Mas afinal o que é o AI-first?

AI-first

Mas afinal o que é o AI-first?

Desde os primórdios do poderoso império Google, a sua missão sempre foi “Fazer com que a informação seja universalmente acessível e útil” para resolver problemas complexos com a utilização das novas tecnologias.

Com as novas implementações e o crescente paradigma mobile, houve a necessidade de reinventar produtos com uma nova modelagem e interação, como por exemplo os monitores multitáteis. Saindo do princípio do paradigma do mundo “mobile-first” com uma interação mais inteligente, surgiu o “AI-first”. Mas afinal o que é o AI-first?

O AI-first nada mais é do que a utilização das novas tecnologias para produtos que possam ajudar de maneira mais efetiva, inteligente e fácil as pessoas. E pensando neste pressuposto, o Google está dando seus primeiros passos para esta nova era tecnológica.

“Sem dúvida, AI-First é uma tendência que já está aqui. E isto é possível neste momento porque coexistem grandes volumes de dados com modelos adequados e com a potencialidade necessária para lidar com eles.”, comenta Isaac Hernández Country Manager de Google Cloud da Espanha.

E assim, a partir de um algoritmo poderoso que passou a categorizar, organizar e disponibilizar um universo de endereços eletrônicos através de buscas simples, onde bastava digitar sua busca em uma caixa de texto e milhares de resultados relevantes apareciam. Hoje esta simples busca vai além, com a capacidade de reconhecimento inteligente e segmentação de imagens, fotos e vídeos, mostra ser de grande utilidade para as pessoas, empresas, governos, etc.

Quais são as características do AI-First?:

  • São estruturas de alta complexidade, constituídas por múltiplas camadas conectadas, uma mistura de centralização (centros de investigação) e descentralização (garantia de que todas as equipes são capazes de explorar as possibilidades da IA). Tendo a necessidade de pessoal específico como cientistas de IA a gestores de produto, existe um vasto leque de competências em IA.
  • Além de todo esse pessoal, a AI-firsté incorporada por vários meios: como plataformas de software internas, projetos paralelos open-source e os serviços finais fornecidos.
  • Nas organizações AI-first, os peritos mais técnicos não estão só responsáveis pela criação de projetos de investigação inovadores ou novas tecnologias. Também lideram esforços internos no domínio da formação.
  • O principal objetivo destas organizações é maximizar o número de experimentações que exploram a inteligência artificial e a velocidade de desenvolvimento e capacidade de escalar aquelas que são bem-sucedidas.

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O que temos até o momento?

Dentre as variadas opções que a AI possui, algumas são destaques da AI-first:

 Machine Learning e Deep Learning são uma realidade que o Google já está aplicando para melhorias na sua busca, filtrar spam do Gmail com a funcionalidade “Smart Reply”, melhor organização dos arquivos do Google Drive dando prioridades de utilização e necessidades do usuário, melhorar a qualidade das traduções em tempo real de texto em uma imagem e a melhoria de performance nos datacenters com uma economia de até 40% de energia.

A seguir as aplicações nos produtos do Google:

Assistente do Google

Um bom exemplo é o assistente do Google, disponível em mais de 100 mi de dispositivos

No Google Home podemos distinguir diferentes vozes, proporcionando às pessoas uma experiência mais personalizada na interação com o dispositivo.

Google Lens utiliza o Cloud Vision API para classificar imagens, detectar faces, objetos, conteúdo  inapropriado, ler palavras impressas ou detectar o local onde se tirou uma foto sem metadados de geolocalização. Tudo isso com uma série de capacidades computacionais baseadas na visão que pode entender o que está sendo observado e ajudar a executar uma determinada tarefa em base dessas informações.

Assim neste primeiro momento está trazendo as capacidades do Google Lens ao Assistente e ao Google Photos.

Já o Google for Jobs tras uma nova proposta, conectar empresas a potenciais colaboradores ou funcionários, ajudando a encontrar novas oportunidades de trabalho. Como parte da iniciativa estão lançando uma nova funcionalidade em Search ajudando as pessoas a encontram um novo emprego, ampliando a gama de áreas e níveis salariais.

Outros produtos estreitamente relacionados com AI-firts são os alto-falantes inteligentes como Amazon Echo e Apple HomePod que são produtos relevantes para usuários com ações comprar, ligar um carro, controlar dispositivos domésticos, entre outros; identificando e classificando a voz com a linguagem natural do “sentimento” durante a conversa.

Como fica o desenvolvimento do AI_first?

Uma das formas que o Google busca dar mais acessibilidade a AI, é simplificando a criação de modelos de aprendizados automáticos chamados de redes neurais. Atualmente desenhar uma rede neural consome muito tempo, conhecimento e  expertise que se limita a uma comunidade muito pequena de desenvolvedores, cientistas e engenheiros.

Por este motivo criou-se um enfoque denominado AutoML, que demostra que é possível desenhar redes neurais que desenham outras redes neurais. Assim eles esperam que o AutoML supra a necessidade de desenvolver e desenhar maior quantidade em menor tempo, novas redes neurais focadas em necessidades particulares.

Paralelamente, O Google.ai  associado a cientistas e desenvolvedores estão utilizando este aprendizado para melhorias de algoritmo que detecta, por exemplo, a propagação do câncer de mama a gânglios linfáticos adjacentes, e também grandes avanços quanto a precisão do trabalho em menor tempo nas investigações para predizendo as propriedades das moléculas na sequência do genoma humano.

Prova disso, há uns dois anos foi liberado o Tensorflow, uma nova versão dos seus ASICs ou TPUs, desenhadas especificamente para cálculos de aprendizados e inferência dos seus frameworks de inteligência artificial, o que facilita a utilização da tecnologia em máquina local, tanto cloud como on-premise. Além disso, foram disponibilizadas uma serie de APIs, incluindo un conjunto de modelos já treinados e orientados a uma série de funcionalidades bem definidas como: Vision API, Speech API, Jobs API, Translation API, Natural Language API, Video Intelligence.

Desafios: O que nos resta fazer?

É muito importante entender que a Inteligência Artificial, é uma disciplina que engloba diversas áreas como a informática, a sociologia, a psicologia, a filosofia, neurociência, matemática e a biologia, e que existem muitas barreiras para superar o desenvolvimento de sistemas mais aprimorados como é o caso do “scoring” de riscos.

Embora já colhendo alguns frutos da AI, a falta de recursos e mão de obra qualificados ainda é um ponto muito forte para a disseminação em massa. Nos resta apenas pesquisar, estudar e fazer um Mundo que está engatinhando no chamado de AI-First.

De que adianta você ter um app que por exemplo indica restaurantes, se ele não sabe a sua preferência, seus hábitos? Com o uso da AI, ao buscar um restaurante, se você for vegetariano, ele vai mostrar as opções de restaurantes relativas e não uma churrascaria, por exemplo. Aqui na Wv_todoz trabalhamos com esse princípio. Venha para a WV_Todoz e descubra um mundo de possibilidades.

 

Fontes: https://www.paradigmadigital.com/techbiz/paradigma-techbrunch-inteligencia-artificial-futuro-esta-llegando-ya-esta-aqui/

https://www.ingtechit.es/ai-first-el-nuevo-paradigma-de-la-industria-del-software/