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Inteligência artificial cria uma nova geração de aprendizado de máquina

Inteligência artificial cria uma nova geração de aprendizado de máquina

Com sede no Vale do Silício e escritórios em Xangai e Hangzhou na China,R2.ai Inc. está crescendo rapidamente. Sentamos com o fundador e CEO da empresa para falar sobre a IA que cria IA e como a automação afetará os empregos no futuro.

Originalmente um químico, Yiwen Huang, PhD, acabou trabalhando com Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) há 23 anos ao fazer pesquisas usando IA para identificar estruturas moleculares em produtos químicos.

"Achei o mundo do aprendizado de máquina e da computação tão fascinante que decidi mudar para a ciência da computação. Desde então, trabalhei por 20 anos neste espaço com gerenciamento de dados e dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software empresarial", ele diz Engenharia Interessante.

"A razão pela qual eu comecei a R2ai é que quando eu estava em Teradata, nós realmente desenvolvemos o primeiro do mundo plataforma de aprendizado de máquina baseada em arquitetura de computação paralela distribuída, que pode treinar um modelo de aprendizado de máquina de terabytes de dados em apenas alguns minutos, ao contrário das formas tradicionais de fazer isso que levam semanas. É muito rápido em termos de rapidez com que modelo de aprendizado de máquina pode ser treinado. "

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Apesar do feedback constante de quase todos os clientes da R2ai dizendo o quão rápida e fascinante a tecnologia era, eles não conseguiram encontrar especialistas em aprendizado de máquina suficientes para operar a ferramenta. Isso mostra uma falta significativa de talento em aprendizado de máquina, embora haja tanta necessidade dele.

A Inteligência Artificial assume o lugar como a tecnologia de ponta para mudar o jogo, mas não há talento humano para isso

De acordo com um Pesquisa do Gartner de mais de 3.000 CIOs, a inteligência artificial (IA) foi de longe a tecnologia mais mencionada e se posiciona como a tecnologia mais inovadora de dados e análises, que agora está ocupando um segundo lugar.

“O que vemos aqui é um marco na transição para a terceira era da TI, a Era Digital”, disse Andy Rowsell-Jones, vice-presidente e analista ilustre do Gartner.

De fato, respondendo a isso e ao feedback fornecido pelos clientes da R2, Yiwen Huang percebeu que agora tinha uma nova missão: trabalhar em um novo desenvolvimento de aprendizado de máquina em uma plataforma de operação que não apenas deveria ser rápida, mas também fácil de usar; tão fácil de usar que até especialistas não em aprendizado de máquina poderia aprender rapidamente como usá-lo.

"Então, eu tive essa ideia de por que não podemos usar a tecnologia de IA para desenvolver uma nova geração de plataforma de desenvolvimento e operação de aprendizado de máquina que pode calcular modelos automaticamente sem causar problemas no conjunto de dados", disse Huang.

"Foi assim que começamos o R2. E é assim que desenvolvemos R2 Aprender, que agora é uma ferramenta com Software as a Service (SaaS) disponibilidade para ele. Foi assim que acabamos fazendo o aprendizado de máquina automático. "Antes do aplicativo SaaS, o R2 Learn estava disponível apenas no local.

IA estreita, IA geral, IA cognitiva, aprendizado por reforço e tecnologia de automação

Yiwen Huang explica que o estágio atual do R2 Learn está dentro do AI estreito parâmetros de tecnologia. "Eu acho que o IA Geral no final, vem de uma combinação de todas as outras tecnologias Narrow AI diferentes, diz ele.

"Então, quando nas tecnologias de IA estreita combinamos de uma forma muito significativa, você tem algo com uma chance muito boa de se tornar uma IA geral. Acho que é um processo gradual, passo a passo."

Há tanta terminologia nova em torno da Inteligência Artificial que é preciso ter cuidado e aprender sobre os diferentes aspectos que cada uma delas encapsula.

"O AI o espaço é muito amplo ", diz Huang." Aprendizado de Máquina, que é a tendência mais popular neste momento; mas também há IA cognitiva, que tenta entender e imitar o comportamento humano e tenta ser capaz de traduzir o conhecimento humano em IA. Essa é a IA cognitiva. "

"Também há tecnologia como a Aprendizagem por Reforço, que faz parte do Aprendizado de Máquina, mas existe a ideia de que ele é capaz de simular. A simulação permite que você mímico a criatividade humana. E então há também Tecnologia de Automatização, que você pode colocar tudo junto de uma forma muito eficiente ”, explica.

