Eles operam no mercado de ações, decidem se você pode contratar um financiamento imobiliário e um dia poderão dirigir o seu carro. Eles fazem buscas na internet, mostram anúncios cuidadosamente escolhidos nos sites que você visita e decidem quais os preços mostrar em lojas on-line.
Eles podem ser objeto de argumentos legais, causam preocupações regulatórias (no início deste mês, um grupo de especialistas pediu a proibição de algoritmos em robôs de guerra projetados para matar pessoas).
Alguns algoritmos, como o que alimenta os resultados de pesquisa do Google, fez com que seus inventores ficassem muito ricos. Os algoritmos podem até afetar a forma como os cidadãos votam, alterando o resultado de uma eleição. Mas o que exatamente são algoritmos e o que os torna tão poderosos? Foi o que este post da revista The Economist explicou.
Um algoritmo é, essencialmente, uma forma sem cérebro de fazer coisas inteligentes.
É um conjunto de etapas precisas que não precisam de grande esforço mental para serem seguidas, mas que, se obedecidas exatamente e mecanicamente, levarão ao resultado desejado.
O método de adição por colunas (em que você separa as unidades das dezenas das centenas) é um exemplos com o qual todos estão familiarizados - se você seguir o procedimento corretamente, chegará à resposta correta. Assim como a estratégia, redescoberta milhares de vezes por estudantes entediados, para ganhar sempre o jogo da velha.
A chave é: cada passo deve ser o mais simples possível, sem deixar espaço para ambiguidades ou dúvidas. Cozinhar e dirigir, por exemplo, são tipos de algoritmos. Mas as instruções como "cozinhas a carne até que fique macia" ou "siga em frente por alguns quilômetros" são muito vagas para serem seguidas sem, pelo menos, alguma interpretação.
Algoritmos estão frequentemente associados a computadores e códigos. Mas não precisam ser. Alan Turing, um matemático britânico que fez um grande trabalho pioneiro sobre como tratar algoritmos com rigor matemático, criou um algoritmo bastante complicado para se jogar xadrez. Ele testou o método em uma partida contra um amigo, seguindo a lista de instruções a cada movimento e fazendo o que suas instruções lhe disseram.
Mas, como o oponente de Turing percebeu, os humanos geralmente acham o trabalho repetitivo chato e frustrante (havia tanta aritmética que eles levavam cerca de meia hora para jogar cada movimento). Os computadores, no entanto, são excelentes em realizar rapidamente tarefas repetitivas, como "somar esses dois números", "decidir se esse número é maior que aquele" e "armazenar a resposta ". É, de fato, a única coisa que eles são capazes de fazer.
Por essa razão, os computadores permitiram que os humanos construíssem e executassem construções algorítmicas cada vez maiores e mais complexas.
Ao acumular instruções simples, é possível criar coisas muito mais intrincadas e interessantes. Qualquer programa de computador – do seu navegador aos jogos mais complexos e modelos de clima – é, na sua raiz, nada mais do que uma grande pilha de algoritmos sendo executados em alta velocidade. Alguns dos algoritmos mais avançados não são sequer escritos por seres humanos, mas por outros algoritmos.
O aprendizado de máquinas é uma técnica de inteligência artificial moderna usada para ensinar aos computadores a fazer coisas que as pessoas podem fazer, como decodificar a fala ou reconhecer rostos, mas que os seres humanos não podem explicar de forma suficientemente algorítmica.
Então, um algoritmo de aprendizagem em máquina faz uma tradução para a linguagem de computadores. Ele mostra muitos exemplos daquele assunto em questão – linguagem falada ou imagens de rostos, por exemplo – que já foram rotulados por humanos. Em seguida, produz outro algoritmo que os reconhece de forma confiável. Em outras palavras, a falta de cérebro não é impedimento para a inteligência.
