Como Criar uma Inteligência Artificial (IA)

Atualizado 04.07.2024

Sem a pretensão de cobrir todas as nuances do planejamento, desenvolvimento e teste de aplicativos de IA, acreditamos que tanto desenvolvedores experientes quanto iniciantes encontrarão posições úteis nas instruções e exemplos extensos. A gama de tecnologias de aplicação baseadas no uso de redes neurais é enorme: desde um bot informante simplificado até um aplicativo equipado com funcionalidades para planejamento de volume de operações comerciais, entrega, cálculo e previsão de lucros, controle de funcionários e interação com clientes. Alguns exemplos bem-sucedidos de implementações de IA que começaram com investimento mínimo incluem Grammarly e Duolingo, os serviços Waze e Canva e o editor de fotos FaceApp.

Visão geral das áreas de aplicação de IA

O funcionamento da IA ​​ocorre dentro do leito de Procusto de diversas regras e categorias, incluindo:
  • ter GPUs poderosas, milhares de gigabytes de dados e RAM de vários nós conectados em rede para treinar o modelo;
  • incorporar a Internet das Coisas e algoritmos para combinar informações de múltiplas camadas em modelos de IA;
  • prever eventos, compreender situações paradoxais e coordenar sistemas de alta precisão;
  • implementação de APIs para geração de novos protocolos e padrões de interação.

O aprendizado de máquina típico de ML substitui o operador no início da comunicação com a central de suporte, esclarecendo dúvidas básicas. Quando os VCAs são envolvidos em formato profundo, as solicitações são personalizadas e a segurança dos contatos aumenta graças ao reconhecimento de fala e ao estado psicológico dos clientes. A automação de tarefas atuais como busca de ingressos, pedido de mercadorias e seleção de pontos de passagem faz parte das funções dos operadores virtuais. Por este motivo, a escolha do ML ou do VCA depende das questões a resolver.

Logística, avaliação de clientes e recrutamento

A cadeia de suprimentos e a logística coordenadas por IA simplificam os negócios, mostrando a disponibilidade de itens em estoque, indicando reservas, prevendo eficiência e períodos de retorno. Este é o trabalho de aplicações e serviços de IA de alto nível, com preços a partir de US$ 100.000. Auditar itens de receitas e despesas, identificando tendências na segmentação de lucros é um exemplo de aplicação de IA no setor financeiro. O aplicativo funciona de forma semelhante, personalizando cada cliente e analisando a eficiência das vendas: estratégias de promoção na mídia melhoram as posições de marketing.

Os recursos de PNL da IA ​​fornecem uma busca inicial de funcionários e identificam suas habilidades profissionais. No processo, a AI HR recomenda mudanças nas descrições de cargos dos funcionários se observar assimilação progressiva de habilidades e automaticidade, o que promove o crescimento na carreira.

Fundação: as tarefas certas e dados precisos

As duas primeiras fases de planeamento de operações organizacionais e tecnológicas para o desenvolvimento de uma aplicação de IA constituem um programa fundamentalmente sólido com várias etapas. O diagrama mostra claramente que a primeira parte inclui formulação do problema, seleção de ferramentas, recursos necessários, custos e lucros esperados. A segunda etapa é responsável pela formação de bancos de dados validados e precisos, prontos para o treinamento do modelo.

É assim que a empresa de desenvolvimento de IA de aplicativos multiplataforma começa a funcionar. A cadeia “requisitos - objetivos - alinhamento da visão - estilo unificado” é pensada de acordo com a estrutura SMART e categorizada passo a passo em Scrum ou Agile. Os objectivos e a disponibilidade de recursos determinam que âmbito de serviços e bens pode ser fornecido no modo planeado e reduzido ou expandido em caso de escassez ou abundância de fundos.

Common Crawl, plataformas como Kaggle ou AWS fornecem bancos de dados que foram verificados quanto à precisão, informatividade, repetição e conteúdo livre de erros no caso de escassez digital e gráfica do material de origem. Para verificar seu próprio banco de dados, execute o utilitário Tibco Clarity (lançado em 1997) ou o software OpenRefine.

