um site como em um leitor de
retinas.
O Reconhecimento de Padrões é um subtônica da Aprendizagem de Máquina, a
qual, por sua vez, é um subcampo da Inteligência Artificial. A Aprendizagem de
Máquina tem por função desenvolver algoritmos e técnicas que permitam a um
computador “aprender”, ou seja, melhorar o seu desempenho em determinada
tarefa. Algoritmos são como “receitas de bolo”: uma lista de ações que devem
ser executadas sequencialmente. Mas... o que são padrões para um sistema
destes? Um padrão pode ser considerado como um conjunto de características
semelhantes. Ele também pode ser a descrição de um problema recorrente para o
qual existe uma solução que pode ser reutilizada diversas vezes em situações
diferentes. Em ambos os casos, note que são questões que envolvem uma série de
características que se repetem e podem ser devidamente identificadas. Desta
forma, elas passam a compor um comportamento rotineiro cuja resolução pode
estar disposta de forma constante. Para que reconhecer padrões? A Inteligência
Artificial utiliza-se do Reconhecimento de Padrões para analisar determinado
conjunto de dados (“conjunto de treinamento”) e organizá-los de acordo com
padrões. O reconhecimento de padrões visa classificar dados baseados em
conhecimento a priori (preliminar ou dedutivo) ou informações estatísticas
extraídas de padrões. Estes padrões a serem classificados normalmente são
grupos de medidas ou observações que definem pontos em um espaço
multidimensional apropriado. Antes de partir para a análise efetiva, uma etapa
de treinamento é realizada: nela o algoritmo de reconhecimento é testado para
que seja possível saber se ele encontra os resultados esperados. Existem dois
tipos de reconhecimento: o supervisionado e o não supervisionado, porém ambos
entram em ação após a identificação do padrão. O reconhecimento supervisionado
utiliza o conjunto de treinamento para classificar os dados obtidos de acordo
com as categorias já existentes e nelas organizá-los. Por sua vez, o
reconhecimento não supervisionado utiliza o conjunto de treinamento para criar
novas categorias, ao invés de simplesmente separar os dados de acordo com as
categorias já existentes."
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