O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é o campo da ciência da computação dedicado à solução de problemas cognitivos comumente associados à inteligência humana, como aprendizado, criação e reconhecimento de imagens. As organizações modernas coletam grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores inteligentes, conteúdo gerado por humanos, ferramentas de monitoramento e logs do sistema. O objetivo da IA é criar sistemas de autoaprendizagem que obtenham significado dos dados. Então, a IA pode aplicar esse conhecimento para resolver novos problemas de forma semelhante à humana. Por exemplo, a tecnologia de IA pode responder de forma significativa às conversas humanas, criar imagens e textos originais e tomar decisões com base em entradas de dados em tempo real. Sua organização pode integrar recursos de IA em suas aplicações para otimizar os processos de negócios, melhorar as experiências dos clientes e acelerar a inovação.
Como a tecnologia da inteligência artificial se desenvolveu?
No artigo pioneiro de Alan Turing de 1950, “Computing Machinery and Intelligence” (“Computadores e inteligência”), ele ponderou se as máquinas poderiam pensar. Neste artigo, Turing cunhou pela primeira vez o termo inteligência artificial e o apresentou como um conceito teórico e filosófico.
Entre 1957 e 1974, os desenvolvimentos na computação permitiram que os computadores armazenassem mais dados e processassem mais rapidamente. Durante esse período, os cientistas desenvolveram ainda mais algoritmos de machine learning (ML). O progresso no campo levou agências como a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) a criar um fundo para pesquisas de IA. Inicialmente, o objetivo principal desta pesquisa era descobrir se os computadores poderiam transcrever e traduzir a linguagem falada.
Durante a década de 1980, o aumento do financiamento disponível e a expansão do kit de ferramentas algorítmicas que os cientistas usaram na IA simplificaram o desenvolvimento. David Rumelhart e John Hopfield publicaram artigos sobre técnicas de aprendizado profundo, que mostraram que os computadores podem aprender com a experiência.
De 1990 até o início dos anos 2000, os cientistas alcançaram muitos objetivos principais da IA, como vencer o atual campeão mundial de xadrez. Com mais dados de computação e poder de processamento na era moderna do que nas décadas anteriores, a pesquisa de IA agora é mais comum e acessível. Ela está evoluindo rapidamente para a inteligência artificial geral para que o software possa realizar tarefas complexas. O software pode criar, tomar decisões e aprender por conta própria tarefas antes limitadas a humanos.
Quais são os benefícios da inteligência artificial?
A inteligência artificial tem o potencial de oferecer uma série de benefícios para vários setores.
Resolução de problemas complexos
A tecnologia de IA pode usar redes de aprendizado profundo e ML para resolver problemas complexos com inteligência semelhante à humana. A IA pode processar informações em escala, encontrando padrões, identificando informações e fornecendo respostas. Você pode usar a IA para resolver problemas em vários campos, como detecção de fraudes, diagnóstico médico e análise de negócios.
Aumento da eficiência empresarial
Ao contrário dos humanos, a tecnologia de IA pode funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem diminuir as taxas de desempenho. Em outras palavras, a IA pode realizar tarefas manuais sem erros. É possível permitir que a IA se concentre em tarefas repetitivas e tediosas, para que você possa usar recursos humanos em outras áreas de uma empresa. A IA pode diminuir as workloads dos funcionários e, ao mesmo tempo, simplificar todas as tarefas relacionadas aos negócios.
Tomada de decisões mais inteligentes
A IA pode usar o ML para analisar grandes volumes de dados com mais rapidez do que qualquer ser humano faria em comparação. As plataformas de IA podem identificar tendências, analisar dados e fornecer orientação. Com a previsão de dados, a IA pode ajudar a sugerir o melhor curso de ação futura.
Automação de processos de negócios
Você pode treinar a IA com ML para realizar tarefas com precisão e rapidez. Isso pode aumentar a eficiência operacional ao automatizar partes da empresa que os funcionários enfrentam dificuldades ou consideram tediosas. Da mesma forma, você pode usar a automação de IA para liberar recursos dos funcionários para trabalhos mais complexos e criativos.