Melhoria constante e soluções multimodais

Python é uma linguagem de programação popular, que ao mesmo tempo representa a base para a criação de aplicações de IA devido à simplicidade dos comandos. Os cases de desenvolvedores de produtos estão repletos de soluções de IA para Google e Netflix, hospedagem de vídeo e plataforma de streaming. As aplicações de IA precisam ser constantemente melhoradas:
  • treiná-los para analisar informações sensíveis e confidenciais;
  • remover elementos inapropriados e assustadores de fotos e vídeos gerados;
  • formar algoritmos com criptografia de bases de dados de clientes e empresas com as quais foram assinados acordos de cooperação;
  • realizar detecção de anomalias em soluções propostas desenvolvidas pela IA.

O processamento de dados modais do tipo ação do modelo Chameleon aproxima a IA do formato exclusivo do paradoxo da reflexão humana. A autorregressão usando o protocolo 34B foi treinada em tokens de dados 10T, portanto o modelo multimodal garante a geração de conteúdo e imagens com parâmetros realistas.

4D no modelo PSG4DFormer e desenvolvimento no domínio do tempo

Aprender de acordo com regras 4D – aprendizagem baseada no tempo – interpreta informações (dados, conteúdo audiovisual, vídeo) em uma linha do tempo. Dinamismo 4D é a compreensão dos processos em andamento no tempo. O modelo PSD-4D forma nós volumétricos em cujas bordas estão localizados os objetos a serem estudados.

Posteriormente, o modelo ao aplicar o banco de dados anotado com máscaras 4D realiza a segmentação e elabora detalhadamente as situações dentro de um determinado intervalo de tempo. Isso é semelhante ao storyboard de um filme em que o diretor distribui cenas e eventos minuto a minuto. O modelo PSG4DFormer prevê a criação de máscaras e posterior desenvolvimento em uma linha do tempo. Tais componentes são a base para a geração de cenas e eventos futuros.

Testando antes da inicialização

O teste de aplicativos é acelerado pela integração do pacote Python com a estrutura Django. Desenvolvedores Python e web, engenheiros DevOps usam ferramentas Django integradas para essa finalidade, escrevem casos de teste para testes unitários e então incorporam o pacote na estrutura.

Na biblioteca Featuretools, as funcionalidades para modelos de ML são desenvolvidas automaticamente: para isso, as variáveis ​​são selecionadas de um banco de dados para servir de base para a matriz de treinamento. Dados em formato de hora e de bancos de dados relacionais tornam-se painéis de treinamento durante o processo de geração.

Bibliotecas, plataformas e linguagens são elementos de pilha

A lista de frameworks que melhoram o desempenho dos modelos de IA inclui a biblioteca TensorFlow de código aberto e a plataforma TFX, que acelera a implantação de um projeto finalizado. Eles são aprimorados para imagens. O módulo PyTorch é escrito em diversas linguagens, incluindo Python, uma versão básica do C++, e a arquitetura CUDA projetada para processadores e placas gráficas NVIDIA.

Quando os ambientes físicos de armazenamento e implantação são escassos, são usadas soluções em nuvem SageMaker, Azure e Google. Julia é uma das novas linguagens mais populares para geração de aplicações de IA: ao usar comandos escritos em Julia, mais de 81% dos comandos são executados de forma rápida, precisa e com erros mínimos. JavaScript e Python, R também apresentam bons resultados com mais de 75% de precisão.

Na pilha de aplicativos adicionamos o ambiente JupyterLab, a biblioteca NumPy para arrays multidimensionais ou uma variante mais simples do Pandas. A biblioteca Dask foi projetada para análise de grandes bancos de dados com clusters, visualização e paralelização, integração com ambientes e sistemas para reduzir custos de manutenção de hardware.

Apresenta XGBoost, TensorFlow, FastAPI

O XGBoost 2.0 funciona com base no princípio da regressão multivariada e quantílica, incluindo muitos recursos na árvore de operações. A nova funcionalidade inclui classificação aprimorada e tamanhos de histograma otimizados, e a interface do PySpark tornou-se mais clara. Se você comparar MXNet e TensorFlow, é melhor escolher a última plataforma devido à melhor capacidade de aprendizado, depuração e velocidade de carregamento de dados.

