O Google Cloud fez dois anúncios que marcam as frentes de trabalho ao redor da Inteligência Artificial (AI): como estão sendo pensadas as formas de manter a evolução de AI na direção certa e, ao mesmo tempo, novos produtos que coloquem a AI ao alcance de mais empresas.

União Europeia pretende usar inteligência artificial para controle de fronteiras

Rajen Sheth, diretor global de Product Management para Cloud AI, pensa a AI de hoje como era a web de meados dos anos 90: passando rapidamente de ser um nicho acadêmico para uma tecnologia convencional usada no dia a dia. Do mesmo jeito, a revolução da internet trouxe benefícios e riscos e, embora fosse fácil perceber que tecnologias como email e mensagens de texto ajudariam a manter contato, era difícil imaginar o papel delas de um dia disseminar de softwares maliciosos a cyberbullying.

Entre os riscos da AI discutidos nos últimos tempos por pesquisadores estão a possibilidade de criar imagens, textos e áudios de forma sintética para simular pessoas reais no mundo online, a criação de ataques digitais automáticos para provocar acidentes em carros autônomos e a transformação de drones comerciais em armas.

Segundo o executivo, embora preconceitos injustos sejam encontrados ao nosso redor, até mesmo dados coletados fielmente podem refleti-los. Por exemplo, volumes históricos de texto – geralmente usados para treinar modelos de aprendizado de máquina que lidam com processamento de linguagem natural ou tradução – podem perpetuar estereótipos prejudiciais se não forem corrigidos.

Alguns modelos estatísticos de linguagem podem “aprender” suposições ultrapassadas sobre gênero, como “médico” sendo “masculino” e “enfermeira” sendo “feminino”. Questões semelhantes também podem acontecer em relação às raças.

Para promover uma compreensão mais ampla da necessidade de justiça em tecnologias como aprendizado de máquina, o Google Cloud tem criado soluções e recursos educacionais como o ml-fairness.com e o recém-anunciado módulo de justiça no curso intensivo de educação em ML.

Usar o potencial da Inteligência Artificial (AI) é uma das grandes transformações que empresas de todos os setores estão atravessando. No entanto, para muitas delas, as complexidades que envolvem AI podem parecer assustadoras. Por isso, um dos objetivos do Google Cloud é democratizar o acesso a estas tecnologias, colocando-as ao alcance de todos os negócios, com soluções úteis e rápidas, de forma a aumentar o alcance às ferramentas e a sua facilidade de utilização.

Novos produtos

AI Hub – O AI Hub é um destino único para conteúdo ML plug-and-play, incluindo pipelines, módulos TensorFlow e outros. Oferece dois benefícios principais: disponibiliza recursos de ML de alta qualidade desenvolvidos pelo Google Cloud AI, acessíveis para todas as empresas, e fornece um hub privado e seguro, em que as empresas podem fazer upload e compartilhar recursos de ML dentro de suas próprias organizações.

Kubeflow Pipelines – O Kubeflow Pipelines é um projeto de código aberto iniciado pelo Google, que insere o código ML da mesma forma que cria um apps para que seja reutilizável para outros usuários em toda a organização. A ferramenta fornece um ambiente de trabalho para compor, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta, tornando-o a única solução híbrida e livre de prototipagem para produção.

Atualizações de API para vídeo – O Google Cloud continua a expandir os recursos dos blocos de construção de inteligência artificial para torná-los ainda mais úteis para empresas, incluindo a versão beta de três recursos do Cloud Video API, voltado para empresas que trabalham intensivamente com vídeos. A detecção de texto permite determinar onde e quando o texto aparece em um vídeo, tornando-o mais pesquisável, além de suportar mais de 50 idiomas.

Atualmente, o Google Cloud tem cerca de três milhões de desenvolvedores utilizando seus serviços de inteligência artificial e mais de 15 mil clientes que pagam por serviços de AI em 26 setores diferentes.

Para tornar a AI cada vez mais rápida, simples e útil é necessário dar suporte para que os cientistas de dados sejam mais assertivos e eficientes. Embora existam aproximadamente 20 milhões de desenvolvedores em todo o mundo, desses somente dois milhões são cientistas de dados.

Esses profissionais precisam de ferramentas que possam ajudá-los a escalar seus esforços, enquanto as organizações devem ampliar as formas de tornar os avanços acessíveis a seus desenvolvedores e engenheiros. Cada indústria está enfrentando sua própria revolução da AI, e é por isso que cada organização desempenha um papel importante para orientá-la de forma justa, responsável e confiável.