Quais são as aplicações práticas da inteligência artificial?
A inteligência artificial tem uma ampla variedade de aplicações. Embora não seja uma lista completa, aqui está uma seleção de exemplos que destacam os diversos casos de uso da IA.
Processamento inteligente de documentos
O processamento de documentos inteligente (IDP) converte formatos de documentos não estruturados em dados utilizáveis. Por exemplo, ele converte documentos comerciais como e-mails, imagens e PDFs em informações estruturadas. O IDP usa tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado profundo e visão computacional para extrair, classificar e validar dados.
Por exemplo, o HM Land Registry (HMLR) administra títulos de propriedade para mais de 87% da Inglaterra e do País de Gales. Os assistentes sociais do HMLR comparam e revisam documentos legais complexos relacionados a transações imobiliárias. A organização implantou uma aplicação de IA para automatizar a comparação de documentos, o que reduziu o tempo de revisão em 50% e turbinou o processo de aprovação de transferências de propriedades. Para mais informações, leia como o HMLR usa o Amazon Textract.
Monitoramento da performance da aplicação
O Monitoramento da performance da aplicação (APM) é o processo de usar ferramentas de software e dados de telemetria para monitorar a performance de aplicações críticas para os negócios. As ferramentas de APM baseadas em IA usam dados históricos para prever problemas antes que eles ocorram. Eles também podem resolver problemas em tempo real, sugerindo soluções eficazes para seus desenvolvedores. Essa estratégia mantém as aplicações funcionando de forma eficaz e soluciona os gargalos.
Por exemplo, a Atlassian fabrica produtos para facilitar o trabalho em equipe e a organização. A Atlassian usa ferramentas de APM de IA para monitorar continuamente as aplicações, detectar possíveis problemas e priorizar a gravidade. Com essa função, as equipes podem responder rapidamente às recomendações baseadas em ML e resolver quedas de desempenho.
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva aprimorada por IA é o processo de usar grandes volumes de dados para identificar problemas que podem levar ao tempo de inatividade em operações, sistemas ou serviços. A manutenção preditiva permite que as empresas resolvam possíveis problemas antes que eles ocorram, o que reduz o tempo de inatividade e evita interrupções.
Por exemplo, a Baxter opera 70 fábricas em todo o mundo e funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana, para fornecer tecnologia médica. A Baxter emprega manutenção preditiva para detectar automaticamente condições anormais em equipamentos industriais. Os usuários podem implementar soluções eficazes com antecedência para reduzir o tempo de inatividade e melhorar a eficiência operacional. Para saber mais, leia como a Baxter usa o Amazon Monitron.
Pesquisa médica
A pesquisa médica usa a IA para agilizar processos, automatizar tarefas repetitivas e processar grandes quantidades de dados. Você pode usar a tecnologia de IA na pesquisa médica para facilitar a descoberta e o desenvolvimento de produtos farmacêuticos de ponta a ponta, transcrever registros médicos e melhorar o tempo de colocação no mercado de novos produtos.
Como exemplo do mundo real, a C2i Genomics usa inteligência artificial para executar pipelines genômicos e exames clínicos personalizáveis e em grande escala. Ao abranger soluções computacionais, os pesquisadores podem se concentrar no desempenho clínico e no desenvolvimento de métodos. As equipes de engenharia também usam a IA para reduzir as demandas de recursos, a manutenção de engenharia e os custos de NRE. Para mais detalhes, leia sobre como a C2i Genomics usa o AWS HealthOmics.
Análise de negócios
A análise de negócios usa IA para coletar, processar e analisar conjuntos de dados complexos. Você pode usar a análise de IA para prever valores futuros, entender a causa raiz dos dados e reduzir processos demorados.
Por exemplo, a Foxconn usa análises de negócios aprimoradas por IA para melhorar a precisão das previsões. Foi alcançado um aumento de 8% na precisão das previsões, resultando em uma economia anual de USD 533 mil em suas fábricas. Também são usadas análises de negócios para reduzir o desperdício de mão de obra e aumentar a satisfação do cliente por meio da tomada de decisões baseada em dados.
Quais são as principais tecnologias de inteligência artificial?
