É do conhecimento geral que a inteligência artificial é a coisa mais cool neste momento. Todos querem ter algoritmos que lhes permitam multiplicar as suas vendas, diagnosticar se um paciente tem covid com um raio-x no peito, ou simplesmente traduzir uma conversa em tempo real. A Torre de Babel está escondida no seu alto-falante inteligente.

A inteligência artificial já é um fato e chegou para ficar. Nos próximos anos, a inteligência artificial movimentará milhares de milhões de euros em todo o mundo e não só isso, mas também atingirá cada um dos habitantes deste planeta de formas diferentes. As nossas ações estão relacionadas, em maior ou menor grau, com as decisões que os algoritmos calculam.

Mas toda esta tecnologia existe graças a uma elite de pessoas com conhecimentos de matemática, estatística, programação e negócios, juntamente com as tecnologias que os jogadores de nuvens oferecem. Dessa forma conseguem esta magia que tanto nos fascina (pelo menos a mim!).

Um ponto de inflexão

Mas talvez estejamos num importante ponto de inflexão na história e esses players que tão ciumentamente guardaram as suas artes negras de predição, estão a disponibilizar mecanismos ao público em geral para que quase qualquer pessoa com conhecimentos básicos de Inteligência Artificial possa entrar neste mundo.

No meu caso, não sou matemático, essa era uma das matérias que achei mais difíceis, nem sou programador, sim, conheço Python e R, mas não para implementar algoritmos complicados, nem para lidar com gigantescos dataframes, por isso passei as últimas semanas a descobrir duas funcionalidades incríveis que os Amazon Web Services e a Google Cloud Platform nos oferecem.

Funcionalidades-chave

Por um lado, temos o Google Teachable Machine, um ambiente simples e gratuito que, graças à classificação supervisionada, permite reconhecer sons, imagens e mesmo, graças à sua câmera, reconhecer em que posturas te encontras. Que se trema quem adormece nos cursos online!

Para que tenham uma ideia, em Kaggle encontrei um pequeno conjunto de dados dos Vingadores com cerca de 50 imagens, conseguimos formar um modelo baseado nessas imagens que, de acordo com os valores resultantes da formação, não parecia mau a priori. Mas o melhor é que o tempo que nos levou foi de apenas 5 minutos, desde o momento em que descarregamos o conjunto de dados até termos treinado e testado completamente o modelo.

Conjunto de dados a serem trabalhados no Google Teachable Machine

Seremos capazes de equipar uma máquina com a visão para reconhecer um dos Vingadores? Espero que Thanos e Loki não me torturem para conseguirem o meu modelo.

A segunda das ferramentas é o Data Robot, onde as coisas se tornam um pouco mais sérias. O serviço é pago, mas pode obter uma conta de teste com 15 dias de validade, o suficiente para saber se o adora ou odeia.

Aqui podemos utilizar os datasets “com númerinhos”. Depois de o carregar, a primeira coisa que se obtém é uma análise onde se pode analisar a qualidade do seu dataset. Fornece muita informação, aquela que mais gosto das features é a mais importante.

Análise de ficheiros de dados DataRobot

Uma vez decidido o que pretende prever, basta pressionar Start e, como se fosse uma competição, o próprio DataRobot utiliza todo um arsenal de algoritmos para lhe oferecer um ranking com o qual terá as melhores conclusões. Deve-se notar que esses algoritmos estão perfeitamente documentados na ferramenta para que saibamos um pouco mais sobre onde e como executar os cálculos.

Algoritmos DataRobot que serão utilizados no nosso conjunto de dados

Se nos aprofundarmos no resultado, encontraremos muita informação sobre a formação. Realmente fantástico.

Evolução da formação de modelos

Tudo o que resta é testar um novo conjunto de dados e ver se os resultados são os esperados. A propósito, a apresentação dos resultados me parece ser muito simples e clara.

Taxa de predição para um conjunto de dados test

Conclusões

Na minha opinião, essas duas ferramentas podem não ser a solução para todos os problemas que enfrentamos. É possível que modelos que necessitam de muita experimentação e especialização não possam ser criados com essas ferramentas. Mas para uma adoção precoce e amadurecimento dos seus conhecimentos sobre este apaixonante mundo, cumprem todos os requisitos. São fáceis de compreender, rápidas e estão ao alcance de todos, e se você não se vê programando, o que eu quero dizer é que não usei uma única linha de código para estes dois exemplos.

Será este apenas o início do futuro que nos espera? Continuaremos por este caminho? Será o fim dos gurus da IA? Não posso dizer isso a vocês, mesmo que essa expressão: “Não sou vidente” seja uma expressão que estas ferramentas querem mudar…

Alberto Valencia, Arquitecto Cloud en Cartagon