O que é o Amazon AI?
A IA, também conhecida como inteligência artificial, é uma tecnologia com recursos de resolução de problemas semelhantes aos dos humanos. A IA em ação parece simular à inteligência humana: ela pode reconhecer imagens, escrever poemas e fazer previsões baseadas em dados.
As organizações modernas coletam grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores inteligentes, conteúdo gerado por humanos, ferramentas de monitoramento e logs de sistemas. As tecnologias de inteligência artificial analisam os dados e os usam para auxiliar nas operações empresariais de forma eficaz. Por exemplo, a tecnologia de IA pode responder a conversas humanas no suporte ao cliente, criar imagens e textos originais para marketing e fazer sugestões inteligentes para analytics.
Em última análise, a inteligência artificial é sobre tornar o software mais inteligente para interações personalizadas com o usuário e resolução de problemas complexos.
Quais são alguns tipos de tecnologias de IA?
As aplicações e tecnologias de IA aumentaram exponencialmente nos últimos anos. A seguir estão alguns exemplos de tecnologias comuns de IA que você pode ter encontrado.
História da IA
No seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing ponderou se as máquinas poderiam pensar. Nesse artigo, Turing cunhou pela primeira vez o termo inteligência artificial e o apresentou como um conceito teórico e filosófico. No entanto, a IA, como a conhecemos hoje, é o resultado do esforço coletivo de muitos cientistas e engenheiros ao longo de várias décadas.
De 1940 a 1980
Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo de neurônios artificiais, estabelecendo as bases das redes neurais, a principal tecnologia que compõe a IA.
Logo depois, em 1950, Alan Turing publicou “Computing Machinery and Intelligence”, apresentando o conceito do Teste de Turing para avaliar a inteligência da máquina.
Isso levou os estudantes de pós-graduação Marvin Minsky e Dean Edmonds a criar a primeira máquina de rede neural, conhecida como SNARC; Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, um dos primeiros modelos de rede neural, e Joseph Weizenbaum criou ELIZA, um dos primeiros chatbots a simular um psicoterapeuta rogeriano, entre 1951 e 1969.
De 1969 a 1979, Marvin Minsky demonstrou as limitações das redes neurais, o que causou um declínio temporário nas pesquisas do ramo. O primeiro “inverno da IA” ocorreu devido à redução do financiamento e às limitações de hardware e computação.
De 1980 a 2006
Na década de 1980, surgiu um novo interesse e o financiamento governamental para pesquisas de IA, principalmente em tradução e transcrição. Durante esse período, sistemas especializados, como o MYCIN, se tornaram populares porque simulavam processos humanos de tomada de decisão em domínios específicos, como a medicina. Com o ressurgimento das redes neurais na década de 1980, David Rumelhart e John Hopfield publicaram artigos sobre técnicas de aprendizado profundo, mostrando que os computadores podiam aprender com a experiência
De 1987 a 1997, devido a outros fatores socioeconômicos e ao boom das empresas “PontoCom”, surgiu um segundo inverno de IA. A pesquisa na área de IA ficou mais fragmentada, com equipes resolvendo problemas específicos de domínio em diferentes casos de uso.
De 1997 até cerca de 2006, vimos conquistas significativas na IA, incluindo o software de xadrez Deep Blue da IBM que derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Além disso, Judea Pearl publicou um livro que incluía a teoria da probabilidade e da decisão na pesquisa de IA, e Geoffrey Hinton e outras pessoas popularizaram o aprendizado profundo, levando ao ressurgimento das redes neurais. No entanto, o interesse comercial permaneceu limitado.
De 2007 à atualidade
De 2007 a 2018, o avanço na computação em nuvem tornou o poder computacional e a infraestrutura de IA mais acessíveis. Isso levou ao aumento da adoção, inovação e avanço no machine learning. Os avanços incluíram uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) chamada AlexNet, desenvolvida por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, vencedora da competição do ImageNet, mostrando o poder do aprendizado profundo no reconhecimento de imagens, e o AlphaZero da Google dominou os jogos de xadrez, shogi e Go sem dados humanos, contando com o jogo autônomo.
Em 2022, os chatbots que usam inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN) para ter conversas semelhantes às humanas e concluir tarefas, como o ChatGPT, da OpenAI, se tornaram amplamente conhecidos por suas habilidades de conversação, renovando o interesse e o desenvolvimento da IA.
IA no futuro
Todas as tecnologias atuais de inteligência artificial funcionam dentro de um conjunto de parâmetros predeterminados. Por exemplo, modelos de IA treinados em reconhecimento e geração de imagens não podem criar sites.