Operações FastAPI assíncronas e rápidas tornam o framework preferível ao Django, onde nos servidores o padrão WSGI precisa ser configurado para o novo ASGI assíncrono. Devido à interface ter 6 anos, ela possui capacidade de dados limitada para tokens JWT e armazenamento S3. Levamos em consideração que as bibliotecas assíncronas muitas vezes têm problemas com informações ilegíveis e às vezes temos que fazer gravações invocando execute() após passar a consulta SQL e os materiais. Nota: o atributo root_path não é alterado para “/api”, o que é inconveniente.

Containerização, implantação e arquitetura de modelo de IA

O processo de conteinerização é iniciado quando os componentes para criação de uma aplicação de IA são reunidos (código e bibliotecas com frameworks). Um contêiner independente é abstraído do host e portado para outro ambiente sem recompilação. Docker Engine e Kubernetes são os pioneiros neste segmento, o SO em demanda é Linux (nuvem ou local), os OCIs funcionam em modo leitura, sem modificação. VMware e LXC estão nesta lista. Às vezes, os contêineres são armazenados na plataforma GitHub: especialmente quando há trabalho conjunto em um projeto.

As ferramentas de implantação incluem a plataforma PaaS proprietária Heroku, o mais sofisticado Elastic Beanstalk e Qovery, que aproveita o melhor de ambos os recursos. Para testes, eles usam:

  • Selenium com três tipos de serviços WebDriver, IDE e Grid;
  • Plataforma PyTest com testes escaláveis ​​nas versões Python 3.8+ ou PyPy3;
  • Locust com testes de carga.

Arquitetura de modelo Tarefa Recursos especiais Convolucional (CNN) Vídeo e imagens Identificação precisa, eliminação de ruídos e erros Recorrente (RNN) Dados digitais e linguagem Processamento de sequência Adversário geral (GAN) Gerando novos dados e imagens Simulação com geração de novos dados, como base para treinamento

Posteriormente, o treinamento do modelo de IA é ajustado em filigrana. Se o cenário incluir requisitos elevados com parâmetros precisos, o treinamento continua com observação - tais condições são mais caras. Para encontrar artefatos e padrões em clustering, é preferível optar pelo autotreinamento. Para projetos em robótica e simples jogo no Telegram, reforço (incentivo ou punição - o “método cenoura e pau”) é usado.

Tempo de desenvolvimento, verificação de erros

O custo de tempo de desenvolvimento, teste e execução de um modelo de IA se parece com o diagrama. O algoritmo requer uma descrição precisa da execução da tarefa – para que o resultado seja uma nova solução para descoberta de padrões. A cadeia de “iterações-predições-correção” é completada por hiperparâmetros inseridos manualmente antes de iniciar a validação cruzada em subconjuntos.

Para que o modelo tenha um desempenho produtivo em cenários do mundo real, precisamos avaliar a correção e a velocidade de resposta. Portanto, os parâmetros de medição incluem precisão e repetibilidade, métricas ROC-AUC, onde não há necessidade de cortar o limite (para um banco de dados não balanceado), F-score, especificando a proporção de soluções positivas, erro quadrático médio MSE e R- coeficiente de determinação ao quadrado. Um erro dentro de 5% é considerado aceitável; quando reduzido para 1 e 0,1%, o resultado é considerado altamente preciso.

RAG e customização, integração backend ou frontend, testes

O método RAG é utilizado para desenvolver modelos generativos, onde vetores e semântica são aproximados segmento por segmento com base no contexto e relevância. A base do RAG é extrair informações de bancos de dados volumosos e depois gerá-las em um modelo para obter uma resposta precisa. O ajuste fino para experimentos especializados inclui normalização (redução a parâmetros comuns) e, após adaptação, tokenização. Para tornar o modelo de IA produtivo, a integração é feita, dependendo da tarefa, no backend ou frontend. É melhor integrar o modelo de linguagem na parte do servidor e trabalhar com clientes - na interface.