Construindo modelos de aprendizado de máquina

R2 Learn é um espaço que capacita as pessoas para criar modelos de aprendizado de máquina. Eles fornecem um problema e um conjunto de dados. De acordo com Yiwen Huang, existem duas maneiras de construir modelos de aprendizado de máquina.

"Os modelos de aprendizado de máquina são normalmente usados ​​para análise preditiva. Portanto, os casos de uso também são bastante amplos ", diz Huang." Por exemplo, em marketing e em atendimento ao cliente, você pode construir um modelo de previsão que pode prever o que os clientes gostam ou não gostam. "

"Você pode prever a demanda de certas mercadorias. Você pode prever a satisfação do cliente. Você também pode ajudar com fraudes. Você pode ajudar com o desempenho do estoque, prevendo os altos e baixos nos estoques. No seguro saúde você pode prever o risco de certas condições e o custo do tratamento médico. "

De acordo com Huang, o objetivo da ferramenta é capacitar pessoas que estão lutando para encontrar talentos de IA. “Esse é um grande ponto que observamos no espaço de mercado”, diz ele. A ferramenta também é útil para pessoas que desejam acelerar a curva de um projeto de aprendizado de máquina.

“Normalmente, leva um mês para desenvolver um único modelo. Com nossa ferramenta, eles podem fazer a mesma coisa ou até mesmo criar um modelo melhor em minutos ou horas”, diz ele.

A solução da R2ai foi lançada primeiro no local. Recentemente, a empresa o disponibilizou como solução SaaS. "A razão pela qual o lançamos em SaaS é que queremos conscientizar as pessoas de que há uma melhor alternativa que está lá fora com o que eles estão fazendo hoje. "

Huang explica que o R2 Learn é especialmente útil para pessoas que se sentem intimidadas por fazer o aprendizado de máquina porque não têm uma base sólida de conhecimento sobre o assunto. O R2 Learn torna mais fácil começar a construir modelos de Machine Learning imediatamente.

As indústrias podem se beneficiar da construção de modelos de aprendizado de máquina automatizados

R2 Learn é a ferramenta AutoML de nova geração que transforma big data em modelos de aprendizado de máquina sofisticados de alta qualidade de maneira rápida, fácil e econômica. O R2 Learn permite que especialistas e não especialistas em IA desenvolvam e implantem soluções de IA por conta própria.

R2.ai é pioneira no mercado com essas tecnologias combinadas que lidam com os principais pontos problemáticos do desenvolvimento de IA:

  • Desenvolvimento de modelo automático de ponta a ponta e modo de operação para especialistas que não usam aprendizado de máquina

  • Desenvolvimento de modelo avançado e modo de operação para especialistas em aprendizado de máquina

  • Desempenho e eficiência de modelagem superior

  • Processo de modelagem transparente e explicável

  • Capacidades de autoaprendizagem para autoaperfeiçoamento contínuo

  • SaaS e ofertas no local para diferentes demandas do mercado

A tecnologia é na verdade agnóstico da indústria. É uma ferramenta e plataforma genérica. Mas o setor precisa estar pronto para fazer o aprendizado de máquina. Segundo Huang, uma das condições é que eles tenham os dados disponíveis.

"Portanto, tenha seus dados coletados e consolidados. É quando eles precisam da ferramenta para começar a traduzir os dados para o real receita e clientes satisfeitos. Para essa etapa é o que a ferramenta de desenvolvimento de aprendizado de máquina é necessária ", diz ele.

Para Huang, as indústrias que atualmente estão mais pronto para aprendizado de máquina estão seguro de vida, saúde, finanças, manufatura e também telecomunicações.

"Acho que muitos outros setores já estão prontos. Mas acho que todos os outros setores já estão com vontade de se preparar para o aprendizado de máquina. Então, o que eles estão fazendo é basicamente coletar o máximo de dados possível. Então, quando os dados estiverem prontos, eles podem começar a usar o aprendizado de máquina ", diz Huang.

Huang explica que a primeira oferta SaaS de R2ai é baseada no Amazon AWS. Estando disponível online, pessoas de todo o mundo podem ter acesso a ele. O data center da instância AWS estará inicialmente na América do Norte e no Japão antes de se expandir globalmente. Ele diz que existem dois tipos principais de clientes que podem se beneficiar com o uso da ferramenta.