Inteligência artificial geral (AGI) é um campo de pesquisa teórica de IA que tenta criar softwares com inteligência semelhante à humana e capacidade de autoensino. O objetivo é que o software seja capaz de realizar tarefas sem ter sido treinado ou desenvolvido para elas.
A AGI é uma busca teórica para desenvolver sistemas de IA com autocontrole autônomo, autocompreensão razoável e capacidade de aprender novas habilidades. Ela pode resolver problemas complexos em ambientes e contextos que não lhe foram ensinados no momento de sua criação. A AGI com habilidades humanas continua sendo um conceito teórico e um objetivo de pesquisa. É um possível futuro da IA.
Como a IA é usada atualmente?
Atualmente, a IA está em toda parte, trabalhando nos bastidores para potencializar suas aplicações favoritas.
Exemplos de inteligência artificial para empresas
A inteligência artificial tem uma ampla variedade de aplicações. Embora não seja uma lista completa, estes exemplos destacam os diversos casos de uso da IA em organizações.
Chatbots e assistentes inteligentes
Os chatbots e assistentes inteligentes com inteligência artificial se envolvem em conversas mais sofisticadas e semelhantes às humanas. Eles podem entender o contexto e gerar respostas coerentes para perguntas complexas de linguagem natural e de clientes. Eles se destacam em suporte ao cliente, assistência virtual e geração de conteúdo para fornecer interações personalizadas. A capacidade de aprendizado contínuo desses modelos permite que eles se adaptem e melhorem seu desempenho ao longo do tempo, aprimorando a experiência e a eficiência do usuário.
Por exemplo, a Deriv, uma das maiores corretoras virtuais do mundo, enfrentou desafios para acessar grandes quantidades de dados distribuídos em várias plataformas. Ela implementou um assistente com inteligência artificial para recuperar e processar dados de várias fontes em suporte ao cliente, marketing e recrutamento. Com a IA, a Deriv reduziu em 45% o tempo gasto em novas contratações e minimizou os tempos de recrutamento em 50%.
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, reduzindo o tempo de revisão em 50% e impulsionando o processo de aprovação da transferência de propriedades. Para obter mais informações, leia como o HMLR usa o Amazon Textract.
Saiba mais sobre o processamento de documentos inteligente (IDP) »
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. Elas também podem resolver problemas em tempo real, sugerindo soluções práticas aos 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 com IA para monitorar continuamente as aplicações, detectar possíveis problemas e priorizá-los por gravidade. Com essa função, as equipes podem responder rapidamente às recomendações baseadas em ML e resolver quedas de desempenho.
Leia sobre o APM (monitoramento de desempenho de aplicações) »
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva aprimorada por IA usa 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, reduzindo o tempo de inatividade e evitando 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 simplificar 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. Os pesquisadores podem se concentrar no desempenho clínico e no desenvolvimento de métodos abrangendo soluções computacionais. As equipes de engenharia também usam a IA para reduzir as demandas de recursos, a manutenção de engenharia e os custos de NRE. Para obter mais detalhes, leia como a C2i Genomics usa o AWS HealthOmics.
Benefícios da inteligência artificial para os negócios
Sua organização pode integrar recursos de inteligência artificial para otimizar processos de negócios, melhorar a experiência do cliente e acelerar a inovação.
Qual é a diferença entre machine learning, aprendizado profundo e inteligência artificial?
Inteligência artificial (IA) é um termo genérico para diferentes estratégias e técnicas para tornar as máquinas mais parecidas com as humanas. Isso inclui tudo, desde carros autônomos até aspiradores robóticos e assistentes inteligentes como Alexa. Embora o machine learning e o aprendizado profundo estejam sob a égide da IA, nem todas as atividades de IA são machine learning e aprendizado profundo. Por exemplo, a IA generativa demonstra capacidades criativas semelhantes às humanas, sendo uma forma muito avançada de aprendizado profundo.
Machine learning
Embora você possa ver os termos inteligência artificial e machine learning máquina sendo usados de forma intercambiável em muitos lugares, o machine learning é tecnicamente um entre muitos outros ramos da inteligência artificial. É a ciência do desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos para correlacionar dados. Os sistemas de computador usam algoritmos de machine learning para processar grandes quantidades de dados históricos e identificar padrões de dados. No contexto atual, o machine learning se refere a um conjunto de técnicas estatísticas chamadas modelos de machine learning que você pode usar de forma independente ou para dar suporte a outras técnicas de IA mais complexas.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo leva o machine learning um passo adiante. Os modelos de aprendizado profundo usam redes neurais que trabalham juntas para aprender e processar informações. Eles compreendem milhões de componentes de software que realizam micro-operações matemáticas em pequenas unidades de dados para resolver um problema maior. Por exemplo, eles processam pixels individuais em uma imagem para classificá-la. Os sistemas modernos de IA geralmente combinam várias redes neurais profundas para realizar tarefas complexas, como escrever poemas ou criar imagens a partir de solicitações de texto.
