Contente
- 1. A IA consiste em robôs ou andróides inteligentes que se parecem com humanos.
- 2. IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são a mesma coisa.
- 3. A IA aprende completamente por conta própria.
- 4. Os chatbots são a forma mais básica de IA.
- 5. O poder necessário para executar todas as operações futuras de aprendizado profundo é insustentável.
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- 6. É fácil para uma empresa alugar a capacidade de computação necessária para alimentar as operações de IA.
- 7. Você precisa de imensas quantidades de dados para treinar a IA.
- 8. A IA substituirá as ferramentas de BI existentes, tornando obsoleta qualquer tecnologia anterior.
- 9. Redes neurais são como redes biológicas, mas mecânicas.
- 10. A IA eventualmente se tornará inteligente o suficiente para entender que os humanos são perigosos para ela e devem ser exterminados.
Fonte: EUA Pyon / Dreamstime.com
Leve embora:
A IA é uma tecnologia quente, mas muitas pessoas têm ideias erradas sobre o que exatamente isso implica. Aqui vamos dar uma olhada em alguns dos mitos que cercam a IA e examinar os fatos.
Por que todo mundo está falando sobre IA, ainda não vemos robôs amigáveis como Data de "Star Trek" caminhando entre humanos? Lembramos de adicionar a Segunda Diretiva Principal do RoboCop aos seus padrões de script para que eles possam "Proteger os inocentes" em vez de exterminar a humanidade assim que obtiverem plena consciência?
Hoje, há muita confusão sobre o que realmente são inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e aprendizado profundo, o que "máquinas inteligentes" podem fazer e qual é realmente o estado atual das tecnologias de IA. É hora de desfrutar de algumas boas e antigas desmistificações, então vamos rebentar os 10 mitos mais comuns sobre IA. (Para saber mais sobre o futuro potencial da IA, confira A revolução da IA vai tornar a renda universal uma necessidade?)
1. A IA consiste em robôs ou andróides inteligentes que se parecem com humanos.
Demasiado "Blade Runner" para todos aqui, hmm? Embora exista muita confusão geral entre robótica e IA, eles são dois campos científicos completamente diferentes que servem a propósitos diferentes. Os robôs são dispositivos físicos servidos por atuadores e sensores para executar uma ampla gama de tarefas, como construir, transportar ou desmontar produtos em fábricas.
A IA é um software programado de forma a ser autônoma o suficiente para tomar decisões e aprender com seus erros. Embora alguns robôs possam eventualmente ser aprimorados pelos algoritmos de IA, a parte "inteligência" é apenas uma habilidade adicional que a AI pode possuir.
2. IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são a mesma coisa.
Embora sejam todas partes do mesmo sistema de IA maior, são três coisas diferentes. Basicamente, o aprendizado de máquina é o método pelo qual a IA aprende de fontes externas, como no uso de algoritmos para discriminar dados e determinar seus comportamentos corretos. O aprendizado profundo é apenas uma técnica possível usada em aplicações práticas de aprendizado de máquina. Ele é baseado em redes neurais (NNs) e é usado para informar à IA qual é a probabilidade de tomar a decisão certa.
3. A IA aprende completamente por conta própria.
Apesar de um exagero de exageros sobre a IA que supostamente foram capazes de aprender por conta própria, ainda é impossível encontrar um sistema com IA que possua qualquer aplicativo do mundo real que possa crescer a partir do zero de conhecimento sem assistência humana. Qualquer sistema que tenha que lidar com informações ocultas ou incertezas de qualquer tipo não pode ser "entendido" pela IA, que ainda precisa receber informações e dados de humanos. Além disso, toda informação deve ter um objetivo claro, algo que a IA não possa adivinhar sem fontes externas (pelo menos não no começo).
4. Os chatbots são a forma mais básica de IA.
Novamente, mesmo se houver alguns chatbots por aí que fazem uso de formas mais ou menos rudimentares de IA, a maioria deles nada mais é do que programas básicos que interagem com seres humanos por meio de interfaces de voz ou. Em vez de realmente serem "inteligentes", a maioria dos chatbots possui respostas pré-programadas, dadas em resposta a determinadas palavras-chave na entrada do usuário. Para que um chatbot se torne uma verdadeira IA, ele deve possuir várias tecnologias que permitem entender um humano, aprender sobre suas necessidades e reagir de acordo. Precisa de software de voz ou reconhecimento, análise de sentimentos, algum tipo de programa de aprendizado de máquina e uma tecnologia de geração de linguagem natural. (Para saber mais sobre os chatbots, consulte Pedimos aos profissionais de TI como as empresas usarão os chatbots no futuro. Veja o que eles disseram.)
