O termo computação cognitiva é a capacidade de computadores pensarem praticamente como seres humanos. Os computadores que eram utilizados para efetuar cálculos evoluíram para utilização de sistemas programáveis e estão sendo usados para processamento de informações e tomadas de decisões baseadas em experiências anteriores, sem depender da intuição, possibilitando que robôs entendam sentimentos e sensações como o cérebro humano.

Estamos vivendo a 4ª Revolução Industrial e a previsão de especialistas é de que sistemas cognitivos vão movimentar US$ 47 bilhões em 2020, além dos benefícios que as empresas podem obter com redução de custo operacional, melhoria na eficiência, automação de processos, otimização de preços, entre outros. As plataformas cognitivas estão desempenhando um papel cada vez maior em nossas vidas, mas para compreendê-las é necessário entender todo o contexto que elas estão inseridas, em conceitos como a inteligência artificial, machine learning e a computação cognitiva.

A inteligência artificial (do inglês artificial intelligence) é definida como um ramo da tecnologia que trata da automação de comportamentos inteligentes. Aqui está a parte difícil: uma vez que você não pode definir precisamente a inteligência humana, a inteligência artificial também não pode ser definida exatamente. De um modo geral, o termo é usado para descrever sistemas cujo objetivo é usar máquinas para imitar e simular a inteligência humana e o comportamento correspondente. Isso pode ser feito com algoritmos simples e padrões pré-definidos, mas também pode se formar com métodos muito mais complexos.

O Machine Learning (aprendizado de máquina) é definido como um sistema que cria conhecimento por experiência. Este processo dá ao sistema a capacidade de detectar padrões com velocidade e precisão cada vez maiores. Nas grandes cidades, o exemplo mais prático de machine learning é o aplicativo Waze. Ele coleta informações sobre o trânsito (acidentes, congestionamentos, condições adversas na via, entre outros) e alia a rotina e padrões de itinerários do usuário para oferecer rotas alternativas que levem ao destino no menor tempo. O Machine Learning também é utilizado para oferecer as respostas automáticas que resolvam o problema do cliente. Ele combina dados históricos do cliente no sistema com a navegação individual do consumidor por sites, aplicativos de celular e outras interações digitais. Essas informações são captadas e voltam para o usuário como um benefício de atendimento personalizado.

O Deep Learning (aprendizado profundo) é um subtipo de aprendizagem de máquinas que está se tornando cada vez mais usado. Graças à possibilidade de expandir as redes e torná-las mais complexas e poderosas com novas camadas, a aprendizagem profunda é facilmente escalável e adaptável a muitas aplicações. Com base apenas em estímulos visuais e sonoros, por exemplo,  é possível ensinar uma máquina a jogar videogame e outros jogos a partir do deep learning. Foi com essa tecnologia que o Google DeepMind conseguiu criar um software capaz de vencer grandes mestres dos videogames. Uma outra aplicação são os equipamentos capazes de identificar e reduzir a taxa de erro no diagnóstico do câncer. Os modelos computacionais foram alimentados com dados de pesquisas já feitas, tornando as máquinas muito produtivas para os médicos. Os planos de calor de probabilidade tumoral são usados para encontrar a probabilidade de um determinado elemento cancerígeno.

Existem três processos de aprendizagem para o treinamento: aprendizagem supervisionada , não supervisionada e de reforço. Enquanto os valores e parâmetros do alvo são especificados por um humano no aprendizado supervisionado, na aprendizagem sem supervisão, o sistema tenta identificar padrões na entrada que possuem uma estrutura identificável e podem ser reproduzidos. Na aprendizagem de reforço, a máquina também funciona de forma independente, mas é recompensada ou punida, dependendo do sucesso ou da falha.

 

Aplicações com plataformas cognitivas

A computação cognitiva já está presente em muitos dos serviços que usamos hoje, permitindo que a Amazon nos recomende livros, o Netflix nos indique filmes e o Google ofereça resultados de buscas mais relevantes. Os algoritmos de pesquisa como os do Google são calculados, medidos e produzidos por mecanismos que  funcionam como o machine learning. Reconhecimento de voz, processamento de texto e verificadores de gramática são aplicações que têm sido usadas há muito tempo. A linguagem é definida como uma rede complexa de regras e instruções que analisa blocos de texto em uma frase e podem identificar e corrigir erros.  Essas habilidades também são usadas nas famosas assistentes de voz como a Siri, Cortana, Alexa ou a Assistente do Google.

Atualmente essa tecnologia está ajudando também alguns departamentos de polícia pelo mundo na identificação de crimes. É o caso do estado da Carolina do Norte (EUA), que utiliza o programa SAS Visual Investigator para descobrir pistas e comportamentos suspeitos online que podem representar perigo para crianças. Isso acontece por meio da integração de dados da justiça criminal e de banco de dados da saúde pública.

Além disso, existem inúmeros projetos de pesquisa em inteligência artificial e o mais proeminente de todos é o IBM Watson. O programa de computador já fez sua primeira estreia pública em 2011 no programa de tv americano Jeopardy, onde enfrentou dois candidatos humanos em testes de inteligência e acabou ganhando. Uma companhia de seguros japonesa já vem usando o Watson desde janeiro para verificar clientes segurados, baseando no seu histórico e dados médicos e avaliando lesões e doenças.

 

Devemos aprender a lidar com plataformas cognitivas

No futuro, se quiser ser bem sucedido, você deve ser o mais diferente possível de uma maneira “pensante”: criativo, crítico e socialmente habilidoso. Então, por que as crianças são ensinadas a comportar-se como máquinas? Se você quiser incentivar seu filho, deve entender que ele deve compreender e saber lidar com tudo que estão acontecendo no mundo, além de ser capaz de se reinventar e aprender de maneira rápida e didática.

