Imagine uma ilha dos bêbados… Recomendações para encontrar casos de uso para IA
Traduzido por Lia Carrari do the original por Cassie Kozyrkov
Anime-se! O futuro está aqui: aprendizado de máquina e IA te permitem automatizar o inefável! Parece ótimo… se apenas você soubesse como identificar um bom caso de uso.
Para ajudar você a aproveitar essa maravilhosa tecnologia, eu tenho um truque que você pode usar para identificar tarefas que são perfeitas para aprendizado de máquina e IA. É parecido com uma meditação guiada desenvolvida para alcançar seu momento aha!.
Imagine que IA é um trote
Eu quero que você imagine por um momento que não existe aprendizado de máquina. É tudo um trote; tem apenas uma ilha no meio do oceano com vários dos meus amigos atrás de telas de computadores fingindo que são IA. Quando você envia uma entrada, eles rapidamente respondem uma decisão.
Por exemplo, você manda uma foto de um gato e eles sorrateiramente digitam “gato” fingindo ser incrível aprendizado de máquina.
Agora vem a parte divertida. Eu vou deixar você pegar minha ilha emprestada para usar em seus negócios. De graça. Com uma condição: você não pode escrever nenhuma instrução para eles — meus amigos são estranhos mesmo. Você só pode ensinar com exemplos, mas tem um monte deles e eles são rápidos. É doloroso gastar tempo ensinando eles se você tem uma tarefa única, então foque tarefas repetitivas e enfadonhas que você quer cortar da sua vida. Para que você usaria essa ilha?
De quais tarefas repetitivas você se libertaria?
Ao responder essa questão, você está no caminho para encontrar utilizações corretas de aprendizado de máquina e IA. (Você pode começar sem saber a diferença entre AM e IA.) Isso é etiquetamento de coisas e assim que você se sentir criativo com essa idéia, você perceberá que há muito para alcançar com isso!
Aqui estão apenas alguns exemplos de aprendizado de máquina que vi na vida real:
- Garrafas de vinho: Apreciarei ou não? (Coisas que a autora faz por diversão.)
- Video game: movimento do joystick?
- Gravação de som: texto correto para legendas?
- Letras de música: idiomas?
- Usuário de banheiro: eles lavarão as mãos?
- … a lista continua no final deste artigo…
Essas são todas etiquetas — pequenas decisões — e a ilha pode aprender como fazer todas as coisas por você… se você der exemplos o suficiente primeiro. Os trabalhadores estão dispostos a aprender e eles tem todo o tempo do mundo.
O quão bêbadas estão essas pessoas?
Mas espere! Antes de descarregar todo seu trabalho nesta ilha, considere: O quão bêbadas estão essas pessoas? Elas conseguirão realizar sua tarefa? Não simplesmente confie nelas para realizar trabalho importante. Confiança cega pode ser algo terrível! Force elas a conquistar sua confiança verificando se elas desempenham sua tarefa bem o suficiente.
Confiança cega pode ser algo terrível! Aprendizado de Máquina deve conquistar sua confiança desempenhando bem quando você testa-lá.
Você não pode fazer isso a não ser que você consiga expressar o que significa realizar sua tarefa corretamente. Um erro comum que as empresas fazem é assumir que aprendizado de máquina é magia, então tudo bem pular o passo de pensar sobre o que significa realizar uma tarefa corretamente.
Você precisa saber o que significa realizar sua tarefa corretamente
Espere aí, você se importa em ter sua tarefa realizada corretamente e mesmo assim você não consegue dizer se ela realmente foi? Parece um problema sério! Antes até de você estar pronto para pensar nos dados, assegure-se que você pensou sobre como você saberá se uma unidade de trabalho foi desempenhada corretamente. Em outras palavras, se a etiqueta que a ilha entregou está correta.
A não ser que o tomador de decisão do seu projeto é capaz de articular como avaliar o desempenho, aprendizado de máquina não é pra você. Você não está pronto para mergulhar em um projeto sério de aprendizado de máquina até que você tenha um documento que defina:
- O que significa realizar sua tarefa corretamente?
- Quais erros são piores que outros erros?
- Se 1000 unidades de trabalho foram realizadas — algumas imperfeitas — como você vai avaliar essa pilha de trabalho? (Essa decisão pertence ao líder do seu negócio.)
Projetos de IA devem começar com o tomador de decisão
Eu espero que você entenda que você não precisa de um PhD em aprendizado de máquina para produzir esse documento. Ao invés disso, você precisa entender o que é importante para seu negócio. Todo projeto de ciência de dados começa com um tomador de decisão, e aprendizado de máquina não é uma exceção. Não se preocupe, nós te damos cobertura. Em breve eu vou compartilhar guias que ajudarão seu tomador de decisões a dar partida, planejar métricas de desempenho, e definir critérios.
Uma pequena rúbrica para dar partida
Até lá, pegue papel e caneta. Esqueça tudo sobre máquinas e imagine uma ilha de trabalhadores (bêbados?). Com quais tarefas repetitivas você pediria para eles te ajudarem? Você pode definir uma receita para realizar essa tarefa? Se sim, peça para um programador traduzir essas instruções para código para você. Se não, você pode dizer como avaliaria 1000 unidades imperfeitas de trabalho? Se não, continue meditando. Se sim, bem-vindo à aprendizagem de máquina!
(Já que isso é o primeiro passo em um projeto de aprendizado de máquina, se alguém perguntar se você está fazendo AM/IA, você pode dizer “Sim!” com consciência limpa. Parabéns!)
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Para mais inspiração
Aqui estão alguns exemplos de etiquetas de aprendizado de máquina que vi na vida real:
- Ingrediente de comida de bebê: seguro ou estragado?
- Paciente: dosagem ideal de medicamento?
- Email: spam or não?
- Gravação de ligação de call center: tópico do problema?
- Garrafa de vinho: apreciarei ou não?
- Volante: direita ou esquerda?
- Foto: qual animal?
- Peça de jogo: em qual lugar do tabuleiro?
- Começo de uma frase: fim dessa frase?
- Ações: preço amanhã?
- Transação: legítima ou fraudulenta?
- Sistema de refrigeração de data center: mais quente ou frio?
- Máquina: quando precisará de manutenção?
- Inventário: quando reabastecer?
- Descrição de cena: pixels em uma renderização visual?
- Temperatura de hoje: temperatura de amanhã?
- Leilão: quanto oferecer?
- Filme: vou gostar ou não?
- Aula ao vivo: texto de legendas?
- Poema: como ele vai soar?
- Imagem de um recibo: valor em dólares?
- Requisição de serviço: tempo de espera?
- Relatório de despesas: categoria de orçamento?
- Gravação de som: texto de legenda correto?
- Letra de música: idioma?
- Frase em inglês: mesmo significado em chinês?
- Formulário preenchido incorretamente: campos corretos?
- Item de vestimenta: saia ou blusa ou …?
- Vídeo: quais atores?
- Video game: movimento de joystick?
- Usuário de banheiro: eles lavarão as mãos?
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