Tudo começou com a pergunta: “As máquinas podem pensar?” A ideia remonta aos primeiros construtores e programadores de computadores. O termo inteligência artificial (IA) foi cunhado em 1956 no Dartmouth College em New Hampshire.
A IA é um extenso ramo da computação relacionado à construção de máquinas inteligentes capazes de executar tarefas que geralmente requerem inteligência humana. Embora a jornada de progresso da IA tenha sido lenta e imprevisível, os avanços recentes devem-se ao aumento dos volumes de dados, aos avanços algorítmicos e aos saltos quânticos no poder de computação e no armazenamento.
Os sistemas de IA criaram uma indústria multibilionária com previsão de crescimento sustentado, mas isso também criou a necessidade de tornar os sistemas de IA confiáveis e seguros. A IA e os seus modelos associados — como a aprendizagem automática (ML) e a aprendizagem profunda (DL) — têm o potencial de criar uma mudança de paradigma em praticamente todos os setores da indústria tecnológica e de inovação e crescimento económico substanciais.
As organizações adotam a IA para diferentes casos de uso:
➜ Os recursos humanos utilizam a IA para aquisição de talentos.
➜ A TI utiliza IA para segurança cibernética.
➜ A manufatura utiliza IA para operações inteligentes.
➜ Os cuidados de saúde utilizam IA para diagnóstico clínico e cirurgia robótica assistida por IA.
Esta adoção generalizada da IA em todos os setores exige uma integração perfeita dos recursos de IA nas operações do data center.
IA e ML estão entre as principais tendências tecnológicas previstas por muitos grupos de pesquisa que irão revolucionar a forma como as organizações trabalham. A tecnologia tem ajudado as organizações na captura e armazenamento de dados para análise. Na era da transformação digital, o sucesso baseia-se no conhecimento dos seus dados e na utilização de análises para descobrir informações que estes enormes volumes de dados podem fornecer e na tomada de decisões centradas nos dados. À medida que acumulamos cada vez mais dados cada vez maiores provenientes de fontes variadas, as tarefas fundamentais de tomada de decisão ou de inteligência foram deixadas principalmente aos humanos. AI e ML visam permitir que as máquinas tomem a maioria dessas decisões por nós.
Definição
A IA é um amplo campo da ciência da computação preocupado com a construção de máquinas inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como tomada de decisões, resolução de problemas e aprendizagem. Simplificando, IA é a inteligência exibida por máquinas, por exemplo, fazendo com que uma máquina aprenda e entenda o que aprendeu para fazer previsões.
ML é o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender com os dados e melhorar automaticamente com a experiência. Um modelo de computação associado à IA, o ML trata da criação de máquinas inteligentes que podem simular o pensamento, a capacidade e o comportamento humanos e aprender e desenvolver seus próprios programas sem serem explicitamente programados.
A IA pode fazer muitas coisas, mas não pode fazer tudo.
IA é inteligência programada em máquinas ou computadores que inclui ML, DL, redes neurais e outros modelos de computação associados e funciona usando algoritmos, dados históricos juntamente com restrições e outros aspectos que ajudam a criar um modelo de propensão que canaliza para o pensamento, a percepção e a ação.
AI estreita AI geral Super AI Figura 1 — Três categorias de aprendizado de máquina A IA funciona combinando grandes volumes de dados usando processamento iterativo e algoritmos superiores que possibilitam que os sistemas aprendam automaticamente a partir de padrões ou recursos nos dados. As abordagens anteriores à criação de máquinas inteligentes eram mais centradas no ser humano, onde um especialista humano criava regras precisas para o sistema seguir passo a passo para decidir como responder a uma determinada situação. As regras foram expressas em algoritmos simples, como os formatos “do… while” e “if… then… else”, e diziam que mantinham o ser humano informado porque o processo de tomada de decisão está estreitamente alinhado com a forma como os especialistas humanos tomam decisões.
Embora esses tipos de máquinas possam executar tarefas de forma autônoma, elas só podem fazer o que lhes é ordenado e só podem melhorar com intervenção humana direta. Com os recentes avanços na tecnologia e um tremendo aumento no volume e na qualidade dos dados e algoritmos inteligentes, o ML ajuda a melhorar o aprendizado e o desempenho sem que os humanos codifiquem diretamente seus conhecimentos. Esses tipos de aprendizagem baseada em dados e baseada em algoritmos encontram suas próprias maneiras de identificar padrões e implementar o que aprendem para fazer declarações sobre os dados. Existem diferentes abordagens de ML que são adequadas para diferentes tarefas e cenários com diferentes implicações. Essas abordagens podem ser categorizadas nos seguintes conceitos.
