Quais são as tendências em Inteligência Artificial que dominarão 2018 ? | The Source Brasil
Quais são as tendências em Inteligência Artificial que dominarão 2018 ?
Publicado por ScanSourceBRem 30 de janeiro de 2018
Machine Learning, Deep Learning e AI estão ficando populares. Mas antes colocá-las em produção, será preciso investir em áreas como gestão de dados
"As aplicações estão em todos os lugares", diz Kenneth Sanford, cientista de dados da Dataiku, apontando para os "super-outdoors" do Piccadilly Circus, em Londres, que sustentam câmeras escondidas dedicadas à coleta de dados sobre o tráfego rodoviário, incluindo a marca e o modelo dos veículos que passam, para fornecer anúncios direcionados.
"Muitas organizações já estão usando IA, mas podem não se referir ao que fazem como 'IA' ', diz Scott Gnau, diretor de tecnologia da Hortonworks. "Por exemplo, qualquer empresas que lance mão de chatbots baseados em linguagem e natural e reconhecimento de voz para contato com clientes está usando Inteligência Artificial".
"As empresas passaram os últimos anos se educando em várias estruturas e ferramentas de IA", diz Nima Negahban, CTO e co-fundadora da Kinetica. "À medida que a IA se destaca, ela vai além das experiências de pequena escala, com as empresas buscando por ferramentas para automatizar, gerenciar e agilizar mais aplicações de Machine Learning e Deep Learning relacionadas com aplicações core."
Ramon Chen, diretor de produto da Reltio, é menos otimista. Chen diz que houve repetidas previsões, durante vários anos, sobre os potenciais avanços no uso da IA ​​e do Machine Learnings, mas a realidade é que a maioria das empresas ainda não viu benefícios mensuráveis ​​para seus investimentos nessas áreas.
"A maioria das empresas tem que se dedicar a uma tarefa árdua, que antecede o investimento em IA: organizar seus dados de forma a garantir que eles possam ser reconciliados, refinados e relacionados, para descobrir informações relevantes que suportem a execução eficiente de negócios em todos os departamentos, sem perder de vista questões de compliance no tratamento desses dados", diz Chen.
"IA é o novo Big Data: as empresas vão correr para experimentar, precisando ou não", diz Monte Zweben, CEO da Splice Machine.
Meley menciona a edição 2017 do estudo State of Artificial Intelligence for Enterprises, lançado recentemente pela Teradata, que identificou a falta de infraestrutura de TI como o maior obstáculo para a obtenção de benefícios de IA, superando questões como acesso a talentos, falta de orçamento e casos de negócios fracos ou desconhecidos. "Os fornecedores já preparam soluções de IA de nível empresarial na nuvem e ofertas de suporte que superem as dores crescentes associadas à adoção de IA", diz Meley.
"As empresas estão adicionando IA aos seus produtos para torná-los mais inteligentes, mais eficientes e até autônomos", diz Shiran. "Em 2017, ouvimos argumentos concorrentes para saber se a IA criaria empregos ou iria eliminá-los, com alguns chegando até mesmo a vaticinar o fim da raça humana. O que começou a emergir como parte fundamental da conversa é que sem conjuntos de dados para treinamento, capazes de moldar o comportamento dos modelos de IA, não chegaremos a lugar algum".
"Os seres humanos são irremediavelmente tendenciosos, e a questão para a IA se tornará se podemos fazer melhor em termos de preconceitos, ou se faremos pior, como chegou a acontecer com o bot da Microsoft no Twitter.
Este debate se concentrará na propriedade dos dados – quais dados possuímos sobre nós mesmos e quais dados empresas como Google, Facebook , Amazon, Uber, etc possuem sobre nós, capazes de gerar enormes conjuntos de dados que alimentariam nossos modelos ".
A IA deve resolver o problema da "caixa preta" com trilhas de auditoria
"A IA está sendo aplicada cada vez mais a aplicações como a descoberta de medicamentos ou controle do carro autônomo, e essas aplicações podem ter um impacto prejudicial na vida humana se uma decisão incorreta for tomada", diz Negahban. "Detectar exatamente o que causou a decisão incorreta, que provoque um problema sério, é algo que as empresas começarão a olhar em 2018. A auditoria e o rastreamento de cada entrada e cada pontuação que uma estrutura produz ajudará a detectar o que exatamente acabou por causar o problema, a nível de código."
"À medida que as empresas procuram inovar e melhorar com o Machine Learning e a Inteligência Artificial, ferramentas mais especializadas serão adotadas na nuvem para suportar casos específicos de uso, como soluções para mesclar entradas sensoriais multimodais para interação humana (através dos cinco sentidos) ou soluções para fundir imagens de satélite com dados financeiros para catapultar capacidades de negociação algorítmica ", diz Margarit.
"Esperamos ver uma explosão em soluções baseadas na nuvem que acelerem o ritmo atual de coleta de dados e demonstrem a necessidade de computação disponível em provedores de nuvem gerenciada", acrescenta.