Engenheiros de Inteligência Artificial: Mitos vs. Realidades
Publicados: 2018-05-08A inteligência artificial teve um rápido crescimento nos domínios em que encontrou relevância. De geladeiras inteligentes a carros autônomos – tudo é resultado de sofisticados algoritmos de inteligência artificial. Quem é o responsável por isso? Os Engenheiros de Inteligência Artificial.
Acredita-se que a inteligência artificial seja o mesmo que o aprendizado de máquina, mas, na realidade, o último é um subconjunto do primeiro. A IA é um campo amplo com diversas aplicações, mas também um dos domínios mais desafiadores para se trabalhar. A Inteligência Artificial visa dar às máquinas a capacidade de imitar humanos em quase todos os aspectos – o que é muito mais difícil do que parece. As máquinas são inerentemente dispositivos burros e exigem muitos dados, poder de computação e esforços para aprender. 
Os profissionais de IA mais bem-sucedidos geralmente compartilham características comuns e amor por máquinas que lhes permitem florescer em suas carreiras. Trabalhar com IA requer um processo de pensamento extremamente analítico e lógico e a capacidade de resolver os problemas mais desafiadores de maneira mais econômica e eficiente. Espera-se que os engenheiros de inteligência artificial tenham uma visão clara sobre as inovações tecnológicas que se traduzem em programas de última geração que permitem que as empresas permaneçam competitivas.
Inteligência Artificial: Assumindo, ou melhor, assumida
Além disso, os especialistas em IA também precisam estar munidos das habilidades técnicas necessárias para projetar, desenvolver, manter, monitorar e reparar seus sistemas e programas. Finalmente, os profissionais de IA devem ser proficientes na tradução de informações altamente técnicas de forma compreensível até mesmo para aqueles de formação não técnica. Eles precisam trabalhar em colaboração com o resto da organização para produzir os resultados mais perspicazes.
Tudo bem, agora que estamos na mesma página em relação às funções de trabalho de um Engenheiro de Inteligência Artificial, vamos ver algumas habilidades críticas que qualquer profissional de IA deve possuir.
Noções básicas de ciência da computação e matemática formam a espinha dorsal da maioria dos programas de inteligência artificial. As posições de nível de entrada exigem pelo menos um diploma de bacharel, enquanto as posições que envolvem supervisão, liderança ou funções administrativas geralmente exigem mestrado ou doutorado.
Qualquer aspirante a engenheiro de IA deve se sentir confortável com:
- Vários níveis de matemática, incluindo probabilidade, estatística, álgebra e cálculo.
- Rede Bayesiana ou modelagem gráfica, incluindo redes neurais.
- Física, engenharia e robótica.
- Ciência da computação, linguagens de programação e codificação.
- Teoria da ciência cognitiva.
O campo da Inteligência Artificial tem crescido continuamente e deu origem a várias novas tecnologias nas quais esses desenvolvedores/engenheiros de IA trabalham consistentemente. Vamos ver quais são:
Índice
Processamento de linguagem natural e análise de texto
A PNL usa e dá suporte à análise de texto. A PNL ajuda a entender qualquer frase dita em linguagem natural sobre estrutura, sentimento, intenção e significado por meio de métodos estatísticos. A PNL encontra amplo uso em detecção e segurança de fraudes, uma ampla gama de assistentes automatizados (Siri, por exemplo) e aplicativos para mineração de dados não estruturados.
Um guia para iniciantes para compreensão de linguagem natural
Agentes virtuais
De chatbots simples a sistemas avançados que podem interagir perfeitamente com humanos, tudo isso foi possível graças aos engenheiros de IA e Inteligência Artificial. O uso desses chatbots e agentes virtuais está aumentando à medida que as organizações percebem a importância dos chatbots para atendimento e suporte ao cliente.
Hardware otimizado para IA
O hardware precisa se tornar muito mais flexível à medida que a IA e as tecnologias relacionadas crescem. E o que isso significa?
Unidades de processamento gráfico (GPU) e dispositivos especialmente projetados e desenvolvidos para executar tarefas computacionais orientadas por IA com eficiência. Eles estão tendo um enorme impacto nos aplicativos de Deep Learning. Alguns fornecedores que desenvolvem essas GPUs incluem Cray, Google, IBM, Intel e Nvidia.