➜ A IA Narrow, também conhecida como IA básica, especializa-se numa área e executa tarefas singulares, replicando a inteligência humana.
➜ IA geral, também conhecida como IA forte, um computador que é tão inteligente e tem um desempenho muito semelhante ao de um ser humano, que pode aplicar essa inteligência para resolver qualquer problema.
➜ A Super IA excede a inteligência humana e é muito mais sofisticada do que qualquer outra IA ou até mesmo um cérebro humano em praticamente todos os campos.
➜ A IA Generativa se baseia em modelos de aprendizado de máquina que são treinados em grandes conjuntos de dados para gerar novos conteúdos, como imagens, textos, músicas e até mesmo código. Ao contrário da IA tradicional, que se concentra em tarefas analíticas e de previsão, a IA Generativa se destaca por sua capacidade criativa e inovadora.
A IA trabalha com grandes quantidades de dados que são primeiro combinados com processamento rápido e iterativo e algoritmos inteligentes para permitir que o sistema aprenda com os padrões dos dados. Dessa forma, o sistema pode fornecer resultados precisos ou quase precisos.
A IA é um assunto vasto que envolve processos avançados e complexos, e o campo inclui muitas teorias, métodos e tecnologias. Para compreender como a IA realmente funciona, é necessário mergulhar profundamente nos vários subdomínios da IA e compreender como esses subdomínios podem ser aplicados nos vários campos da indústria.
➜ Machine learning: o ML ensina uma máquina a fazer inferências e decisões com base em seus próprios exemplos e em experiências anteriores. Ele identifica padrões e analisa dados históricos para inferir o significado desses pontos de dados para chegar a uma possível conclusão sem a necessidade de envolver um especialista humano. Chegar a conclusões baseadas em dados economiza tempo e ajuda a tomar melhores decisões.
O ML distingue-se ainda por três tipos de aprendizagem: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem reforçada. Na aprendizagem supervisionada, o sistema de IA já conhece as respostas corretas e deve apenas adaptar os algoritmos para que as respostas possam ser derivadas com a maior precisão possível a partir do conjunto de dados existente. Na aprendizagem não supervisionada, o sistema de IA não possui valores alvo predefinidos e deve reconhecer semelhanças e, portanto, padrões nos dados de forma independente. Finalmente, a aprendizagem reforçada utiliza o processo de tentativa e erro. Recompensa e punição sinalizam comportamento positivo e negativo, e o objetivo é encontrar um modelo de ação adequado que maximize a recompensa cumulativa total do agente. Esta técnica tem muitos pontos positivos, como a resolução de vários problemas complicados que não podem ser resolvidos com técnicas convencionais e a diminuição do potencial de repetição de erros.
➜ Deep learning: DL é uma técnica de ML, onde uma grande quantidade de dados é analisada e o algoritmo tende a realizar as tarefas repetidamente, editando e modificando um pouco para melhorar o resultado. Ele ensina uma máquina a classificar, inferir e prever resultados processando entradas através de múltiplas camadas.
➜ Neural networks: As redes neurais funcionam com princípios semelhantes aos das células neurais biológicas (cerebrais). Esta série de algoritmos captura a relação entre várias variáveis subjacentes e processa os dados como o cérebro humano faz. As redes neurais são uma das ferramentas mais importantes em ML para encontrar padrões nos dados, que são complexos demais para um ser humano descobrir e ensinar à máquina.
➜ Natural language processing: O processamento de linguagem natural (PNL) é a ciência de ler, compreender e interpretar uma linguagem por uma máquina. Significa desenvolver métodos que ajudem os humanos a comunicar com máquinas utilizando línguas naturais, como o inglês. Depois que uma máquina entende o que o usuário pretende comunicar, ela responde de acordo.
➜ Computer vision: Algoritmos de visão computacional permitem que os computadores vejam, reconheçam e processem imagens da mesma forma que a visão humana. Isto ajuda a máquina a compreender o que vê, analisar, classificar e aprender com um conjunto de imagens, para tomar uma melhor decisão de saída com base em observações anteriores.
