Como resolvemos problemas de desenvolvimento de IA que você provavelmente encontrará
Publicados: 2020-04-02A maioria do ambiente de desenvolvimento de software tradicional e convencional segue as fases usuais que incluem análise, planejamento, projeto, construção, garantia de qualidade e implantação.
O ambiente de desenvolvimento da inteligência artificial , no entanto, funciona de forma diferente. No caso de projetos de IA, o desenvolvimento é centrado em identificar a fonte de dados e coletar dados, limpá-los e transformá-los em insights. Essa abordagem exige uma mentalidade e conjuntos de habilidades diferentes.
Esse não convencionalismo que está interligado em projetos de Inteligência Artificial vem com todo um novo conjunto de questões e respostas sobre como resolver os desafios de desenvolvimento de IA .
Nossa equipe de especialistas em desenvolvimento de inteligência artificial trabalhou em cerca de 7 soluções completas e mais de 17 POCs, sem duas pertencentes ao mesmo setor. A exposição do trabalho deixou algumas coisas muito claras para nós –
- Você não pode esperar que o resultado do seu projeto de desenvolvimento de software de IA seja o mesmo de um produto convencional, pois com a IA, o jogo gira mais em torno de sucessos e testes.
- Você poderá implementar melhor estratégias e programas de IA em seus negócios quando toda a equipe estiver a bordo, e não apenas os técnicos.
- Como no caso de projetos de aplicativos que não são de IA, as limitações no caso de projetos de IA também variam de uma ideia para outra. Mas existem alguns desafios e soluções de desenvolvimento de IA que são semelhantes entre os produtos.
Cavando no terceiro aprendizado, há problemas semelhantes entre os produtos, não importa qual ideia os apoie. Não importa qual aplicativo estávamos desenvolvendo, encontramos esses problemas, tornando seguro supor que eles são recorrentes.
A fim de absorver nos empreendedores uma abordagem proativa, os engenheiros de dados listaram os problemas comuns na adoção de serviços de desenvolvimento de IA, juntamente com sua visão sobre todas as dificuldades e oportunidades individuais de inteligência artificial.
Desafios e soluções de desenvolvimento de IA
1. Questões de coleta e gerenciamento de dados
A afirmação de que o sistema de IA é tão bom quanto os dados em que se baseia, embora comum, vem com vários problemas inerentes. As questões que surgem nessa frente são principalmente em termos de coleta de dados e seu refinamento. Mas há outros desafios também, como –
A. Qualidade e quantidade de dados
Como mencionado acima, a qualidade do sistema de IA depende muito da quantidade e qualidade dos dados que são inseridos no sistema. Para identificar padrões e se comportar como se espera dela, a IA precisa de muitos dados de qualidade.
Na Appinventiv , iniciamos o processo de implementação de estratégias e programas de IA listando os dados que temos e os dados que o modelo precisa para operar. Para fazer isso, usamos dados abertos e a pesquisa de conjuntos de dados do Google para obter acesso aos dados que ajudam a treinar o modelo.
Rotulagem de dados
Até alguns anos atrás, a maioria dos dados era textual e estruturada. Mas com o início da experiência do cliente omnicanal e da Internet das Coisas, o tipo de dados que está sendo alimentado no sistema de negócios é em grande parte desestruturado. O problema é que a maioria dos sistemas de IA é treinada para trabalhar com conjuntos de dados supervisionados.
Na Appinventiv , usamos várias abordagens para lidar com rotulagem de dados, girando principalmente em torno de programação de dados e rotulagem sintética, sistema de feedback loop, etc. ao responder como resolver desafios de desenvolvimento de IA .
Viés de dados
As histórias em que a IA é tendenciosa são generalizadas. A questão é como isso acontece, especialmente porque a tecnologia não é consciente e, portanto, não pode ter más intenções, certo?
O viés é promovido a partir de dados coletados incorretamente. Esta é a linha de fundo. Quando a fonte dos dados é tendenciosa, o sistema torna-se discriminatório.
Analisamos todos os dados, garantindo que eles sejam imparciais desde o início. Dessa forma, quando eles entram no sistema de IA, não há escopo de vieses na imagem.
Aprendizagem focada em casos
A inteligência humana nos permite aplicar a experiência de um campo para outro. Não é algo que a IA possa lidar com facilidade.
