Inteligência Artificial

Inteligência artificial em 2021: cinco tendências que você pode (ou não) esperar

A inovação em Inteligência Artificial continua acelerada – com crescimento explosivo em praticamente todos os setores. Então, o que o ano passado trouxe e o que podemos esperar da IA em 2021?

Neste artigo, listo cinco tendências que vi se desenvolverem em 2020 e que espero que sejam ainda mais dominantes em 2021.

MLOps

O que é MLOps? - Blog oficial NVIDIA Brasil

MLOps (“Operações de aprendizado de máquina”, a prática de aprendizado de máquina de produção) já existe há algum tempo. Durante 2020, no entanto, COVID-19 trouxe uma nova apreciação para a necessidade de monitorar e gerenciar instâncias de aprendizado de máquina de produção. A grande mudança nos fluxos de trabalho operacionais, gerenciamento de inventário, padrões de tráfego, etc. fez com que muitos AIs se comportassem de forma inesperada. Isso é conhecido no mundo MLOps como Drift – quando os dados de entrada não correspondem ao que o AI foi treinado para esperar.

Embora a deriva e outros desafios do ML de produção fossem conhecidos por empresas que já implantaram o ML na produção antes, as mudanças causadas pelo COVID causaram uma avaliação muito mais ampla da necessidade de MLOps.

Da mesma forma, à medida que as regulamentações de privacidade, como a CCPA, se consolidam, as empresas que operam com base em dados de clientes têm uma necessidade maior de governança e gerenciamento de risco. Finalmente, o primeiro encontro da comunidade MLOps – a Conferência Operacional de ML – que começou em 2019, também viu um crescimento significativo de ideias, experiências e amplitude de participação em 2020.

Low Code/No Code

How Disruptive is Low-Code App Development – An Unbiased Comparison

O AutoML (aprendizado de máquina automatizado) já existe há algum tempo. O AutoML tradicionalmente se concentra na seleção algorítmica e na descoberta da melhor solução de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo para um conjunto de dados específico. No ano passado, houve um crescimento no movimento Low-Code / No-Code em todas as áreas, de aplicativos a soluções verticais de IA direcionadas para empresas.

Enquanto o AutoML possibilitou a construção de modelos de IA de alta qualidade sem um conhecimento profundo de ciência de dados, as plataformas modernas de baixo código / sem código permitem a construção de aplicativos completos com IA de nível de produção sem profundo conhecimento de programação.

Modelos de linguagem pré-treinados avançados

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Os últimos anos trouxeram avanços substanciais para o espaço de Processamento de Linguagem Natural, o maior dos quais pode ser Transformers and Attention, uma aplicação comum dos quais é BERT (Bidirectional Encoder Representations with Transformers). Esses modelos são extremamente poderosos e revolucionaram a tradução, compreensão, resumo e muito mais.

No entanto, esses modelos são extremamente caros e demorados para treinar. A boa notícia é que modelos pré-treinados (e às vezes APIs que permitem acesso direto a eles) podem gerar uma nova geração de serviços de IA eficazes e extremamente fáceis de construir. Um dos maiores exemplos de um modelo avançado acessível via API é o GPT-3 – que foi demonstrado para casos de uso que vão desde escrever código até escrever poesia.

Geração de conteúdo sintético (e seu primo, o Deep Fake)

Yes, nós temos deepfake: brasileiros são o 2º maior público de aplicativo  que “troca rostos” de políticos e celebridades - Agência Pública

A PNL não é a única área de IA a ver inovações algorítmicas substanciais. Generative Adversarial Networks (GANs) também viram inovações, demonstrando feitos notáveis na criação de arte e imagens falsas. Semelhante aos transformadores, os GANs também são complexos de treinar e ajustar, pois exigem grandes conjuntos de treinamento.

No entanto, as inovações reduziram drasticamente o tamanho dos dados na criação de um GAN. Por exemplo, a Nvidia demonstrou um novo método aumentado para treinamento GAN que requer muito menos dados do que seus predecessores. Essa inovação pode gerar o uso de GANs em tudo, desde aplicações médicas, como imagens sintéticas de histologia de câncer, até falsificações ainda mais profundas.

IA para crianças

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Conforme as ferramentas de baixo código se tornam predominantes, a idade em que os jovens podem construir IAs está diminuindo. Agora é possível para um aluno do ensino fundamental ou médio construir sua própria IA para fazer qualquer coisa, desde classificar texto até imagens. As escolas de segundo grau nos Estados Unidos estão começando a ensinar IA, com as escolas de segundo grau buscando segui-lo. Por exemplo, na Synopsys Science Fair 2020 do Vale do Silício, 31% dos projetos de software vencedores usaram IA em sua inovação.

Ainda mais impressionante, 27% dessas IAs foram construídas por alunos da 6ª à 8ª série. Um exemplo de vencedor, que passou para o Broadcom MASTERS nacional, foi um aluno da oitava série que criou uma Rede Neural Convolucional para detectar Retinopatia Diabética em exames oculares.

O que tudo isso significa?

Essas não são as únicas tendências em IA. No entanto, eles são dignos de nota porque apontam em três direções significativas e críticas:

O aumento do uso de IA no mundo real – conforme evidenciado pelos problemas causados pelo COVID-19 e pelo crescimento de MLOps


Inovação contínua, como visto em BERT e GANs.


Democratização não apenas em engenharia, mas em todos os setores e conjuntos de habilidades – como evidenciado por código baixo / sem código e sua capacidade de levar a IA ao alcance de todos, desde engenheiros de software a crianças em idade escolar.

Fonte: Forbes

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