(continuação do artigo publicado ontem – se não leu, clique aqui)
6. É fácil para uma empresa alugar a capacidade de computação necessária para as operações de IA
Digamos que seria, caso a a AWS, o Google, a Microsoft e o Alibaba Cloud nãotivessem concentrado a grande maioria do poder computacional disponível no mundo. Portanto, os desenvolvedores de IAI atualmente têm apenas duas opções: alugá-lo a preços excepcionalmente altos ou comprar seus próprios hardwares – que são, adivinhem!, supercaros!
No entanto, há uma chance de que, em um futuro próximo, este desmascaramento de mitos venha a ser… desmascarado. Uma nova empresa chamada Tatau desenvolveu uma plataforma de supercomputação baseada em blockchain que pode resolver o problema. Sua solução permite a agregação e revenda dos recursos combinados de uma rede globalmente distribuída de máquinas baseadas em GPU. Imagine mineradores de criptomoedas, jogadores ou outros computadores de alto desempenho dedicando seu poder computacional ao desenvolvimento de IA. As empresas de IA podem explorar essa fonte subexplorada de energia de GPU para treinar seus modelos de aprendizado de máquina a um preço muito mais barato. Note que esta nova plataforma também pode fornecer uma resposta para o problema destacado no item 5, uma vez que promove o uso eficiente dos recursos atualmente inexplorados.
7. Você precisa de imensas quantidades de dados para treinar a inteligência artificial
Não necessariamente. Certamente você precisa de muitos dados e poder de computação para treinar uma IA do zero. E, embora em menor grau, você precisa de terabytes de dados para treinar uma IA para realizar uma tarefa complexa, como dirigir um carro. No entanto, dependendo do campo de aplicação da IA, redes neurais pré-treinadas são flexíveis o suficiente para serem treinadas somente em algumas áreas específicas. A estrutura básica de dados pode vir de um conjunto de dados maior e mais geral, com apenas a última parte da rede precisando ser substituída para “preencher os espaços em branco” específicos daquele caso de uso determinado.
8. IA substituirá as ferramentas de BI existentes, tornando qualquer tecnologia anterior obsoleta
Isso é um pouco exagerado, para dizer o mínimo. A maioria das soluções modernas de business intelligence (BI) é altamente escalável e muitas vezes personalizável, de modo que qualquer futuro modelo baseado em IA pode ser facilmente integrado diretamente dentro de suas plataformas. As empresas sempre preferem implementar apenas as soluções que vêm sem qualquer risco de interrupção do fluxo de trabalho, e as tecnologias de IA se adaptaram a essa necessidade. Portanto, a maioria das plataformas de AI é implementada via web e nenhuma substituição é necessária ou, na pior das hipóteses, pode ser implementada com segurança em fases.
9. Redes Neurais são como redes biológicas, mas mecânicas
Nenhuma rede neural pode esperar alcançar uma fração da complexidade do cérebro humano. Apesar de muitos anos de pesquisa clínica e científica, ainda falhamos em entender as redes neurais biológicas, já que os neurônios realizam tantas tarefas diferentes com o corpo humano (pense na diferença entre um neurônio sensorial e um neurônio motor) e até transmitem informações através de muitos caminhos diferentes (usando eletricidade, potencial químico e neurotransmissores). As redes neurais só podem entender entradas muito simples na forma típica de máquina 1 ou 0 (“sim” ou “não”). É como comparar a complexidade de uma aeronave militar a uma pipa só porque ambas podem voar.
10. IA eventualmente se tornará inteligente o suficiente para entender que os humanos são perigosos para ela e devem ser exterminados
A Inteligência Artificial não chega nem perto da capacidade necessária para entender o mundo ao seu redor e tomar decisões autônomas e racionais. Cada algoritmo é desenvolvido para realizar uma tarefa e não é capaz de fazer nada fora disso, quanto mais alcançar a capacidade de pensar de forma independente. Os computadores usam a “força bruta” de seus superiores poderes computacionais para encontrar uma solução para problemas relativamente simples, mas falta-lhes o entendimento, a profundidade da percepção e a complexidade estratégica para ter um objetivo fora daquele para o qual estão programados.
Relaxe, portanto, conclui o Dr Buttice. Segundo ele, a IA não será mais do que nossos ajudantes artificiais e servos por muito, muito tempo.
