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Análise avançada e pesquisa de dados perdidos

As novas ferramentas para descobrir as informações por trás dos dados.

Na década de 1950, Joseph Froomkin, um economista da IBM, afirmou que a automação nos levaria a ter que trabalhar apenas 20 horas por semana. Atualmente temos automação, porém nossos horários de trabalho permanecem próximos do dobro desse valor, esta é a evidência de como os impactos da tecnologia na sociedade humana geralmente não são previsíveis, ou como nós mesmos cuidamos de sabotar essas previsões.

Atualmente, a inteligência artificial (IA) tem ocupado um lugar central dentro do discurso tecnológico e se apegou a tantos aspectos de nossas vidas que começamos a perder de vista o fato de estarem presentes em todas as buscas na internet, em todas as interações nas redes sociais, nas recomendações dentro dos sistemas de compra e nas transações bancárias. Nessa explosão de sistemas inteligentes aparecem profecias como a do diretor de tecnologia do Google, Ray Kurzweil: "a inteligência artificial atingirá os níveis humanos em 2029" e dentro de todo esse novo universo, mal tivemos tempo de ver qual é o nosso papel dentro de um mundo imerso em milhões de IA ao nosso redor.

A IA não é super poderosa 

Os desenvolvimentos em inteligência artificial têm sido surpreendentes nos últimos 20 anos, alcançando resultados típicos dos seres humanos, como reconhecer rostos ou interpretar a voz humana, porém e por mais incrível que pareça, conseguimos fazer com que máquinas executassem tarefas que uma criança de 3 anos já é capaz de fazer. A expansão da IA ​​não vem, portanto, da complexidade das tarefas, mas da enorme capacidade dos sistemas atuais de processar um grande número de recursos simultaneamente.

Um sistema de IA bem projetado que é estatisticamente preciso (sublinhado estatisticamente) pode render bons resultados em uma alta porcentagem, mas sempre haverá uma pequena taxa de erro que geralmente não é problemática ao tentar descobrir qual é o sabor de sorvete mais popular , mas sim em aplicações médicas ou industriais onde uma decisão pode custar vidas ou milhões de dólares. Devemos lembrar que IAs são máquinas perfeitas criadas e treinadas por humanos imperfeitos.

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A real limitação da IA ​​encontra-se ao usá-la para a tomada de decisões. Um sistema de inteligência artificial pode ser visto como uma equação matemática incrivelmente complexa que usamos, mas não foi criada por nós nem sabemos como funciona. Isso é ilustrado pelo recente anúncio da venda da divisão de saúde da Watson, IA da IBM , Devido à falta de lucratividade e à necessidade dos médicos não só de obter os resultados, mas também à razão dos resultados obtidos, a opacidade da operação da maioria dos IA torna útil a realização de tarefas simples que as pessoas comuns poderiam fazer (com o suficiente de tempo e pessoas), mas naqueles onde a responsabilidade pessoal é crítica, as IAs nada mais são do que ferramentas para acelerar o processo de descartar alternativas ruins e óbvias.

A estatística não é o jornal de ontem  

O avanço da IA ​​parece relegar aqueles profissionais de matemática e estatística que durante anos fizeram o trabalho de analisar grandes volumes de dados, mas nada mais longe da realidade, a estatística pode encontrar correlações, inferir causalidades, testar hipóteses e ser a base de qualquer decisão que requer um certo grau de certeza, as limitações das estatísticas são que existem vários métodos para resolver um único problema, tudo depende dos critérios e suposições que devemos fazer e esses tipos de decisões exigem um especialista na matéria. No entanto, a capacidade de tirar conclusões objetivamente é tão importante que tem sido a ferramenta de avaliação de quase todos os desenvolvimentos científicos no século passado.

Os humanos interpretam a realidade como preto e branco, que infelizmente está cheia de cinzas. A estatística é a ciência que nos permite inferir os erros que cometeremos ao transformar a realidade naquela fantasia humana que são categorias e que nos ajudam a transformar a complexidade em simplicidade digerível, por isso permite tomar decisões e compreender a realidade incluindo a impossibilidade de ter todas as informações necessárias para interpretá-lo. Novas ferramentas estatísticas continuam a se popularizar entre os cientistas, como processos estocásticos que veem a realidade foram introduzidas nos sistemas de análise de manutenção atuais, particularmente na análise de confiabilidade, como séries temporais que incorporam aleatoriedade a cada momento ou estatísticas bayesianas que incorporam nas medidas o grau de certeza ou conhecimento que o pesquisador tem sobre algo.

Dois é melhor que um

Devemos escolher uma análise estatística confiável ou uma inteligência artificial revolucionária? Não há necessidade de escolher, afinal a inteligência artificial tem um pé na ciência da computação e outro na matemática, então não é particularmente difícil combiná-lo com a estatística se feito com cuidado. Os desenvolvimentos atuais devem se concentrar na seleção das ferramentas relevantes para cada problema, combinando o poder computacional da IA ​​com o suporte à tomada de decisão de estatísticas.

O cenário para a indústria de manutenção prevê uma convergência entre duas tecnologias que hoje parecem competir, pacotes de análise estatística e sistemas de manutenção preditiva baseados em IA, para o desenvolvimento de modelos de confiabilidade simples de gerenciar e altamente significativos para a tomada de decisões.

juan

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