Na IoT, a operação periférica no dispositivo é preferida, pois preserva a privacidade e fornece desempenho rápido. No centro da IoT está a geração de dados, cuja essência é a convergência da IA ​​com a IoT. Essa sinergia constrói a funcionalidade das duas partes, dando origem à AIoT. No entanto, para aumentar o poder e a escalabilidade da funcionalidade, é melhor aplicar tecnologias baseadas em nuvem usando protocolos API incorporados. Se for importante ouvir o feedback do cliente (conveniência, clareza, rapidez), criamos uma função de feedback.

A atualização do modelo de IA é uma necessidade para evitar “desvios” quando os padrões subjacentes ficam desatualizados e a precisão da resposta diminui. Portanto, o teste iterativo estende o ciclo de vida do modelo. Testes unitários automatizados, testes periódicos de integração para avaliar o desempenho agregado de funções individuais e testes de aceitação do UAT são as três “baleias” obrigatórias de avaliação e testes de desempenho.

ZBrain – código aberto e integração perfeita

ZBrain é um exemplo de plataforma elaborada para simbiose de processos e informações empresariais com funcionalidade de IA incorporada. Código-fonte aberto com modelos e LLMs integrados à memória fornecem:
  • armazenamento e troca de moeda fiduciária e criptomoeda em pares, com registro de transação baseado em blockchain;
  • trabalho produtivo em um painel de informações claro e detalhado;
  • gerenciamento de aplicações multiplataforma e multiplataforma em estágios micro e macro;
  • implementação de tecnologias cognitivas e soluções orientadas a projetos.

Ele democratiza e simplifica claramente a transformação dos processos de negócios quando os próprios usuários desenvolvem e implantam modelos de IA para lógica e fluxos de trabalho de marketing e produção sem escrever código. Por exemplo, a integração perfeita do Flow seleciona dinamicamente os dados certos e prepara soluções de IA com base neles.

Computação quântica: fugindo dos gargalos de Neumann e reduzindo custos de energia

A computação quântica é usada para processar grandes conjuntos de dados. Os algoritmos utilizados nas tecnologias quânticas aceleram os processos de aprendizagem de IA em medicina, materiais, processos biológicos e químicos e reduzem as emissões de CO2 e de gases com efeito de estufa. Para permitir o aprendizado de bilhões de parâmetros, são necessários processadores gráficos ou TPUs ultrapoderosos, projetados para executar diversas operações paralelas.

Enquanto isso, o problema do gargalo de Neumann (VNB) deve ser superado para que o processador não possa esperar que a RAM forneça acesso ao processo. O objetivo é aumentar a velocidade de recuperação e transferência de dados do banco de dados ou armazenamento. Mesmo a alta velocidade dos processadores multi-core com 32-64 GB ou mais de RAM pode não justificar o investimento em capacidade quando a transferência de informações da nuvem é limitada. Para resolver o problema do VNB, eles expandem o cache, introduzem processamento multithread, alteram a configuração do barramento, complementam o PC com variáveis ​​discretas, usam memristores e computam em ambiente óptico. Além disso, há também modelagem por princípio de processos biológicos como a quantização.

O paradigma da IA ​​digital em processamento paralelo aumenta o consumo de energia e o tempo dos processos de aprendizagem. Por esta razão, qubits em superposições (múltiplas posições em um período de tempo) e posições de emaranhamento são preferíveis aos bits clássicos, desde que a estabilidade seja preservada. Para a IA, as tecnologias quânticas são melhores devido ao custo reduzido de desenvolvimento e análise de dados em múltiplas configurações. A “tensorização” comprime modelos de IA e permite a implantação em dispositivos simples, ao mesmo tempo que melhora a qualidade dos dados brutos.

