Por Marcel Saraiva Fotos Shutterstock.com
O conceito de IA percorreu um longo caminho desde que começou a ser idealizado pelos cientistas Hebert Simon e Allen Newell
Reproduzir o cérebro humano e nossos pensamentos não é algo exatamente novo. A ficção sempre flertou com isso, seja com personagens robóticos ou até mesmo a criatura de Frankenstein, de Mary Shelley. E como muito da ficção se torna realidade, a Inteligência Artificial (IA) também é algo que surgiu de uma projeção. Os estudos mais intensos sobre isso datam de mais de 70 anos, quando os cientistas Hebert Simon, Allen Newell, criaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade de Carnegie Mellon, nos EUA.
Na época, claro, não existia poder computacional, tampouco modelos digitais ou redes neurais. Era tudo baseado na matemática, cálculos e algoritmos: a base de toda IA. Hoje, vemos as mais diversas aplicações, soluções e robôs que usufruem da tecnologia para aprimorar a vida humana.
MACHINE LEARNING
Uma das vertentes mais antigas dentro do guarda-chuva de IA, o Machine Learning continua sendo responsáveis por diversas inovações no mercado atualmente. Como a tradução do nome diz, em uma técnica de aprendizado de máquina, baseado em algoritmos matemáticos, é possível ensinar uma máquina a desempenhar determinada tarefa. Podemos usar como exemplo um mecanismo para acender uma luz. Ensino uma máquina a realizar os comandos de acender ou apagar por meio dos algoritmos. A máquina aprende a lição específica e realiza a tarefa, mas não é capaz de interpretar algo diferente ou algo que demanda uma interpretação mais abrangente.
Quando falamos em aplicações reais, temos o exemplo do projeto ATLAN Space, na África, que usa drones autônomos para detectar pesca ilegal ou barcos que derramam óleo nos oceanos. O drone utiliza análise de imagens para rastrear essas intervenções na natureza. Enquanto isso, uma organização sem fins lucrativos chamada MAUI63 usa IA e vídeo analytics em drones para identificar golfinhos à beira da extinção, e assim rastreá-los para criar santuários naturais de proteção.
DEEP LEARNING
Agora, se formos falar em algo mais profundo, que exige um cálculo que gera uma decisão, por exemplo, começamos a falar de Deep Learning. Aqui, é usada outra técnica, associada a redes neurais. A máquina começa a tomar algumas decisões, e aprender coisas, que às vezes não conseguimos explicar, porque é o processo da rede neural por trás que dá essa decisão.
Usando o mesmo exemplo de um mecanismo que acende uma luz: com Deep Learning, podemos entrar em uma sala e fazer um comentário como “esta sala está escura”, e a máquina processar essa informação e acender a luz. Percebe a diferença? Há um entendimento, um cálculo realizado para chegar aquela conclusão. Nesse caso estamos falando de probabilidades. A rede trabalha em camadas até chegar em um modelo, que no final é um modelo estatístico.
Em aplicações reais, temos o exemplo da Universidade de Tecnologia de Kaunas, na Lituânia, que utiliza estações de trabalho equipadas com GPUs da NVIDIA e um método específico de deep learning para prever sinais da doença de Alzheimer. Tudo isso a partir de imagens do cérebro. Atualmente possuem uma precisão de 99%.
Quando essas ações ou decisões tomadas pela máquina estão em execução, damos o nome de inferência. Em um carro autônomo, por exemplo, que usa muitas vertentes de machine learning e deep learning diferentes, a inferência ocorre dentro deste carro. Se ensinarmos um robô a falar ou a reagir, a inferência estará dentro deste robô. Já se usamos um assistente virtual, por exemplo, a inferência ocorrerá no datacenter de onde essas informações são processadas, e assim por diante.
Novamente, quando falamos em aplicações reais, temos o exemplo da American Express, que usa o servidor de inferência NVIDIA Triton. Ele opera a 2 milissegundos de latência para detectar fraudes em operações financeiras por meio de análises realizadas em mais de US$ 1 trilhão em transações anuais…
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