Os dispositivos inteligentes vão dominar todo o nosso mundo nos próximos anos, pois assistentes virtuais, carros auto-dirigíveis e o incrível IBM Watson são apenas a ponta do iceberg de inovações que estão por vir. Especialistas argumentam que vamos conseguir tratar grandes problemas mundiais como doenças irremediáveis e o aquecimento global, e os desenvolvedores e programadores de software experientes estão fascinados pelo potencial, pretendendo trazer os resultados em poucos anos.

O currículo escolar precisa ser atualizado para refletir que agora vivemos em um mundo onde a resolução de problemas e a criatividade estão se tornando mais importantes. A compreensão tecnológica é a nova força de trabalho moderna e nossas crianças deveriam gastar mais tempo trabalhando em problemas de forma colaborativa, porque no futuro muitos profissionais serão obrigados a colaborar com robôs.

Rejeitar a chegada dessa tecnologia transformadora que irá trazer tantos benefícios parece ir contra tudo o que sabemos sobre a revolução da nossa sociedade. Devemos abraçar a mudança tecnológica e incentivar nossos filhos para que consigam lidar da melhor maneira possível.

 

Novos modelos de educação mundial

A tecnologia avança todos os dias e, assim, é necessário desenvolver essas novas competências para lidar de forma favorável e benéfica com todas as ferramentas disponíveis. Elas se relacionam com o desenvolvimento constante e podem ser trabalhadas desde cedo, ainda na fase escolar. Essas habilidades podem ser aplicadas em diversas áreas e trazem muitos benefícios. Para ter adultos mais preparados no futuro é essencial que as competências digitais sejam trabalhadas desde cedo.

As inovações tecnológicas, organizacionais e de mercado têm impulsionado profundas transformações na nossa sociedade. Diversas profissões com conteúdos inovadores têm sido criadas, tendo em vista acompanhar o ritmo das mudanças, e novas estruturas nas relações de trabalho também têm sido observadas. O mercado de trabalho mudou e ele se impõe ao exigir um novo perfil de profissional: aquele que está em constante aprendizado. Esqueça o tempo em que ser especialista em uma única área da sua formação era o suficiente. Hoje, em um mercado em frequente mudança, o profissional disputado pelas empresas é o que tem uma variedade de conhecimentos.

Especialistas e pedagogos discutem diversos meios de aprendizado, longe dos métodos convencionais de ensino e aprendizagem. As novas propostas para o ambiente escolar, que já são realidade em países como Portugal, Estados Unidos e Finlândia, têm eficácia comprovada, diante do retorno positivo dos rendimentos escolares. Nesses novos modelos de ensino, o aluno tem mais protagonismo em sala de aula e o professor é visto para auxiliar na aprendizagem, diferentemente do cenário atual, em que o educador é um reprodutor de ideias. Alguns tipos diferentes de modelos de educação mundial propõem o fim das salas de aula convencionais e os estudantes escolhem quais disciplinas que gostariam de se aprofundar. Neste caso, os professores assumem um papel de orientadores e auxiliam os estudantes de maneira individualizada, atendendo às dúvidas e necessidades específicas de cada aluno.

O setor educacional deve mudar seu foco de simplesmente preparar as crianças para “carreiras comuns” e prepará-las para a inovação. Elas devem ser capacitadas para trabalhos relacionados à informática sob demanda e precisam aprender novas competências para não apenas acompanhar os avanços tecnológicos, mas desenvolvê-los e ter sucesso. A Happy Code ensina habilidades tecnológicas para crianças e adolescentes e lhes dá uma base sólida para construir carreiras com alta demanda no futuro.

 

Primeiro curso no mundo de computação cognitiva para crianças e adolescentes

Apesar de ser um conceito recente, já sabemos que a computação cognitiva trará grandes avanços tecnológicos em futuro mais próximo. É preciso preparar nossos alunos para que sejam protagonistas e façam parte desta evolução. Neste novo curso da Happy Code, nossos alunos serão criadores de um jogo de conscientização sobre a importância do uso seguro da internet. Voltado para crianças e adolescentes entre 12 e 17 anos, o curso ensina aos alunos conceitos de computação cognitiva, internet das coisas (IoT), inteligência artificial e eletroeletrônica. No decorrer do curso, as crianças desenvolvem habilidades como raciocínio lógico, resolução de problemas, criatividade, adaptação a novos desafios e trabalho em equipe. A partir do curso também serão capazes de construir aplicações e dispositivos inteligentes que utilizem computação cognitiva. Serão guiados em um projeto no qual aprendem lógica de programação com C#, Unity e integração com o IBM Watson. A ideia do game será validada por meio de técnicas de Design Thinking e ao final, apresentarão seu projetos.

 

Sobre a Happy Code

A Happy Code é uma escola de tecnologia e inovação, criada a partir da necessidade do ensino de competências digitais para uma geração que já nasceu conectada. Nosso método de ensino é baseado no conceito global STEM – Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática – que trabalha disciplinas fundamentais na formação de alunos mais preparados para lidar com os novos desafios da era digital.

Oferecemos cursos interativos de programação, desenvolvimento de games e aplicativos, robótica com drones, Internet das Coisas e mais, introduzindo os alunos a um ambiente inovador como o exigido pelo mundo atual. Por meio do aprendizado baseado em projetos, nosso conteúdo estimula o raciocínio, a criatividade e o pensamento crítico.