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.
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.
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