Regras de defesa cibernética

Preste atenção à defesa cibernética – os algoritmos de IA identificam padrões em atividades portadoras de ameaças, prevêem potenciais ameaças cibernéticas e protegem a privacidade, o que é um imperativo legal e ético. Os regulamentos GDPR e CCPA, assim como outros protocolos de defesa, devem ser respeitados garantindo:
  • anonimizar os clientes e garantir que não haja brechas para terceiros identificá-los;
  • diferenciar pontos sensíveis em dados de passaporte, e-mails, números de telefone e outros documentos que não podem ser divulgados;
  • análise conjunta de segmentos de informação em dois ou três sistemas desconectados, sem divulgação da base completa.

Envenenamento de padrões (introdução de elementos maliciosos) na IA, presença de vulnerabilidades adversárias levam a erros de classificação. É por isso que uma abordagem holística deve incluir princípios de proteção desde a fase de desenvolvimento até aos testes e à implantação, para minimizar desafios e riscos.

Trabalho de IA: especialista e PNL, por algoritmos genéticos e criatividade

Identificou as principais características do treinamento em IA no caso em que o objetivo é resolver problemas em nível de especialista, guiado pelo raciocínio e análise de um banco de dados empírico multimilionário com consideração visual de situações específicas. Por exemplo, o índice de vegetação NDVI é utilizado para determinar o nível de crescimento da vegetação. Mas há nuances - uma coisa é quando a vegetação produz grãos ou oleaginosas e outra quando são ervas daninhas. A IA do aplicativo deve ser capaz de distinguir pela cor o que cresce melhor e dar uma resposta. Da mesma forma - reconheça o tipo de rosto, parâmetros lineares da figura para recomendações sobre a escolha de cosméticos ou roupas para looks.

O princípio da PNL é introduzido nos algoritmos ao planejar o trabalho da IA ​​como psicólogo - a fala natural é analisada e o humor psicoemocional do paciente é esclarecido. Em seguida, as perguntas são respondidas com uma resposta gerada que se aproxima do som e da entonação humanos. Existem também algoritmos genéticos, quando bots são criados para resolver milhões de problemas e depois os piores são eliminados, restando os melhores. A combinação de desenvolvimentos bem sucedidos e a subsequente geração de novos modelos adaptados e testados, baseados nos antecessores e numa série de iterações, leva a uma solução completa do problema.

O desenvolvimento de programas de IA deve ser uma abordagem criativa. Por exemplo, você pode criar um chatbot na forma de um animal ou pássaro engraçado, um elfo engraçado ou uma planta espirituosa, ou algo pragmático como um bot de arbitragem para negociação. Quem lê Kurt Vonnegut lembra-se da história de um supercomputador que adquiriu o pensamento humano. Portanto, se o personagem fizer falas, utilizando comunicação prévia, dar dicas e comunicados curtos sobre novos produtos, os clientes vão adorar e se acostumar com a IA, vão confiar. O crescimento das vendas será de pelo menos 10-20%.

MVP, CRISP-DM e taxas

O primeiro passo após desenvolver e implementar IA em uma aplicação é lançar um MVP com análise e suporte, melhoria de funcionalidades e testes permanentes. Se a empresa planeja manter uma aplicação de IA por 10 a 20 anos, são necessárias atualizações trimestrais regulares dos bancos de dados, testes de diferentes tipos, de acordo com a metodologia CRISP-DM.

Para identificar custos financeiros e de tempo, entre em contato com Merehead com sua tarefa e perguntas: custa criar uma ia começa em US$ 20.000 e leva até um quarto em termos de tempo. O tempo de desenvolvimento de aplicativos para aplicações de média complexidade com cadeias lógicas de três a cinco níveis é duas vezes maior e o preço chega a US$ 100.000. Para projetos matemáticos complicados com análise especializada e 99,9% de precisão nas respostas - até US$ 500.000. Vamos desenvolver um roteiro de projeto e planejar os resultados de rentabilidade esperados antes de iniciar o trabalho.

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Yuri Musienko
Analista de negócios
Yuri Musienko é especialista no desenvolvimento e otimização de corretoras de criptomoedas, plataformas de opções binárias, soluções P2P, gateways de pagamento com criptomoedas e sistemas de tokenização de ativos. Desde 2018, ele presta consultoria a empresas em planejamento estratégico, entrada em mercados internacionais e expansão de negócios de tecnologia. Mais detalhes