Em 2020, máquinas inteligentes estarão entre as cinco prioridades de investimento de mais de 30% dos CIOs em todo o mundo, de acordo com o Gartner. Contar com máquinas totalmente autônomas é o sonho de qualquer empresa, mas para o instituto de pesquisas esse cenário pode não ser possível ou desejável.
Brian Prentice, vice-presidente de pesquisas do Gartner, disse que projetos de carro autônomo são exemplo perfeito disso. “Seres humanos ainda são necessários como ponto final de redundância em um veículo autônomo”, sintetizou.
Segundo ele, isso não só destrói muitos dos benefícios declarados de veículos autônomos, mas muda o papel do motorista de controlar ativamente o carro para passivamente monitorá-lo.
Ele lembra que máquinas inteligentes respondem ao seu ambiente. Mas ambientes são, em grande parte, incontroláveis e não são passíveis para aplicação em máquinas inteligentes, porque é difícil, ou quase impossível, fazer a modelagem com precisão. “O truque, então, é descobrir o que é realmente é controlável e limitar máquinas inteligentes para aquilo que pode ser modelado e controlado com precisão.”
Prentice relata que os principais problemas não resolvidos em soluções de aprendizagem de máquinas devem ser abordados antes que qualquer máquina autônoma aprenda com seu ambiente. O especialista vai além e diz que a visão do veículo totalmente autônomo não vai se tornar realidade para qualquer fabricante de automóveis. Para ele, no entanto, aprendizagem de máquina em automóveis vai melhorar segurança e experiência do condutor.