➜ Cognitive computing: O objetivo da computação cognitiva é emular o processo de pensamento humano, analisando texto, fala, imagens e objetos como um ser humano faz e tentando fornecer o resultado desejado. Usando algoritmos de autoaprendizagem, reconhecimento de padrões, redes neurais e PNL, uma máquina pode imitar o modo de pensar humano e simular o processo de cognição humana.
Aplicações da IA Generativa:
➜ Criação de Conteúdo: A IA Generativa pode ser utilizada para gerar imagens realistas, escrever textos criativos, compor músicas originais e até mesmo desenvolver novos designs de produtos. Essa tecnologia tem sido aplicada em diversas áreas, como marketing, publicidade, entretenimento e design.
➜ Desenvolvimento de Produtos: A IA Generativa pode auxiliar no desenvolvimento de novos produtos e serviços, desde a concepção inicial até a otimização final. Por exemplo, a IA pode ser usada para gerar protótipos de produtos, identificar oportunidades de mercado e otimizar campanhas de marketing.
➜ Pesquisa Científica: A IA Generativa tem sido utilizada em pesquisas científicas para gerar hipóteses, realizar experimentos virtuais e analisar grandes conjuntos de dados. Essa tecnologia pode acelerar o processo de descoberta científica e levar a novos avanços em diversos campos.
Exemplos de Ferramentas de IA Generativa:
➜ DALL-E 2: Uma ferramenta desenvolvida pela OpenAI que permite gerar imagens a partir de descrições textuais.
➜ GPT-3: Um modelo de linguagem da OpenAI que pode gerar textos realistas e criativos, traduzir idiomas e escrever diferentes tipos de conteúdo.
➜ MuseNet: Uma ferramenta do Google AI que permite gerar músicas de diferentes estilos e gêneros.
Impacto da IA Generativa:
A IA Generativa tem o potencial de transformar diversos setores da sociedade, desde a forma como criamos e consumimos conteúdo até a maneira como desenvolvemos produtos e realizamos pesquisas científicas. É importante ressaltar que essa tecnologia ainda está em desenvolvimento e que existem desafios a serem superados, como questões éticas relacionadas à propriedade intelectual e à geração de conteúdo prejudicial.
O mercado global de IA atingiu um valor de US$ 327,9 bilhões em 2023 e deve crescer a uma taxa anual de crescimento de 39,7% até 2029, atingindo US$ 1.582,3 bilhões. (Fonte: Mordor Intelligence)
70% das empresas já estão utilizando IA de alguma forma, e esse número deve chegar a 85% até 2025. (Fonte: Gartner)
Os investimentos globais em IA em 2023 atingiram US$ 222,9 bilhões, demonstrando o crescente interesse das empresas e governos nessa tecnologia. (Fonte: IDC)
Benefícios da IA:
Embora muitas tarefas do dia-a-dia sejam automatizadas e utilizem algum tipo de inteligência, a IA ainda parece algo de um futuro distante. Mas a IA percorreu um longo caminho desde ser ficção científica ou tecnologia do futuro até se tornar uma realidade. Graças aos rápidos avanços tecnológicos, as máquinas alimentadas por IA especializam-se em tarefas precisas e repetitivas, como análise básica, julgamentos subtis, gestão de dados e resolução de problemas. A IA tem o potencial de criar um mundo de possibilidades infinitas.
Algumas áreas que utilizam IA são as seguintes:
➜ Gestão de dados
➜ Melhorar a produção
➜ Ajudar à segurança cibernética
➜ Diagnosticar doenças com precisão
➜ Melhorar a educação
➜ Reduzir os riscos de trabalho no local de trabalho
➜ Prever desastres naturais
➜ Preservar os recursos ambientais
➜ Ajudar o sistema de justiça criminal
Os benefícios da IA nessas áreas são muitas porque as máquinas de IA são altamente eficientes, executam rapidamente, economizam tempo e dinheiro ao automatizar processos e tarefas rotineiras, aumentam a receita ao identificar e maximizar oportunidades de vendas e tomam decisões de negócios mais rápidas com base em resultados de tecnologia cognitiva. As máquinas de IA estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, com margem zero para erros, melhores previsões, maior produtividade, eficiência operacional e distribuição ideal de recursos.