As redes neurais de aprendizado profundo formam o núcleo das tecnologias de inteligência artificial. Elas refletem o processamento que acontece no cérebro humano. O cérebro contém milhões de neurônios que trabalham juntos para processar e analisar informações. As redes neurais de aprendizado profundo usam neurônios artificiais que processam informações em conjunto. Cada neurônio artificial, ou nó, usa cálculos matemáticos para processar informações e resolver problemas complexos. Essa abordagem de aprendizado profundo pode resolver problemas ou automatizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
Você pode desenvolver diferentes tecnologias de IA treinando as redes neurais de aprendizado profundo de maneiras diferentes. A seguir, apresentaremos algumas das principais tecnologias baseadas em redes neurais.
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Processamento de linguagem natural
O PLN usa algoritmos de aprendizado profundo para interpretar, entender e coletar significados a partir de dados de texto. O PLN pode processar textos criados por humanos, o que a torna útil para resumir documentos, automatizar chatbots e realizar análise de sentimento.
Visão por computação
A visão computacional usa técnicas de aprendizado profundo para extrair informações e insights de vídeos e imagens. Usando a visão computacional, um computador pode entender imagens da mesma forma que um humano faria. É possível usar a visão computacional para monitorar o conteúdo on-line em busca de imagens inapropriadas, reconhecer rostos e classificar detalhes de imagens. Em carros e caminhões autônomos, é fundamental monitorar o meio ambiente e tomar decisões em frações de segundo.
Leia sobre a visão computacional »
IA generativa
IA generativa refere-se a sistemas de inteligência artificial que podem criar novos conteúdos e artefatos, como imagens, vídeos, texto e áudio, a partir de instruções de texto simples. Ao contrário da IA anterior, limitada à análise de dados, a IA generativa aproveita o aprendizado profundo e conjuntos de dados massivos para produzir resultados criativos de alta qualidade, semelhantes aos dos humanos. Embora possibilite aplicações criativas interessantes, existem preocupações com preconceitos, conteúdo prejudicial e propriedade intelectual. No geral, a IA generativa representa uma grande evolução nos recursos de IA para gerar novos conteúdos e artefatos de maneira semelhante à humana.
Reconhecimento de voz
O software de reconhecimento de fala usa modelos de aprendizado profundo para interpretar a fala humana, identificar palavras e detectar o significado. As redes neurais podem transcrever falas para texto e indicar o sentimento vocal. Você pode usar o reconhecimento de fala em tecnologias como assistentes virtuais e software de call center para identificar o significado e realizar tarefas relacionadas.
Quais são os desafios da implementação da IA?
A IA tem vários desafios que tornam a implementação mais difícil. Os obstáculos a seguir são alguns dos desafios mais comuns com a implementação e o uso da IA.
Governança de dados
As políticas de governança de dados devem obedecer às restrições regulatórias e às leis de privacidade. Para implementar a IA, você deve gerenciar a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados. Você é responsável pela proteção dos dados e da privacidade do cliente. Para gerenciar a segurança dos dados, sua organização deve ter uma compreensão clara de como os modelos de IA usam e interagem com os dados do cliente em cada camada.
Dificuldades técnicas
Treinar a IA com machine learning consome muitos recursos. Um alto limite de poder de processamento é essencial para que as tecnologias de aprendizado profundo funcionem. Você deve ter uma infraestrutura computacional robusta para executar aplicações de IA e treinar seus modelos. O poder de processamento pode ser caro e limitar a escalabilidade de seus sistemas de IA.
Limitações de dados
Para treinar sistemas de IA imparciais, você precisa inserir grandes volumes de dados. Você deve ter capacidade de armazenamento suficiente para lidar e processar os dados de treinamento. Da mesma forma, você deve ter processos eficazes de gerenciamento e qualidade de dados para garantir a precisão dos dados que você usa para treinamento.
Quais são os principais componentes da arquitetura de aplicação de IA?
A arquitetura de inteligência artificial consiste em quatro camadas principais. Cada uma dessas camadas usa tecnologias distintas para desempenhar uma determinada função. A seguir, uma explicação do que acontece em cada camada.
