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Inteligência Artificial, Machine Learning e Computação Cognitiva: O que são e suas diferenças

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Nunca antes os profissionais de marketing foram bombardeados com tantos termos e conceitos sobre inteligência artificial. Talvez você não saiba que mídia programática, por exemplo, possui um sistema que aprende os comportamentos realizados pelos consumidores para definir melhor público para disponibilizar um anúncio. Ou que sites de busca e redes sociais mudaram seu algoritmo para disponibilizar anúncios utilizando princípios de inteligência artificial para reterem seus usuários e mantê-los engajados com base no interesse deles; e não nos propósitos das marcas de divulgarem seus produtos. Ou seja, pode ser que você não saiba, mas está interagindo com vários sistemas que possuem inteligência artificial no seu dia-a-dia.

A IBM identificou que uma das principais tendências para 2017 é o uso de sistema cognitivo para auxiliar na identificação de insights.

Mas, o que sistema cognitivo tem haver com inteligência artificial? O que é inteligência artificial? Por que ouço outras empresas falando sobre machine learning (aprendizagem de máquinas)? O sistema cognitivo da IBM possui inteligência artificial e consegue aprender (machine learning) de acordo com as interações com humanos?

Vamos começar por partes. Comecemos sobre o que cada tecnologia é e como está relacionada à inteligência artificial.

Inteligência Artificial

Segundo o Wikipedia, Inteligência Artificial é a inteligência exibida através de máquinas. Na ciência da computação, o campo da pesquisa da Inteligência Artificial define-se como o estudo de “agentes inteligentes”: qualquer dispositivo que percebe seu ambiente e toma ações que maximizam suas chances de sucesso em algum objetivo. Coloquialmente, o termo “inteligência artificial” é aplicado quando uma máquina imita funções “cognitivas” que os seres humanos associam a outras mentes humanas, como “aprendizado” e “resolução de problemas”.

À medida que as máquinas se tornam cada vez mais capazes, as capacidades mentais que antes pensavam exigir inteligência são removidas da definição. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres não é mais percebido como um exemplo de “inteligência artificial”, tornando-se uma tecnologia rotineira.

O objetivo geral da pesquisa de inteligência artificial é criar uma tecnologia que permita que computadores e máquinas funcionem de forma inteligente. O problema de simular (ou criar) inteligência foi dividido em sub-problemas. Abaixo destacamos dois sub-problemas:

  1. Machine Learning
    É o estudo de algoritmos de computador que são melhorados com base na experiência adquirida através de interações. Este é um campo muito explorado deste o início dos estudos sobre inteligência artificial.
  2. Linguagem Natural
    O processamento da linguagem natural concede às maquinas a capacidade de ler e entender as línguas que os humanos falam. Ou seja, a interação com um agente inteligente é fluída e próxima a uma conversa com outro ser humano.

O que é o Watson?

O Watson é o nome que damos ao conjunto de soluções técnicas de inteligência artificial – como machine learning (aprendizagem de máquina) e linguagem natural – que são oferecidos como serviços pela IBM aos seus clientes. O nome é uma homenagem aos dois presidentes da IBM chamados Thomas John Watson e Thomas John Watson Jr.

O Watson não é um supercomputador, mas um serviço na nuvem (SaaS).

Veja abaixo o catálogo de serviços do Watson que estão disponíveis (clique na imagem para acessar o site):

Lista dos serviços disponíveis do Watson no Bluemix

No que o Watson é diferente das outras tecnologias?

A IBM focou o desenvolvimento de seu sistema de inteligência artificial em compreender o que nós humanos falamos (via texto, imagens, vídeos ou por voz), analisar o sentimento (raiva, alegria, neutralidade, tensão) e responder as questões dentro do contexto. Claro que a capacidade de aprendizagem baseada nas interações também está inclusa nos serviços oferecidos pelo Watson. No entanto, o enfoque é permitir que a tecnologia seja acessível, amigável e fácil de ser manipulada. Para isso, a compreensão da linguagem humana é fundamental.

A partir deste ano, a IBM começou a adicionar a capacidade de aprendizagem do Watson e de entendimento da linguagem humana em suas soluções de marketing. O resultado é que os profissionais de marketing podem receber sugestões de conteúdo, segmentação e insights sobre qual campanha é melhor para qual público. Desta maneira, o Watson conseguirá analisar milhões de dados em tempo real, identificar padrões e recomendar ações. Sempre com o objetivo de entender e personalizar a comunicação com seus clientes no nível do indivíduo, para que o relacionamento seja relevante com sua marca.

Fontes:

Watson Marketing Leader

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