Como funciona a inteligência artificial?
Os sistemas de inteligência artificial usam uma variedade de tecnologias para funcionar. As especificidades variam, mas os princípios fundamentais permanecem os mesmos: eles convertem todos os tipos de dados, como texto, imagens, vídeos e áudio, em representações numéricas e identificam matematicamente padrões e relações entre eles. Portanto, as tecnologias de inteligência artificial exigem treinamento, elas são expostas a grandes volumes de conjuntos de dados existentes para “aprender”, semelhante aos humanos que aprendem com os arquivos de conhecimento existentes. Algumas das tecnologias que fazem a inteligência artificial funcionar são apresentadas abaixo.
Redes neurais
As redes neurais artificiais formam o núcleo das tecnologias de inteligência artificial. Elas refletem o processamento que acontece no cérebro humano. O cérebro contém milhões de neurônios que processam e analisam informações. As redes neurais artificiais usam neurônios artificiais que processam informações em conjunto. Cada neurônio artificial, ou nó, usa cálculos matemáticos para processar informações e resolver problemas complexos.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (PLN) usa redes neurais para interpretar, entender e obter significado dos dados de texto. Ele usa várias técnicas de computação especializadas em decodificar e compreender a linguagem humana. Essas técnicas permitem que as máquinas processem palavras, sintaxe gramatical e combinações de palavras para processar texto humano e até mesmo gerar novo texto. O processamento de linguagem natural é fundamental em chatbots que resumem documentos e na condução de análises de sentimentos.
Visão computacional
A visão computacional usa técnicas de aprendizado profundo para extrair informações e insights de vídeos e imagens. É possível usá-la 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.
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.
IA generativa
A IA generativa refere-se a sistemas de inteligência artificial que criam conteúdos e artefatos, como imagens, vídeos, texto e áudio usando prompts de texto simples. Ao contrário da IA anterior, que era 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 linguagem humana, novos conteúdos e artefatos de maneira semelhante à humana.
Quais são os principais componentes da arquitetura de aplicação de IA?
A arquitetura de inteligência artificial consiste em três camadas principais. Todas as camadas são executadas na infraestrutura de TI que fornece os recursos de computação e memória necessários para a IA.
Opções de treinamento de IA para iniciantes
O treinamento de IA geralmente começa com os conceitos básicos de programação e ciência da computação. Você deve aprender linguagens como Python, além de matemática, estatística e álgebra linear.
Você pode então passar para um treinamento mais especializado. Faça um mestrado em inteligência artificial, machine learning ou ciência de dados para obter uma compreensão mais profunda e uma experiência prática. Esses programas geralmente envolvem tópicos como redes neurais, processamento de linguagem natural e visão computacional aprofundada.
No entanto, a educação formal não é o único caminho. Você pode fazer cursos on-line para aprender no seu próprio ritmo e dominar habilidades específicas. Por exemplo, o treinamento de IA generativa na AWS inclui certificações de especialistas da AWS em tópicos como:
Quais são os desafios na implementação da inteligência artificial?
Vários desafios complicam a implementação e o uso da IA. Os obstáculos a seguir são alguns dos desafios mais comuns.
Governança de IA
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 entender como os modelos de IA usam e interagem com os dados do cliente em cada camada.
Limitações de dados
Você precisa inserir grandes volumes de dados para treinar sistemas de IA imparciais. 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.
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.
IA responsável
A IA responsável é considera o impacto social e ambiental do sistema de IA em grande escala no seu desenvolvimento. Como acontece com qualquer nova tecnologia, os sistemas de inteligência artificial têm um efeito transformador nos usuários, na sociedade e no meio ambiente. A IA responsável exige aumentar o impacto positivo e priorizar a justiça e a transparência em relação à forma como a IA é desenvolvida e usada. Isso garante que as inovações de IA e as decisões baseadas em dados evitem infringir as liberdades civis e os direitos humanos. As organizações consideram a construção de uma IA responsável um desafio e, ao mesmo tempo, permanecem competitivas no espaço de IA que avança rapidamente.
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.