Camada 1: camada de dados
A IA é baseada em várias tecnologias, como machine learning, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem. No centro dessas tecnologias estão os dados, que formam a camada fundamental da IA. Essa camada se concentra principalmente na preparação dos dados para aplicações de IA. Algoritmos modernos, especialmente os de aprendizado profundo, exigem vastos recursos computacionais. Portanto, essa camada inclui hardware que atua como uma subcamada, que fornece infraestrutura essencial para treinar modelos de IA. Você pode acessar essa camada como um serviço totalmente gerenciado de um provedor de nuvem de terceiros.
Camada 2: estruturas de ML e camada de algoritmo
As estruturas de ML são criadas por engenheiros em colaboração com cientistas de dados para atender aos requisitos de casos de uso comerciais específicos. Os desenvolvedores podem então usar funções e classes pré-criadas para construir e treinar modelos com facilidade. Exemplos dessas estruturas incluem TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Essas estruturas são componentes vitais da arquitetura da aplicação e oferecem funcionalidades essenciais para criar e treinar modelos de IA com facilidade.
Camada 3: camada modelo
Na camada modelo, o desenvolvedor da aplicação implementa o modelo de IA e o treina usando os dados e algoritmos da camada anterior. Essa camada é fundamental para as capacidades de tomada de decisão do sistema de IA.
Aqui estão alguns dos principais componentes dessa camada.
Estrutura do modelo
Essa estrutura determina a capacidade de um modelo, compreendendo camadas, neurônios e funções de ativação. Dependendo do problema e dos recursos, pode-se escolher entre redes neurais de alimentação direta, redes neurais convolucionais (CNNs) ou outras.
Parâmetros e funções do modelo
Os valores aprendidos durante o treinamento, como pesos e vieses da rede neural, são cruciais para as previsões. Uma função de perda avalia o desempenho do modelo e visa minimizar a discrepância entre as saídas previstas e verdadeiras.
Otimizador
Esse componente ajusta os parâmetros do modelo para reduzir a função de perda. Vários otimizadores, como gradiente descendente e Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad), servem a propósitos diferentes.
Camada 4: camada de aplicação
A quarta camada é a camada de aplicação, que é a parte da arquitetura de IA voltada para o cliente. Você pode pedir aos sistemas de IA que concluam determinadas tarefas, gerem ou forneçam informações, ou tomem decisões baseadas em dados. A camada de aplicação permite que os usuários finais interajam com os sistemas de IA.
Como a AWS pode oferecer suporte aos seus requisitos de inteligência artificial?
A AWS torna a IA acessível a mais pessoas, desde criadores e cientistas de dados até analistas de negócios e estudantes. Com o conjunto mais abrangente de serviços, ferramentas e recursos de IA, a AWS traz profunda experiência a mais de 100.000 clientes para atender às demandas de seus negócios e liberar o valor de seus dados. Os clientes podem criar e escalar com a AWS com base em privacidade, segurança de ponta a ponta e governança de IA para se transformar em um ritmo sem precedentes.
A IA na AWS inclui serviços de IA pré-treinados para inteligência e infraestrutura de IA prontas para maximizar o desempenho e reduzir os custos.
Exemplos de serviços pré-treinados:
- O Amazon Rekogniton automatiza, simplifica e escala o reconhecimento de imagens e a análise de vídeo.
- O Amazon Textract extrai texto impresso, analisa caligrafia e captura automaticamente dados de qualquer documento.
- O Amazon Transcribe converte fala em texto, extrai insights de negócios importantes de arquivos de vídeo e melhora os resultados comerciais.
Exemplos de infraestrutura de IA:
- O Amazon Bedrock oferece uma variedade de FMs de alto desempenho e um amplo conjunto de recursos. Você pode experimentar várias das melhores FMs e personalizá-las de forma privada com seus dados.
- O Amazon SageMaker oferece ferramentas para pré-treinar FMs do zero para que elas possam ser usadas internamente.
- As instâncias Trn1 do Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), equipadas com chips AWS Trainium, foram criadas especificamente para o treinamento de aprendizado profundo (DL) de alto desempenho de modelos de IA generativa.
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