Biometria
A biometria lida com a identificação, medição e análise de aspectos físicos do corpo humano. Permite interações muito mais naturais entre humanos e máquinas cuidando das interações relacionadas ao toque, visão, fala e reconhecimento da linguagem corporal.
Plataformas de aprendizado profundo
As plataformas de aprendizado profundo levam a inteligência artificial e o aprendizado de máquina a um nível totalmente novo, trabalhando com redes neurais avançadas com várias camadas de abstração. Essa tecnologia imita o cérebro humano processando dados e criando padrões que auxiliam na tomada de decisões.
5 aplicativos inovadores de aprendizado de máquina
Agora, vamos orientá-lo através de alguns mitos e equívocos – temos certeza de que você também tem alguns deles em mente. Vamos juntos buscá-los!
Mito 1: A IA pensa exatamente como uma pessoa – ela pode resolver todos os problemas que os humanos podem.
Ainda não existe inteligência geral em IA, e talvez também não precisemos dela. Se alguma coisa, hoje a IA se concentra mais em ensinar um lêmure como obter comida e não em deixar um chimpanzé descobrir por si mesmo. A maioria das funções de IA é desenvolvida para uma finalidade específica, como processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de imagem, mecanismos de pesquisa, jogos, previsões ou recursos específicos em carros autônomos. Isso geralmente traz maior valor comercial do que a inteligência geral. Um especialista é sempre preferível a um generalista.
Mito 2: AI é a mesma coisa que Machine Learning ou Deep Learning.
A IA é frequentemente mal interpretada para ML, Deep Learning ou até mesmo Processamento Cognitivo. No entanto, a verdade é que o ML faz parte da IA em que a alimentação de dados treina regularmente a máquina. Como mencionamos anteriormente, a IA é mais ampla do que isso e forma o superconjunto das tecnologias que mencionamos.
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Mito 3: Os engenheiros de inteligência artificial desenvolvem o sistema apenas uma vez, ele continua aprendendo sozinho.
Se apenas! Mesmo o aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, continua extremamente difícil de implementar. É claro que existem desafios mais fáceis e mais difíceis, mas, em geral, fazer com que esses algoritmos atendam às suas necessidades de negócios é uma tarefa em si. Muitas vezes os algoritmos são fáceis de entender, mas o desafio está em selecionar o algoritmo certo para o problema e apresentar os dados ao algoritmo da maneira correta. Isso requer um conhecimento abrangente do problema, bem como uma compreensão completa das capacidades e restrições dos algoritmos e modelos. Para complicar ainda mais, as máquinas exigem a quantidade correta de treinamento para se tornarem artificialmente inteligentes.
Este treinamento precisa de dados precisos da forma mais pura possível. Além disso, os dados usados para treinar são extraordinariamente dinâmicos e ficam obsoletos se não forem usados no momento certo. Portanto, os engenheiros de inteligência artificial também precisam realizar iterações após iterações em seu sistema para garantir que ele funcione perfeitamente com dados tão dinâmicos.
Mito 4: Os algoritmos de IA podem criar magicamente sistemas inteligentes. A qualidade dos dados que são alimentados é irrelevante para a IA.
A IA é tudo menos “carregar e ir”. A IA não será de muita ajuda se você tiver dados extremamente amplos ou não processados. Esses dados não são digeríveis para qualquer sistema e geralmente resultam em resultados errôneos. Em vez de ingerir tudo e qualquer coisa, um engenheiro de IA precisa selecionar cuidadosamente os dados e garantir que sejam da mais alta qualidade possível. Um algoritmo nada mais é do que um programa, e um programa requer dados para trabalhar. Quanto melhores os dados, melhores os resultados.
Mito 5: A IA é um campo extremamente novo.
John McCarthy cunhou o termo “inteligência artificial” em 1956 e depois definiu o domínio por mais de cinco décadas. Assim, embora o conceito de IA não seja tão novo, é muito mais difundido no mundo de hoje.
A diferença entre Data Science, Machine Learning e Big Data!
Ah! Então, isso é sobre os mitos em torno dos engenheiros de Inteligência Artificial. Deixe-nos saber se você já ouviu falar de mais desses mitos, e nós vamos ajudá-lo a acabar com isso também! Estaremos de volta com outros Mythbusters.
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