A nossa postagem de hoje é sobre uma das tendências tecnológicas mais comentadas para o ano de 2020. A tecnologia não para de avançar e, com isso, novas tendências seguem surgindo. Hoje, resolvemos dar destaque aos motores de inteligência e redes neurais.
O que são as redes neurais e os motores de inteligência?
Especialistas apontam outra tendência: motores de inteligência estendida e redes neurais acopladas a tecnologias de relacionamento do futuro. O que isso significa na prática? Daniel Domeneghetti, CEO da Dom Strategy Partners, explica: “As redes neurais são sistemas tecnológicos inspirados no cérebro humano. Sua transmissão de informações é semelhante ao trânsito percorrido por um neurônio em nosso cérebro. Em tese, esse tipo de tecnologia permite que o machine learning se desenvolva consideravelmente mais rápido”, diz Domeneghetti. Essa característica, segundo ele, é essencial, uma vez que aumenta a automatização e a personalização do atendimento, tornando os processos mais rápidos, já que se entende o que o cliente busca desde o primeiro contato com o SAC.
Frisamos que as marcas que desejam se manter competitivas no mercado estão implementando a inovação no seu dia a dia. O deep learning, um tipo de aprendizado da máquina, treina computadores para realizar atividades como seres humanos, como o reconhecimento da fala e identificação de imagens. Podemos citar o exemplo do iPhone X da Apple com o seu motor de inteligência.
No caso do iPhone, o deep learning permite o reconhecimento de face para o desbloqueio do aparelho, aplicações relacionadas à segurança e na transferência de expressões faciais para emojis. Outro projeto que podemos citar é que a marca tem projetos na área da saúde, como a capacidade de analisar dados coletados pelo Apple Watch, aplicativo que está sendo desenvolvido em parceria com pesquisadores da Stanford, a fim de detectar anomalias cardíacas.
O smartphone conta com um hardware que permite que os algoritmos de deep learning analisem dados de forma mais rápida, o que contribuiu para a economia de bateria. Dessa forma, o processamento de redes neurais podem ser feitas por meio do próprio dispositivo, com mais rapidez e segurança.
Em outubro de 2019, durante o evento Made by Google 2019, o Google anunciou o Pixel 4. O modelo é o primeiro smartphone a contar com um radar integrado para detectar movimentos e permitir novas formas de interação com o aparelho, como mudar a música apenas passando a mão sobre ele.Outra inovação implementada no Pixel 4 é a astrofotografia, que permite longa exposição à luz, permitindo a captura do céu estrelado com alta qualidade. Além disso, o smartphone possui um modo HDR+ em tempo real, permitindo que você veja como a imagem ficará antes mesmo da captura.
Facebook: Novo algoritmo de redes neurais para tradução
Os especialistas de Inteligência Artificial do Facebook desenvolveram um algoritmo de tradução automática, podendo ser executado nove vezes mais rápido do que o sistema do Google.
Para isso, o Facebook utiliza redes neurais convolucionais, que capturam frases complexas como um todo. Já os mecanismos de tradução automática convencionais traduzem palavra por palavra. No entanto, a nova técnica da rede social oferece alternativas inteligentes aos mecanismos de “atenção”, como a leitura simultânea de várias partes de um parágrafo. A principal vantagem desse sistema é a solução dos significados múltiplos para uma palavra, uma vez que o sentido da tradução depende do contexto.
Sistemas de Recomendação (SR)
A crescente variedade de informações disponíveis na web nem sempre é sinônimo de conteúdo de qualidade. Para filtrar a quantidade de opções disponíveis para o usuário, os SR automatizam a geração de recomendações baseadas na análise de dados.
Esse mecanismo é muito utilizado pela Amazon, Netflix, YouTube, Spotify, Facebook, Instagram etc. Com isso, esses sistemas geram recomendações válidas de itens que possam interessar aos consumidores.
No entanto, a filtragem pode ser colaborativa ou baseada em conteúdo. Os algoritmos de recomendação de filtragem colaborativa são utilizadas em redes sociais e no e-commerce. Nesse caso, a pessoa recebe recomendações de acordo com as avaliações de todos os usuários.
A filtragem baseada em conteúdo é feita por meio da sugestão de itens que sejam semelhantes aos que o usuário demonstrou interesse ou sobre as configurações de suas preferências. Isso possibilita que as recomendações sejam personalizadas para cada usuário. Os anúncios patrocinados nas redes sociais são um bom exemplo deste tipo de filtragem, uma vez que são analisadas as características do perfil, como histórico de postagens e amigos/seguidores.
Um dos mais personalizados SR é o caso da Netflix. A empresa adaptou como algoritmo de recomendação a diversidade de conteúdo. Isso é possível devido a combinação de métricas com foco nos dados do perfil do usuário, para a recomendação de itens relevantes que não sejam similares ao conteúdo já consumido pelo usuário. A marca também utiliza as redes sociais para personalizar essas recomendações.
Como vimos, a Inteligência Artificial está presente no nosso dia a dia, pelo menos para quem tem acesso à internet e aos dispositivos digitais. A recomendação de filmes da Netflix, os algoritmos de busca do Google e o aumento da segurança nos smartphones são apenas alguns dos benefícios que, efetivamente, têm potencial de facilitar a nossa vida.
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