Inovações

O que impulsiona o crescimento da inteligência artificial?

Aqui estão três avanços tecnológicos que atuam como catalisadores, juntamente com quatro funções principais da IA ​​que a impulsionam.

Em 2011, o Watson da IBM competiu no game show Jeopardy! contra alguns de seus jogadores mais bem sucedidos e venceu com folga. Foi um momento decisivo não porque a máquina venceu os humanos em seu próprio jogo, mas porque as possibilidades abriram nossos olhos. 

O que se seguiu foi uma série de avanços impressionantes na Inteligência Artifical – IA: reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e muito mais. Tudo isso possível através de uma técnica conhecida como aprendizado profundo.

À medida que entramos em uma nova década, surge uma imagem totalmente nova do futuro da IA . Entrando em uma nova década, a IA se parece mais com “IA como serviço”, incorporada em aparentemente tudo e quase invisível. Já estamos na era em que criamos inteligência artificial para aumentar as capacidades humanas e, em alguns casos, introduzimos a IA autônoma para eliminar completamente as tarefas humanas. Então, o que está impulsionando esse enorme crescimento da IA? Três avanços tecnológicos agem como catalisadores:

1. Computação maciçamente paralela: Pensar ou raciocinar é um processo maciçamente paralelo de bilhões de neurônios, transmitindo sinais para outros neurônios através de redes para fornecer o resultado do julgamento. Da mesma forma, a unidade de processamento gráfico (GPU) abre novas possibilidades em que as redes neurais baseadas na maneira como os neurônios funcionam em nosso cérebro podem facilitar centenas de milhões de conexões entre os nós quase em um segundo de tempo de processamento.

2. Big data : com a digitalização e proliferação de telefones inteligentes, temos acesso a grandes quantidades de dados do mundo real. Nossa capacidade de coletar, limpar, padronizar e armazenar esses dados do mundo real nos proporciona um enorme campo de treinamento para IA. O resultado? Estamos começando a ver a inteligência infundida em quase tudo, consequentemente transformando tudo em uma coisa “inteligente”.

3. Melhores algoritmos : algoritmos de aprendizado profundo ajudam a raciocinar e interpretar os dados, produzindo padrões e recomendações. Agora podemos coletar muitos dados e aplicar algoritmos sofisticados para chegar a previsões.

Quatro funções principais da IA

Desmistificando a IA, podemos definir amplamente a maturidade da IA, entendendo a estratégia da organização para usá-la das seguintes maneiras: 

  • IA como consultores estratégicos: Os estrategistas da IA ​​são responsáveis ​​por entender os problemas, desenvolver estratégias e definir planos de ação / execução. Os algoritmos fornecem informações baseadas em dados e recomendam ações a serem tomadas. A intervenção humana é identificar quais decisões são adiadas para os algoritmos e como as decisões são implementadas.
  • IA como executores de tarefas:  os algoritmos de IA são responsáveis ​​por analisar o processo, criar descrições e objetivos claros das tarefas e definir contratos detalhados de nível de serviço e KPIs. Os seres humanos responsáveis ​​pela execução das tarefas operacionais são livres para executar tarefas de ordem superior, como a revisão dos resultados dos algoritmos.
  • IA como assistente virtual para funcionários: os algoritmos de IA são responsáveis ​​por trabalhar efetivamente em conjunto com os seres humanos como agentes inteligentes.
  • A IA como organização autônoma: os  algoritmos são responsáveis ​​por parte substancial do processo de tomada de decisão. As empresas permitem à AI total autonomia na orientação de uma organização para novos níveis de risco, lucratividade e inovação.

Os aplicativos de IA estão com fome de dados

Para a eficácia da IA, precisamos de muitos dados e práticas robustas de gerenciamento de dados. É necessário identificar fontes de dados, criar pipelines de dados, limpar e preparar dados, identificar possíveis sinais em seus dados e medir seus resultados. Organizações que levam a sério a IA historicamente têm proficiência em adquirir e gerenciar dados como um ativo estratégico. Orientado por dados, um trampolim para a IA, realmente significa que todas as decisões e ações tomadas pela empresa e pelos funcionários são tomadas usando os dados mais factuais e precisos e existe um método bem definido de aplicação da análise científica a esses dados. chegar a decisões. Trata-se de estar consciente de como você está usando (ou não) as ferramentas (dados e algoritmos) à sua disposição. Você deve fazer perguntas e não manter o status quo; vamos chamá-lo de estratégia “orientada a dados”, que é um pré-requisito para uma estratégia de IA eficaz. Essa difusão da IA ​​desencadeia outro fenômeno interessante – quanto mais a usamos, mais inteligente ela se torna.

Uma abordagem de inteligência artificial para tudo tem mais implicações. As organizações precisam avaliar o cenário técnico e de negócios e determinar a necessidade de intervenções lideradas pela IA. Você não precisa seguir cegamente o que a IA mágica fez em outros lugares. Ao fazer um içamento e aplicá-lo aos cenários de negócios, pois essa abordagem pode causar mais danos. Você precisa que seus aplicativos de IA sejam relevantes para seus negócios, aproveite seus dados e aprenda e melhore seu desempenho passado. E ao longo do caminho, se você gerar novas idéias que resultam em proposições de valor exclusivas, novos produtos e novas ofertas, isso é ótimo.

A tecnologia de IA é transformacional e exigirá novas habilidades de liderança para evangelizar dentro da empresa. As organizações modernas valorizam a IA com poderes tanto quanto valorizam as pessoas com poderes. A IA, de muitas maneiras, é difundida e provocativa quando começamos a terceirizar tudo para algoritmos. A automação está realmente melhorando a qualidade de vida, mas devemos estar atentos às tarefas de delegar ou demarcar entre seres humanos e máquinas. Por exemplo, os CEOs devem deixar claro quando os algoritmos inteligentes, e não os associados humanos, devem ser consultados. Isso pode ser difícil. Algumas das decisões mais importantes em relação ao aprendizado de máquina geralmente são sobre a extensão da autoridade que os agentes de IA devem ter.

Fonte: Information Week

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