Hardware e software para IA
A IA passou das fases experimentais e de pré-produção para a fase real adoção de vida com tremendo crescimento nos últimos anos. Embora a maioria dos projetos de IA comece com hardware padrão, um desafio que prejudica o seu potencial é a demanda por recursos de computação de alto desempenho (HPC). A necessidade de hardware significativo de computação e armazenamento que suporte funções complexas de nível de produção vai além dos recursos de hardware padrão disponíveis atualmente. A escolha do hardware certo requer um amplo entendimento sobre o resultado esperado, quais são seus requisitos reais de hardware e como ele difere do hardware de computação geral.
Quase todos os computadores digitais são baseados na arquitetura Von Neumann, que consiste em uma unidade central de processamento (CPU), memória primária e dispositivos de entrada/saída (E/S). Esta arquitetura oferece benefícios significativos em termos de modularidade, atualização de componentes individuais e uso de periféricos avançados. No entanto, todos esses componentes fazem interface com um barramento para transferir dados entre a CPU, a memória e os dispositivos de E/S. Não importa o quão rápido o ônibus execute sua tarefa, um gargalo que reduza a velocidade é sempre uma possibilidade.
Para superar esse desafio, estão sendo construídos muitos tipos de aceleradores de hardware, usando unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades de processamento de visão (VPUs), circuitos integrados de aplicação específica (ASICs) e matrizes de portas de programação de campo (FPGAs) para acelerar aplicações computacionalmente intensivas. tarefas. Esses aceleradores especializados oferecem alto desempenho e a precisão necessária para acelerar aplicativos de IA e seus modelos de computação associados, como ML, DL, redes neurais e outras tarefas com uso intensivo de dados.
Os sistemas de computação regulares podem lidar em grande medida com cargas de trabalho básicas de IA, mas quando nos aprofundamos, envolvendo vários grandes conjuntos de dados e redes neurais escaláveis, a capacidade e a densidade da computação aumentam. Para isso, uma computação baseada em CPU pode não ser suficiente. É aqui que os aceleradores de hardware entram em cena, por exemplo, uma GPU com milhares de núcleos e alta largura de banda de memória pode processar vários cálculos com quase 100% de precisão e eficiência simultaneamente. É por esta razão que as GPUs são adequadas para computação de alto desempenho de IA e seus modelos de computação associados.
Servidores com aceleradores de hardware
Servidores com aceleradores de hardware ou GPUs transformam a forma como a computação é feita para IA, ML e DL. O suporte variado à configuração de GPU ajuda as organizações a escolher a combinação certa de GPU e servidor para melhor permitir um desempenho inovador para a carga de trabalho pretendida.
As GPUs são construídas de forma diferente das CPUs, para processar aritmética de ponto flutuante rápida e precisa. Embora as GPUs tenham velocidades de núcleo mais lentas que as CPUs, elas compensam com milhares de núcleos rodando em paralelo. O número de cálculos envolvidos é extremamente alto e não adequado para os algoritmos utilizados na maioria dos métodos de IA, ML e DL — especialmente DL, que utiliza redes neurais. Os algoritmos são em sua maioria transferidos das CPUs para as GPUs e são mais fáceis de processar em paralelo com as GPUs do que as CPUs tradicionais, enquanto a CPU lida com os principais processos sequenciais. Essas estratégias de GPU para CPU são essenciais para fornecer serviços melhores que atendam a desempenhos acelerados.
A IA e seus modelos de computação associados, ML e DL, geralmente exigem recursos computacionais rápidos e ambientes de computação especializados para executar mais processos e algoritmos simultaneamente. É aqui que os aceleradores de hardware entram no jogo com seus milhares de núcleos que ajudam a IA a analisar repetidamente grandes conjuntos de dados, aprender, obter insights e participar na tomada de decisões com rapidez. Atualmente, GPUs e FPGAs são a melhor aposta para aceleradores de hardware com boa relação custo-benefício em comparação com outras tecnologias que ajudam no treinamento do sistema para ML ou DL.
Em comparação com as CPUs, as GPUs são mais baratas e oferecem maior desempenho, e hoje temos servidores que suportam de uma a dezenas de GPUs e FPGAs de largura simples ou dupla. Muitos aspectos precisam ser considerados ao escolher a GPU/FPGA certa — por exemplo, número de núcleos, potência de computação, raiz única versus raiz dupla, tamanho e largura de banda da memória e faixas de barramento PCIe — para o tipo de aplicação em questão.
