Nos últimos anos, temos visto todos os tipos de uso para inteligência artificial , desde sistemas multimídia que melhoram a resolução das imagens ou cancelam ruídos ambientais em videoconferências, passando por sistema de reconhecimento facial e até mesmo mecanismos de recomendação quando estamos comprando online ou procurando qual filme assistir à noite de sua Smart TV. Mas qual é o processo pelo qual a IA aprende a criar um modelo para resolver esses problemas? Isso se chama Treinamento e Inferência e vamos explicar isso a você.
O que podemos definir como Inteligência artificial ? Para algumas pessoas, é que os computadores pensam ou têm consciência própria, mas no caso presente tem a ver com o tratamento dos conjuntos de dados, ou seja, com as informações que são fornecidas ao sistema. Hoje está em todo lugar e pode-se dizer que são sistemas automatizados que geram respostas a partir dos dados de entrada que recebem de um modelo construído a partir de um período de treinamento ou aprendizado.
Mas, para dar essas respostas, os sistemas de IA devem ser obviamente treinados, em outras palavras: eles devem ser educados e, portanto, ensinados. Vamos dar uma pequena introdução sobre como os sistemas de inteligência artificial “aprendem”, o que está por trás dessa tecnologia, que parece avançada o suficiente para parecer mágica muitas vezes.
A explicação que vamos dar a você sobre o que treinamento e inferência são é completamente genérico e global, portanto, não tem relacionamento específico com nenhum hardware em particular.
Treinamento: Educando IA
A construção de um modelo de inferência para resolver um problema específico é conhecida como treino, a inteligência artificial é utilizada principalmente para resolver três tipos diferentes de tarefas: tarefas de classificação de informação, tarefas de pesquisa de padrões e tarefas de condução automática. para o qual são utilizadas três formas diferentes de aprendizagem:
- Aprendizagem supervisionada: a inteligência artificial recebe um conjunto de dados de entrada e a tarefa é que a IA seja capaz de rotular os dados de entrada corretamente. Inicialmente, o AI recebe o conjunto de dados com os rótulos corretos, e estes são os dados de treinamento. O modelo de inferência gerado é então monitorado com um conjunto de dados de teste, que pode ser respondido como verdadeiro ou falso pelo AI.
- Aprendizagem não supervisionada: isso é usado quando queremos que o AI não classifique os dados e, portanto, os rótulos associados ao conjunto de dados de aprendizagem não são usados. O que se busca com esse método de aprendizagem é detectar padrões, e o que a IA faz nesse caso é buscar e agrupar os dados de acordo com sua similaridade. É o tipo de aprendizado mais utilizado no processamento de dados multimídia.
- Aprendizagem reforçada: no caso específico deste tipo de aprendizagem, o que fazemos não é dizer à IA, por exemplo, o que é um gato ou aprender a distinguir um gato, mas sim o que estamos a fazer ao ensinar-lhe algumas regras do jogo. A comparação mais próxima na vida real é quando estamos aprendendo a dirigir um carro e temos um bom professor de escola de direção, e é precisamente a IA que é usada para treinar carros com direção automática. Neste modelo, o conjunto de dados de treinamento é fornecido em tempo real e as conclusões tiradas pela IA são avaliadas por um agente supervisor que o alimenta. O referido agente pode ser um humano, um banco de dados complexo e até outro AI.
Outro tipo de inteligências artificiais são as generativas, que se baseiam na geração de dados de forma aleatória; Esses dados nada mais são do que ruído e exigem um elemento externo para descartá-los e / ou classificá-los. Nesse caso, a IA geradora não sabe o que está procurando desde o início e acaba aprendendo apenas a partir de uma segunda IA, que pode realizar a avaliação por classificação ou por busca de padrões.
Dependendo do tipo de problema para o qual você deseja criar uma solução-modelo, o processo de treinamento pode exigir mais ou menos energia e tempo. Por exemplo, há casos em que é necessário usar data centers compostos por dezenas ou mesmo centenas de computadores, enquanto outros problemas podem ser resolvidos por um PC doméstico de baixo consumo.
Inferência: a IA coloca em prática o que aprendeu no treinamento
Uma vez que a IA tenha aprendido o modelo, ela cria um modelo de inferência que usará para resolver e / ou classificar o problema. Para isso utilizamos um tipo de hardware em que cada unidade é conectada a outras em uma rede e os dados são passados em turnos; Chamamos isso de redes neurais de hardware ou redes neurais e são unidades cujo funcionamento é inspirado pela maneira como o cérebro processa a informação visual através dos olhos. Essa estrutura é o que permite que os processadores de inteligência artificial aprendam estruturas complexas sem exigir grandes quantidades de dados.
Redes neurais
A rede neural, independente de ser artificial ou natural, consiste em um grande número de unidades simples (neurônios) e a informação é transmitida entre eles. No mundo da informática, um neurônio pode ser uma ALU simples ou um processador completo. Ao nível do hardware, todas as unidades estão interligadas, mas quando é gerado um modelo de inferência, o que ele faz é desactivar as ligações que não são utilizadas.
Neste tipo de rede, o cabo ou caminho de dados usado para fornecer os dados de entrada são chamados dendritos e os cabos que se comunicam entre os neurônios são chamados axônios . Para mais informações, recomendamos a leitura deste site intitulado ” Processadores dedicados para IA, o que são e como funcionam? "
