Como Criar uma Inteligência Artificial (IA)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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%.
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.