Valor de mercado – Por que IA?
O mercado global de IA tem um valor de mercado aproximado de US$ 40 bilhões e deverá crescer a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 38-45% de 2020 a 2027, de acordo com a maioria dos grupos de pesquisa. Estudos também indicam que 35–42% das organizações implementaram IA de alguma forma e que 90% das interações com os clientes serão alimentadas por IA. A investigação e inovação contínuas por parte dos gigantes da tecnologia estão a impulsionar a adopção de tecnologias avançadas em setores verticais da indústria – os factores impulsionadores são o rápido aumento no número de dispositivos conectados, a crescente adopção da Internet das Coisas (IoT), o aumento da experiência do cliente, o rápido aumento nos requisitos para aplicações e serviços baseados em nuvem, na necessidade crescente de analisar e interpretar grandes quantidades de dados e no aumento da adoção de aplicações virtuais inteligentes.
A IA mudou drasticamente o cenário empresarial e as suas aplicações são infinitas. A tecnologia e as aplicações de IA evoluíram significativamente nos últimos anos e são aplicadas em muitos setores e indústrias diferentes para maximizar a produção na frente operacional.
A figura abaixo mostra um padrão de como as indústrias estão adotando IA, ML e DL.
A IA é o futuro e está a atrair volumes crescentes de investimento empresarial. À medida que a tecnologia se desenvolve e o potencial aumenta, a IA está a ser adotada por organizações públicas e privadas, já está a impactar a forma como as empresas interagem com os clientes e redefinirá fundamentalmente a forma como trabalhamos. Este artigo discutiu os conceitos que compõem uma das tecnologias mais poderosas inventadas, oferecendo a capacidade de aprender de forma autônoma e de superar as capacidades humanas. O que a maioria de nós pensa sobre a IA remonta à questão original: as máquinas podem pensar? A resposta depende do treinamento e inferência por meio de ML, DL e demais modelos associados. Para ajudar a determinar a solução certa para uma organização, é útil ter um bom entendimento de IA, ML, DL e como eles usam o volume e o tipo de dados.
Dell Technologies e IA, ML e DL
Ao contrário das distopias de ficção científica que originalmente tornaram a IA famosa, a IA de hoje é geralmente adotada como uma ferramenta de suporte especializada no processamento e análise de grandes quantidades de dados para insights e ações de aprendizagem. À medida que as organizações buscam soluções de negócios baseadas em IA e seus modelos de computação associados (ML e DL), a Dell Technologies está na vanguarda, com um portfólio de IA que fornece tecnologias de ponta que tornam o amanhã possível, hoje.
A Dell Technologies tem um vasto portfólio de soluções para ajudar as organizações a colocar seus aplicativos e projetos de IA em funcionamento sem demora. Desde aceleradores como GPUs, FPGAs e unidades de processamento de inteligência (IPUs), que impulsionam cargas de trabalho e análises orientadas por IA em servidores Dell PowerEdge, até designs validados que fornecem resultados de negócios em todos os segmentos do setor, a Dell oferece um dos portfólios mais ricos do setor para soluções de IA, incluindo gateways IoT, estações de trabalho, servidores e armazenamento.
Projetos validados da Dell Technologies para IA
A Dell Technologies está na vanguarda da IA, fornecendo a tecnologia que torna o amanhã possível, hoje. A Dell Technologies investiu para criar um portfólio de designs validados para IA, simplificando a infraestrutura de TI para fornecer insights mais rápidos e mais profundos, independentemente do setor.
Os projetos validados estão disponíveis para muitos setores, incluindo:
➜ Saúde
➜ Serviços financeiros
➜ Governo
➜ Mídia e entretenimento
➜ Energia
➜ Transporte Aprofundamento na IA para saúde
➜ Manufatura
➜ Varejo
Para explorar ainda mais como a inteligência artificial está transformando o panorama tecnológico e impulsionando o crescimento em vários setores, entre em contato conosco na Campello Digital Transformation. Nossos especialistas estão prontos para discutir como a IA pode ser aplicada de maneira eficaz em sua organização, oferecendo insights e soluções sob medida para suas necessidades específicas.