As ferramentas baseadas em IA para negócios são especializadas. É suposto realizar uma tarefa de uma só mão. Indo por sua complexidade central, pode ser muito difícil para a IA usar a experiência que derivou de um projeto para usá-la em outro.
Usamos uma abordagem de Transferência de Aprendizagem em que treinamos o modelo de IA para realizar uma tarefa e depois aplicamos o aprendizado a uma atividade semelhante. Isso significa que o modelo desenvolvido para a tarefa A pode ser usado posteriormente como ponto de partida para o modelo da tarefa B.
2. Questões centradas nas pessoas
Mesmo em meio à adoção generalizada da IA, os recursos humanos que se sentem à vontade para trabalhar com a tecnologia são contados. Isso, por sua vez, causa uma série de desafios persistentes para as empresas, tanto no curto quanto no longo prazo, quando criam aplicativos baseados em IA .
Ausência de entendimento entre os funcionários não técnicos
A implementação da IA exige que a gestão compreenda as tecnologias de IA, suas oportunidades e limitações, etc. a ausência de know-how dificulta a adoção correta da IA nos negócios, em locais onde ela pode, na verdade, ter impacto.
Raridade de especialistas de campo
O que a indústria de IA precisa é de especialistas que tenham a combinação de conhecimento técnico e conhecimento de mercado para problemas e técnicas de IA . O problema é que encontrar recursos internos em tempo integral que tenham a combinação de ambos é realmente difícil, especialmente com a contratação de talentos do grupo FAMGA com as principais habilidades necessárias para o desenvolvimento de software de IA.
Essa é a razão número um pela qual as empresas costumam terceirizar o desenvolvimento de soluções de IA para empresas de desenvolvimento de aplicativos de IA como a nossa, composta por uma equipe de especialistas que também têm um conhecimento profundo dos setores.
3. Desafios de integração
Adicionar ou integrar Inteligência Artificial em seu sistema atual é um processo muito mais complicado do que adicionar um plugin em seu navegador. Existem vários elementos e interfaces que devem ser configurados para atender às suas necessidades de negócios.
Nossa equipe de cientistas de dados considera suas necessidades individuais de infraestrutura de dados, rotulagem de dados, armazenamento e o processo de alimentação de dados no sistema, para que você não precise enfrentar nenhum desafio de implementação de aplicativos de IA de inicialização . Também trabalhamos no treinamento do modelo e testes de eficácia da IA, desenvolvendo assim um ciclo de feedback para melhorar os modelos com base nas ações das pessoas.

4. Recursos de infraestrutura
O manuseio de dados e sua computação, armazenamento, dimensionamento, segurança, extensibilidade, etc., são todos necessários para as empresas implantarem soluções de IA. O sucesso de uma empresa quando implanta uma solução de IA começa com a resposta de quão adequado é o ambiente de infraestrutura e como ele suporta as cargas de trabalho e os aplicativos de IA. A resposta, infelizmente, também é um dos maiores desafios da IA corporativa .
Há algumas coisas que nossos analistas de negócios observam nos estágios iniciais:
- A combinação certa de recursos de armazenamento e processamento de alta velocidade para oferecer suporte a modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
- O melhor software que pode ser otimizado e ajustado para se adequar ao hardware subjacente.
- Uma interface que gerencia a maioria dos componentes e peças móveis.
- Uma infraestrutura que pode ser implantada na nuvem ou no data center local para desempenho otimizado.
5. Falta de habilidades multitarefa
Os modelos de Deep Learning são extremamente treináveis. Quando o treinamento terminar, você pode ter certeza de que a solução desempenhará melhor sua tarefa independentemente, seja identificar objetos ou recomendar produtos com base no histórico de pesquisa de seus clientes.
Este é um dos maiores problemas da IA quando você deseja que o sistema seja multitarefa. Por exemplo, quando você deseja que a IA identifique a pessoa em um vídeo e rastreie as origens da música que está tocando em segundo plano, a eficiência será perdida.
Uma solução para esse problema, que nossos engenheiros de dados identificaram, é o uso de redes neurais progressivas . Isso significa conexão de modelos separados de aprendizado profundo de forma que os bits de informação possam passar facilmente. Embora ainda não tenhamos aplicado o modelo na prática, o método provou ser extremamente útil no desenvolvimento de braços robóticos – acelerando seu aprendizado de semanas para apenas um dia.
