Uma característica fascinante presente em vários algoritmos de inteligência artificial (IA) é a aprendizagem. Esses algoritmos não apenas processam informações, mas se modificam durante esse processo. Consequentemente, algoritmos de inteligência artificial são capazes de melhorar seus desempenhos e se adaptar ao ambiente. Mas em que consiste esse processo exatamente? Neste post, abordaremos de forma simples o que é aprendizagem em inteligência artificial.
Se você preferir, o vídeo abaixo é uma versão compacta deste post.
O que é aprendizagem em inteligência artificial?
No mundo da IA, aprender não consiste em adquirir e armazenar informações. Aprendizagem em inteligência artificial envolve a capacidade de se adaptar e melhorar frente à complexidade dos dados com base em experiências.
Ou seja, o aprendizado em algoritmos de inteligência artificial consiste no refinamento de modelos por meio da exposição a dados, da mesma forma que os humanos aprendem com o ambiente.
Considere um filtro de spam. Esse é um exemplo típico de um algoritmo que não segue apenas um conjunto predeterminado de regras. Ele cria regras dinâmicas à medida que seu usuário marca e-mails como spam ou não, e permanece refinando continuamente sua capacidade de categorizar novas mensagens.
Imagine agora um algoritmo de IA desenvolvido para reconhecer dígitos escritos a mão. Inicialmente, o algoritmo pode ter dificuldades em diferenciar entre os números 3 e 8. Porém, conforme ele processa mais exemplos, ajusta seus parâmetros e, gradativamente, adquire a capacidade de distinguir estes dígitos com precisão. Essa adaptabilidade observada tanto no exemplo do filtro de spam quanto no algoritmo de reconhecimento de dígitos é a característica central dos algoritmos com aprendizagem.
Aprendizagem supervisionada
Existe mais de um tipo de aprendizagem em inteligência artificial. A aprendizagem supervisionada é uma das formas mais populares de aprendizagem em IA.
Algoritmos de aprendizagem supervisionada aprendem pela exposição a dados previamente rotulados que os orientam na aquisição de comportamentos precisos.
Imagine um aluno aprendendo matemática com um professor. O professor indica continuamente as respostas corretas e incorretas. Similarmente, um modelo de inteligência artificial com aprendizagem supervisionada é exposto a dados rotulados como certos e errados para aprender a corrigir seus erros.
No exemplo do filtro de spam descrito acima, a seleção que um usuário faz nos e-mails atua como o professor do algoritmo.
Quanto mais exemplos um algoritmo processa, melhor ele se torna na generalização de padrões e na realização de previsões precisas.
Aprendizagem não-supervisionada
A aprendizagem não supervisionada adota uma abordagem mais exploratória. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, ela não tem professor nem dados rotulados. Ou seja, algoritmos de aprendizagem não-supervisionada exploram os dados por conta própria, identificando padrões e relacionamentos sem rótulos predefinidos. Eles organizam dados de forma autônoma em grupos com base em semelhanças inerentes, mesmo sem um professor apontando o caminho.
Aprendizagem por reforço
A aprendizagem por reforço envolve a simulação de um agente que aprende por tentativa e erro. Ele recebe reforços e punições pelo seu desempenho ao longo do processo. Inspirada na maneira como os humanos aprendem por tentativa e erro, a aprendizagem por reforço é como ensinar novos truques a um cachorro. Quando ele acerta, recebe uma recompensa, quando erra, a ausência de recompensa atua como uma punição. Através desse treino, um cachorro ajusta seu comportamento gradativamente. A aprendizagem por reforço atua de maneira exatamente análoga. Essa aprendizagem é muito utilizada em robótica.
Viés: um desafio ético da aprendizagem em inteligência artificial
Especialmente em algoritmos com aprendizagem supervisionada, um obstáculo importante é a possibilidade de ocorrência de dados rotulados de forma enviesada e preconceituosa. Quando isso ocorre, os algoritmos adquirem o viés presente em seus dados de treino. Evidentemente, ocorrências desse tipo podem ter consequências sérias.
Overfitting: um desafio técnico da aprendizagem em IA
Outra limitação da aprendizagem em algoritmos de inteligência artificial é conhecida como overfitting. O overfitting ocorre quando um algoritmo se torna muito adaptado aos dados de treinamento, perdendo sua capacidade de generalização diante de novos dados. Esse é um problema puramente técnico. Para contornar a ocorrência de overfitting, encontrar o equilíbrio certo na quantidade de treinamento é crucial.
Conclusão
A aprendizagem em inteligência artificial não é um evento único, mas um processo contínuo de adaptação e melhoria. Existem várias formas de aprendizagem em inteligência artificial e elas são o centro da revolução tecnológica que estamos vivenciando. Portanto, entender como algoritmos aprendem é conhecer melhor o que nos aguarda.
