25/3/2021 – Uma das conclusões é que a dificuldade não está nos métodos ou nas limitações do aprendizado de máquina, mas, sim, no conjunto de informações disponíveis.
Estudo revela limitações do aprendizado de máquina para prever o futuro.
Centenas de pesquisadores foram desafiados a prever o futuro de um grupo de crianças usando uma base de dados colhida durante 15 anos e métodos de aprendizado de máquina. Apesar da infinidade de informações e de tecnologias sofisticadas, nenhum participante conseguiu fazer previsões acuradas. Em geral, elas foram praticamente iguais às obtidas usando métodos simples, como a regressão linear.
O estudo intitulado “Fragile Families & Child Wellbeing Study” (Bem-estar infantil & famílias em situação de vulnerabilidade, em tradução livre)”, desenvolvido pelo departamento de sociologia da Universidade de Princeton, reúne dados quase 5.000 jovens nascidos no ano 2.000 em cidades dos Estados Unidos com população acima de 200 mil habitantes.
No desafio proposto, equipes de cientistas sociais se debruçaram sobre informações colhidas em seis momentos da vida das crianças: ao nascer e quando tinham 1 ano, 3 anos, 5 anos, 9 anos e 15 anos. A partir destes dados, eles deveriam prever a situação das crianças, dos pais e de moradia em seis diferentes aspectos, tais como desempenho escolar, condições de moradia e risco de despejo da família, entre outros.
O resultado demonstrou que ainda há avanços a serem feitos em relação aos métodos preditivos para que a tecnologia seja capaz de fazer projeções mais elaboradas. Um fato que chamou a atenção dos especialistas foi o de que, apesar de usarem métodos diferentes, a maior parte das equipes cometeu erros similares.
Uma das conclusões é que a dificuldade não está nos métodos ou nas limitações do aprendizado de máquina, mas, sim, no conjunto de informações disponíveis. Apesar de disporem de uma quantidade enorme de dados, nem sempre é possível ter acesso a algumas questões específicas, como a região em que vivem ou mesmo a infraestrutura disponível nela.
Novo modelo de colaboração em massa
Os resultados levantam questionamentos sobre até onde a habilidade preditiva consegue ir no que diz respeito a aspectos sociais, mesmo dispondo de um conjunto de dados muito amplo. Além disso, faz reavaliar os limites do aprendizado de máquina.
Mesmo assim, o estudo fornece a base para pesquisas futuras sobre o potencial da tecnologia para possibilitar melhores condições de vida. Outro aspecto positivo é que todos os dados e as previsões feitas são em código aberto e podem ser aproveitadas em análises e pesquisas.
O desafio proposto pelos cientistas sociais de Princeton deu origem também a um novo modelo de colaboração em massa no campo das ciências sociais que pode ser o ponto de partida para superar as limitações existentes e antecipar soluções para muitos dos problemas da humanidade.
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