Esta foi a nossa opinião sobre os desafios e soluções de desenvolvimento de IA. Mas as dicas para superar as dificuldades de desenvolvimento de IA não terminam apenas com elas. À medida que você se aprofunda no mundo da concepção e implantação de projetos de IA, você descobrirá que a implementação de problemas de IA para resolver e fornecer respostas aos negócios se resume ao conjunto de habilidades e à compreensão técnica + comercial que sua empresa parceira de desenvolvimento de Inteligência Artificial possui.
6. Interação em nível humano
Este é possivelmente o principal desafio da IA, que deixou pesquisadores no limite para serviços de IA em organizações e novos negócios. Essas organizações podem ter uma precisão acima de 90%, mas as pessoas podem melhorar em todas essas situações. Por exemplo, deixe nosso modelo prever se a imagem é de um cachorro ou de um gato. O ser humano pode prever a saída certa todas as vezes sem falhas, limpando uma precisão impressionante acima de 99%.
Para que um modelo de aprendizado profundo tenha um desempenho semelhante, seria necessário um ajuste fino notável, avanço de hiperparâmetro, enorme conjunto de dados e um algoritmo bem definido e preciso, além de poder de processamento robusto, treinamento contínuo em dados de trem e testes em dados de teste. Isso soa como uma tonelada de trabalho e, na realidade, é várias vezes mais problemático do que parece.
Uma solução unidirecional que você pode tentar para não fazer todo o trabalho difícil é simplesmente utilizar uma organização especializada, pois ela pode preparar modelos explícitos de aprendizado profundo utilizando modelos pré-treinados. Eles são treinados em um grande número de imagens e são ajustados para maior precisão.
7. Escassez de dados
Com grandes empresas como Google, Facebook e Apple enfrentando acusações relacionadas ao uso antiético de dados de usuários gerados, vários países, como a Índia, estão usando regras de TI rigorosas para restringir o fluxo. Assim, essas empresas agora enfrentam o problema de usar dados locais para desenvolver aplicativos para o mundo, e isso resultaria em viés.
Com grandes organizações, como Google, Facebook e Apple lidando com acusações em relação à utilização antiética de dados de usuários gerados, diferentes nações, como a Índia, estão usando regras de TI severas para limitar o fluxo de dados. Assim, essas organizações atualmente lidam com a questão do uso de informações locais próximas para a criação de aplicativos para o mundo, e isso traria resultado de viés.
Os dados são um aspecto vital da IA, e as informações rotuladas são utilizadas para treinar máquinas para aprender e fazer previsões. Algumas organizações estão tentando inventar novas estratégias e estão centradas no desenvolvimento de modelos de IA que podem fornecer resultados precisos, independentemente da escassez de dados. Com dados unilaterais ou informações tendenciosas, todo o sistema pode ficar defeituoso.
Considerações Finais
Com uma demanda cada vez maior por aplicativos adaptáveis, seguros e exclusivos, há uma tremenda tensão na comunidade de desenvolvimento. Nesses casos, a adoção da tecnologia de IA fornecerá soluções básicas e um local favorável para gerar inovação. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são, sem dúvida, o futuro da programação e do desenvolvimento de software, e adotá-los é a melhor escolha para as organizações.
O processo de desenvolvimento do App compreende uma série de atividades e um especialista para realizá-lo. O desenvolvimento contribui significativamente para os diferentes fatores de desenvolvimento de IA com base na localização, como o fator de preço, desenvolvimento, ferramentas, etc. dependem de local para local de serviços de desenvolvimento de IA nos EUA para serviços em outras partes do globo.
Perguntas frequentes sobre desafios e soluções de desenvolvimento de IA
P. Quais desafios as empresas enfrentam ao implementar a IA?
Há uma série de problemas que as empresas enfrentam quando implementam a IA em seus negócios. Aqui estão alguns deles –
- Coleta e refinamento de dados
- Falta de conjunto de habilidades
- Desafios de integração
- Recursos de infraestrutura
P. Como resolver os desafios de desenvolvimento de IA?
As soluções para problemas de desenvolvimento de IA se resumem à parceria com uma equipe de especialistas em IA qualificados e à compreensão dos usuários e do mercado em que a solução se concentrará.
P. Quais são as principais preocupações éticas sobre o uso da IA?
Essas são algumas das preocupações éticas mais proeminentes em torno da inteligência artificial – perda de empregos, preconceito, o escopo da IA cometer erros graves em grande escala, a probabilidade de pessoas adulterarem os conjuntos de dados para atender às suas segundas intenções.