Julho 2017

Tem um robô roubando o meu emprego?

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É difícil dizer. Máquinas inteligentes e robôs estão se tornando cada vez mais comuns na força de trabalho, mas, os humanos não serão excluídos assim tão rapidamente. É como se diz por aí: conheça o seu inimigo.

Em primeiro lugar, a grande questão é: o que queremos dizer com IA?

Inteligência Artificial (IA, ou AI na sigla em inglês) é um ramo da ciência da computação que lida com a criação de sistemas inteligentes. Normalmente, nós logo pensamos na Skynet do Exterminador do Futuro, mas um tipo muito simples, e também impressionante de IA já é comumente usada: a “IA Aplicada”, como, por exemplo, um programa de computador que joga xadrez ou que detecta fraudes de cartão de crédito. Até agora, a forma mais comum de desenvolver a IA é através do que é conhecida como Machine Learning (ou, Aprendizado de Máquinas).

Continue.

A Machine Learning (ML) é uma área da IA que visa ensinar computadores a aprender a extrair informações relevantes de fontes de dados e, executar uma tarefa sem serem explicitamente programados para fazê-lo. As principais fontes de dados incluem Processamento de Linguagem Natural (PLN), Visão Computacional, Processamento de Áudio (como o reconhecimento de fala), Time Series (como as previsões do mercado de ações) e Análise Gráfica. Se você quer saber mais, dê uma olhada no Distil, um site dedicado a dar uma explicação clara do que é ML.

Fácil: é um computador que aprende.

A técnica de ML mais importante é chamada de “aprendizado de reforço”. Inspirado pela psicologia comportamental, ela se concentra em como os agentes de software devem agir em um ambiente para maximizar uma recompensa. É como um treinamento do software na academia. Essa afinidade com o comportamento humano continua com a rede neural. Esta é projetada para simular redes biológicas, como no reconhecimento de padrões, processamento de linguagem e solução de problemas. O objetivo? Autodirecionar o processamento de informações. Nota: quando as redes neurais possuem várias camadas é chamada de “aprendizagem profunda”. Aprofunde-se na aprendizagem profunda com a história do zero-shot translation do Google.

Uau! Então, o que uma máquina que aprende pode fazer?

Praticamente tudo, a começar pela automatização de tarefas repetitivas geralmente realizadas por humanos – especialmente se você combina a chamada Robotic Process Automation (RPA) com motores inteligentes inovadores para criar Data Robotics. Este é um novo nível de automação de processos baseado em tecnologias de autoaprendizagem e IA. Tem como objetivo melhorar a produtividade e eficiência ao automatizar atividades e procedimentos como nunca! Um Data Robot é o software que pode analisar situações, compreender informações complexas e, aprender e operar de forma a otimizar e apoiar a atividade humana. Seguindo uma abordagem de aprendizado-por-erro, pode aprender a realizar transações complexas, manipular dados e melhorar a integração do sistema.


O exército de robôs que ajuda uma empresa chinesa a separar, pelo menos, 200 mil pacotes por dia.

Em bom português, por favor!

Um Data Robot pode ajudá-lo a reservar um voo, administrar o seu dinheiro, agendar uma reunião, dar suporte aos seus clientes e oferecer uma melhor experiência do funcionário.

O seu trabalho é à prova de robôs? Só existe um jeito de ter certeza: Educação ao Longo da Vida.

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Socorro! Acho que um software vai roubar o meu emprego!

Não se preocupe, ainda precisaremos do fator humano para muitos trabalhos nos próximos anos, mas as máquinas estão rapidamente fazendo parte da força de trabalho. O seu trabalho é à prova de robôs? Só existe um jeito de ter certeza: Educação ao Longo da Vida (Education Lifelong Learning), como foi feito em fevereiro por 50 Replyers e clientes em Trieste (Itália) para desenvolver os primeiros projetos de Data Robotics no Reply Hackathon dedicado a esse tema. Então, seja curioso e continue lendo o R20 da Reply!


Reply Hackathon em Data Robotics, realizado em Trieste (Itália), em fevereiro de 2017.

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