"A oferta de SaaS pode ser muito útil para aqueles que estão ativamente fazendo aprendizado de máquina, mas têm dificuldade em adquirir desenvolvedores de aprendizado de máquina ou qualquer pessoa que queira acelerar seus projetos ou qualquer pessoa que queira ter certeza de que está aproveitando totalmente o valor dos dados ", explica.

O segundo grupo de clientes inclui "aqueles que querem entrar no aprendizado de máquina, mas estão intimidados hoje pelo investimento e também pela falta de experiência em aprendizado de máquina. Esses são os clientes que se beneficiam muito da solução e da tecnologia R2ai SaaS".

Quase todas as indústrias estão usando o Aprendizado de Máquina em um grau ou outro, de acordo com suas necessidades e possibilidades. Essa tendência só tende a aumentar nos próximos anos.

“É por isso que acreditamos que precisamos tornar isso amplamente disponível, para que pessoas de todos os setores possam começar a explorar as possibilidades de seus dados”, diz Huang.

Empresas e indivíduos interessados ​​em desenvolver suas próprias soluções de IA ou acelerar projetos de IA de lenta movimentação são convidados a se inscrever para um teste gratuito. Huang também tem o prazer de oferecer uma consulta inicial gratuita aos clientes que desejam ajuda na avaliação das possibilidades de IA.

Adoção e engenharia de IA

Na manufatura e em outros setores, algumas pessoas temem perder seus empregos para a automação. Mesmo que especialistas da indústria e futuristas tenham dito que a automação vai criar novos empregos para aqueles que se prepararam para adquirir ou desenvolver novas habilidades, especialmente habilidades sociais.

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"Acho que o propósito da engenharia é realmente liberar as pessoas automatizando coisas, tornando as coisas fáceis para as pessoas, para que possam se concentrar mais nas coisas importantes."

Em termos de negócios, acho que o mais importante para eles é resolver os problemas de negócios, além de aprender a usar ferramentas sofisticadas de aprendizado de máquina.

Então, a engenharia costumava desenvolver essa ferramenta para tornar o trabalho das pessoas muito fácil e muito rápido, mais eficiente e aumentar sua produtividade. Eu diria fácil, rápido, melhor e com um custo menor.

"Acho que o propósito da engenharia é realmente liberar as pessoas automatizando coisas, tornando as coisas fáceis para as pessoas, para que possam se concentrar mais nas coisas importantes."

"O valor dessas ferramentas está em como ajudam a empresa a gerar mais valor. E na rapidez com que são capazes de gerar esse valor. Existem aspectos de economia de custos, mas acho que a área mais importante é como posso aproveitar a ferramenta com meu recursos existentes ", diz Huang.

Huang nos lembra que, no sentido mais amplo de evolução da indústria sempre há um processo de automação, como temos observado. “Mas, no processo, não vemos que as pessoas estão perdendo empregos porque sempre haverá mais empregos a serem criados”, diz ele.

"Ainda hoje, sempre haverá novas profissões e novos empregos a serem criados. Acho que a tendência é que a automação vai nos ajudar a ser mais eficientes para gerar mais valor, mais riqueza como sociedade."

Huang acredita que haverá um curto prazo de mudança para algumas pessoas, no sentido de que elas terão que mudar para um domínio, carreira ou setor diferente. “Nesse sentido, precisamos ter algum treinamento profissional ou programas de reposicionamento. Mas não acho que, em geral, a IA reduzirá as oportunidades de trabalho em geral”, diz ele.

Para Huang, é tudo sobre mudança, aprendendo, melhorando e tornando as coisas mais fáceis do que antes para todos. É também aprender constantemente novas habilidades para nos mantermos atualizados com os tempos que vivemos e com a tecnologia que nos acompanha.

“Acho que as novas habilidades serão mais em torno da criatividade e das comunicações entre humanos (H2H). Acho que essas são as áreas que a IA vai levar mais tempo para aprender”, diz ele.

"Mais colaboração vai acontecer em departamentos, setores e indústrias. "

"A maneira como vemos a IA é aumentar as pessoas, não substituí-las. Novamente, o objetivo da IA ​​é facilitar a vida das pessoas. E vai ajudar as pessoas a gerar mais valores, a adquirir mais conhecimento", diz Huang.

Huang acredita que só haverá um problema potencial se nos limitarmos a um espaço muito contido. “Mas a realidade é que estamos expandindo”, diz ele.


Assista o vídeo: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Deep Learning? (Janeiro 2022).