blur capacitors chip 1432673 - IA: novas tendências e ameaças Tempo de Leitura: 2 minutos

A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) continua a evoluir a um ritmo espantoso. Este ano, vamos ver uma série de novos desenvolvimentos que podem ter implicações para usuários domésticos como você.

Tendência: chips habilitados para IA

Embora impressionantes, os sistemas de Inteligência Artificial são um tanto limitados pelo design físico dos chips de computador atuais. Processadores como os encontrados em seu laptop em casa são criados para cargas de trabalho gerais – jogando jogos, navegando na web, escrevendo e-mails etc.

As demandas dos aplicativos IA são notavelmente diferentes, no entanto, os processadores existentes não conseguem fornecer um desempenho ideal. Em 2019, fabricantes como Intel , NVIDIA, AMD, Qualcomm e ARM estão prontos para lançar novos chips otimizados para IA. Eles serão focados em demandas específicas, como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

O que isso significa para você?

Como esses novos chips aparecendo em eletrônicos de consumo, devemos começar a ver recursos como assistentes de voz (Siri, Google Now, Amazon Alexa) se tornarem muito mais inteligentes e eficazes. Também devemos ver a IA aparecendo em outras tecnologias, como câmeras também.

Como toda nova tecnologia, há potencial para hackers explorarem esses chips para roubar informações ou invadir redes. Isso é particularmente fácil em relação à tecnologia de ponta, que pode ter falhas ou brechas de segurança que ainda precisam ser identificadas e corrigidas pelo fabricante.

Automated Machine Learning “solta”

No momento, a IA leva um tempo relativamente longo para ser configurado. Isso ocorre porque o sistema deve primeiro ser ensinado como trabalhar usando um processo chamado “Machine Learning” (ML). Geralmente, isso envolve alimentar grandes quantidades de dados no sistema e, em seguida, treiná-los para entender o que as informações significam.

Pegue o sistema Deep Learning do Google, que pode ajudar a diagnosticar o câncer, por exemplo. Os pesquisadores forneceram milhares de imagens de escaneamento de mama para o programa e, em seguida, ensinaram a aplicação que as imagens eram positivas para a presença de células cancerígenas e aquelas que eram claras. Por fim, o sistema aprendeu a ler as imagens automaticamente sem precisar de orientação.

O problema é que esse processo de aprendizado de máquina pode levar um tempo considerável para acertar. A Deep Mind tem anos de trabalho.

2019 verá o lançamento de um novo desenvolvimento chamado AutoML, uma tecnologia projetada para acelerar e automatizar o processo de treinamento. No futuro, os desenvolvedores poderão definir sua aplicação e os resultados esperados, e a AutoML cuidará do treinamento e do aprendizado. Isso tornará muito mais rápido e fácil criar e liberar aplicativos inteligentes.

O que pode significar para você?

Exemplos como o Google Mind mostram como a IA e o Machine Learning podem mudar o mundo. Mas, ao mesmo tempo, se a IA é deixada para se treinar sem quaisquer salvaguardas, é muito difícil prever possíveis resultados. Não há nada a dizer que cada decisão ou resultado feito pelo sistema será positivo ou saudável.

Os erros tradicionais de codificação criam bugs de software que podem ser explorados pelos cibercriminosos. Da mesma forma, sistemas AutoML configurados incorretamente podem criar seus próprios pontos fracos de segurança, se não forem monitorados de perto pelos desenvolvedores de IA. Se os seus dados forem mantidos em um desses aplicativos de IA, pode haver o risco de vazamento, perda ou roubo de informações.

2019 – um ano excitante

Sistemas de Inteligência Artificial estão finalmente amadurecendo e começando a ter um efeito na vida cotidiana. Na maioria dos casos, nunca veremos a IA no trabalho – mas todos nós devemos começar a nos beneficiar no futuro próximo.