5. O poder necessário para executar todas as operações futuras de aprendizado profundo é insustentável.
É inegável que a IA exige muita capacidade computacional adicional para ser treinada e realizar todas as suas complexas operações de aprendizado profundo. Em um futuro em que a maioria das empresas utilizará a IA até certo ponto, esse problema poderá crescer em proporções épicas, tornando seu uso potencialmente insustentável. No entanto, a IA pode realmente nos fornecer Mais energia, resolvendo um eterno problema de produção de energia: desperdício e ineficiência das redes de energia. As concessionárias acabam comprando excesso de energia de usuários particulares, que também gastam a maior parte do excesso de eletricidade que geram, já que as redes atuais não foram construídas para acomodar o nível moderno de diversificação. A IA pode vir em nosso socorro, substituindo as redes antigas por microrredes mais novas, inteligentes e com inteligência artificial que sabem exatamente como distribuir eletricidade em tempo real com a máxima eficiência.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
6. É fácil para uma empresa alugar a capacidade de computação necessária para alimentar as operações de IA.
... se a AWS, Google, Microsoft e Alibaba Cloud não estivessem atualmente centralizando a grande maioria do poder de computação disponível no mundo. Portanto, os desenvolvedores de IA atualmente têm apenas duas opções: alugá-lo a preços excepcionalmente altos ou comprar seu próprio hardware super caro.
No entanto, há uma chance de que esse desmembramento de mitos possa ser ... desmembrado em um futuro próximo. Uma nova empresa chamada Tatau desenvolveu uma plataforma de supercomputação baseada em blockchain que pode resolver o problema. Sua solução permite a agregação e revenda dos recursos combinados de uma rede globalmente distribuída de máquinas baseadas em GPU. Imagine mineradores de criptomoeda, jogadores ou outros computadores de alto desempenho dedicando seu poder de computação ao desenvolvimento de IA. As empresas de IA podem explorar essa fonte subexplorada de energia da GPU para treinar seus modelos de aprendizado de máquina a um preço muito mais barato. Observe que essa nova plataforma também pode fornecer uma resposta para o problema destacado no ponto 5, pois promove o uso eficiente dos recursos ainda não explorados no momento.
7. Você precisa de imensas quantidades de dados para treinar a IA.
Não necessariamente. Claro, você precisa muito de dados e poder de computação para treinar uma IA do princípio. E, embora em menor grau, você precisa de terabytes de dados para treinar uma IA para executar uma tarefa complexa, como dirigir um carro. No entanto, dependendo do campo de aplicação da IA, as redes neurais pré-treinadas são flexíveis o suficiente para serem recicladas apenas em algumas áreas específicas. A estrutura básica de dados pode vir de um conjunto de dados maior e mais geral, com apenas a última parte da rede precisando ser substituída para "preencher os espaços em branco" específicos desse caso de uso.
8. A IA substituirá as ferramentas de BI existentes, tornando obsoleta qualquer tecnologia anterior.
Isso é um pouco exagerado, para dizer o mínimo. A maioria das soluções modernas de business intelligence (BI) são altamente escalonáveis e geralmente personalizáveis, para que qualquer modelo futuro baseado em IA possa ser facilmente integrado diretamente em suas plataformas. As empresas sempre preferem implementar apenas as soluções que apresentam nenhum risco de interrupção do fluxo de trabalho, e as tecnologias de IA se adaptaram a essa necessidade. Portanto, a maioria das plataformas de IA é implementada via Web, portanto, nenhuma substituição é necessária ou, no pior dos casos, pode ser implementada com segurança em fases.
9. Redes neurais são como redes biológicas, mas mecânicas.
Nenhuma rede neural pode esperar alcançar uma fração da complexidade do cérebro humano. Apesar de muitos anos de pesquisa clínica e científica, ainda não conseguimos entender completamente as redes neurais biológicas, uma vez que os neurônios cumprem tantas tarefas diferentes com o corpo humano (pense na diferença entre um neurônio sensitivo e um motor) e até transmitem informações através de várias vias diferentes (usando eletricidade, potencial químico e neurotransmissores). As redes neurais podem entender apenas entradas muito simples da maneira típica de máquina 1 ou 0 ("sim" ou "não"). É como comparar a complexidade de uma aeronave militar a uma pipa só porque os dois podem voar.
10. A IA eventualmente se tornará inteligente o suficiente para entender que os humanos são perigosos para ela e devem ser exterminados.
Bem, não podemos desmascarar esse mito, já que não é um mito. É uma realidade. Preparem-se, porque a resistência é inútil!
Brincadeiras à parte, basta dizer, a IA não tem nem perto da inteligência necessária para entender o mundo ao seu redor e tomar decisões racionais e autônomas. Cada algoritmo é desenvolvido para executar uma tarefa e não é capaz de fazer nada fora disso, muito menos alcançar a capacidade de pensar de forma independente. Os computadores usam a "força bruta" de seus poderes computacionais superiores para encontrar uma solução para problemas relativamente simples, mas eles não têm o entendimento, a profundidade da percepção e a complexidade estratégica para ter um propósito fora daquele para o qual foram programados.
Portanto, descanse facilmente, porque a IA não será mais que nossos ajudantes e servidores artificiais por muito, muito tempo.