Tendências Em Inteligência Artificial Para 2019
Para descobrir as origens da inteligência artificial, temos de regressar aos anos 50, quase ao mesmo tempo em que o início da era da computação que hoje desfrutamos. Mas não foi até os anos 90, quando começaram a conceder-se as condições de hardware pra poder analisar estas capacidades e, enfim, vem sendo em nossa década, quando começou a tua explosão. Não em irão, a transformação tecnológica dos últimos anos impulsionou definitivamente esta matéria e, essencialmente, com ênfase especial em um de seus ramos: machine learning. Os dados corroboram esta visão: pro ano que vem, 55% das empresas de investir em projetos relacionados com machine learning, segundo a IDC.
A aplicação da inteligência artificial é crescente, iniciando por chatbots interativos, analítica avançada, assistentes pessoais, etc. À medida que melhoram as técnicas de processamento de linguagem natural, sua adoção se estenderá ainda mais em todas as facetas (indústria, de saúde, de venda direta, entretenimento, logística, etc.). As smart machines distribui o trabalho humano, atuando como intermediárias entre a organização, os empregados e os trabalhadores externos.
Cada vez mais, as interações com a tecnologia serão através de smart machines. A isso há que juntar que haverá milhões de dispositivos conectados, o que demandará uma quantidade quase infinita de dado a tratar. Graças ao machine learning (união de enormes quantidades de fatos, capacidade de processamento escalável e cultura de dados), serão incorporados aplicativos e ferramentas capazes de amparar inteligência humana. Assim, as máquinas serão capazes de fazer tarefas humanas tais como a busca proativa, observação cognitivo, e atuam como assistentes digitais. Surge o conceito de hybrid business, os trabalhos serão uma combinação de automatizações e human augmentation. Este último está focada em elaborar melhorias cognitivas e físicas, como uma parcela integral do organismo, de maneira que se possam passar as capacidades normais das pessoas.
Na minha posição, o desenvolvimento da inteligência artificial vai focalizando a antevisão mais do que a atuação. Isto é, mais do que automatismos (que é uma questão que leva com a gente décadas), o potencial é o poder adiantar-se às necessidades do ser humano pra agir em conformidade.
Isto está muito relativo com o Big Data e observação preditiva, ferramentas que sustentam o desenvolvimento. Já esse ano temos constatado os primeiros chatbots com machine learning e inteligência artificial aplicada em áreas como o comércio online de produtos e serviços.
Em 2019 a percepção de frases e contextos continuar um salto qualitativo que abrirá novas portas para dar outras experiências para os usuários finais. 2019 vai ser o ano em que a IA está presente na maioria das ações comerciais que realizem as empresas aos seus clientes.
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- Usuário que reporta: ferbr1 23:39 7 oct 2007 (CEST)
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- 4 Desenvolvimento ágil
- Quando um veículo está circulando, o ar de dentro da roda está girando
Embora as técnicas de Machine Learning que são aplicados na otimização de campanhas de há uns anos a ser utilizada em alguns sectores inovadores, ainda não estão sendo implementadas de forma massiva nos mais usuais. A principal explicação é a ausência de preparação dos fatos, tarefa em que as grandes corporações têm produzido essenciais investimentos a partir de 2016 até a atualidade, e que já estão perto de completar.
Uma vez que os detalhes estão prontos, é quando desejamos conduzir dele discernimento e valor a começar por técnicas de IA. Outro fato essencial que faz com que 2019 seja um ano em que a IA vá para ter um desenvolvimento exponencial é que a oferta de cientistas de dados é muito pequeno do que a demanda existente.
Outra é o “Hardware especializado em IA”: em linha com a tendência anterior, os fabricantes estão incorporando novos microprocessadores especializados pra realizar algoritmos de IA. Por exemplo, vamos ver de perto como a cada dia que passa é mais comum que os dispositivos móveis têm NPUs (Neural Processing Units), capazes de exercer de forma muito produtivo os computações que exigem as redes de neurônios profundas (deep learning). E, enfim, falamos da “Democratização da IA”: há uma tendência clara quanto à acessibilidade aos algoritmos avançados de Inteligência Artificial.
Ao longo dos últimos anos, só os perfis profissionais altamente especializados, famosos como Data Scientists eram capazes de utilizar estas tecnologias. O que se busca neste instante é tornar mais fácil o exercício e ampliar a produtividade destas tecnologias por ferramentas mais amigáveis e disponíveis pela nuvem.
