Inteligência Artificial e Data Science sem mistério

11/09/2019

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O plano norte-americano para IA

Nos últimos anos, o governo dos EUA tomou medidas surpreendentes para promover a Inteligência Artificial e manter a liderança americana na área, desempenhando diferentes papéis: indutor de pesquisa e desenvolvimento, gerador de dados, regulador (ou não) e, principalmente, usuário.

A Casa Branca fez da IA ​​um dos seus principais focos estratégicos no ano passado. O presidente Trump emitiu uma ordem executiva em fevereiro, lançando o plano coeso de seu governo para a liderança norte-americana no desenvolvimento da inteligência artificial, chamada American AI Initiative. Desde então, o governo também lançou sua atualização para o Plano Estratégico Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento da IA , direcionando as agências federais para parcerias com o setor privado e as universidades em seus programas de inteligência artificial.

Nesta segunda-feira, 9/9, a administração Trump convocou os líderes de TI de todos os órgãos públicos para falar sobre o uso da inteligência artificial no governo. Três estudos de caso foram destacados durante a reunião: o Joint AI Center (JAIC) do Departamento de Defesa, outra da Biblioteca Nacional de Medicina do NIH, e também o do Departamento de Saúde e Serviços Humanos.

Na terça, foi a vez de divulgar a previsão do orçamento para investimentos desses departamentos federais em 2020 com implementação de diferentes tecnologias da informação e P&D. O programa é chamado The Networking & Information Technology Research & Development (NITRD) e está orçado em US$ 5,5 bilhões (ver gráfico acima).

O investimento dos EUA em IA praticamente dobrou desde 2016. O valor previsto para 2020 chega a quase 1 bilhão de dólares (US$ 973,5 milhões) e soma os 12% do NITRD (US$ 654,4 milhões) com recursos adicionais de P&D requisitados por departamentos das diferentes agências federais (US$ 319,1 milhões). E isso sem incluir os orçamentos de IA do Departamento de Defesa (DoD) e da DARPA, que não são divulgados.

  • No mundo, 18 países já lançaram estratégias nacionais de IA, com financiamento público variando de US$ 20 milhões a quase US$ 2 bilhões. Aqui no Brasil, o governo federal ainda debate essa possibilidade com a academia e o setor privado.
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Dois dias inteiros dedicados a cases, técnicas, ideias e projetos utilizando DataScience, AI, Machine Learning e Deep Learning. São mais de 30 palestras apresentadas por 20 profissionais, especialistas na área. A conferência é uma parceria entre a NVIDIA e o Big Data Brasil Day e acontece dentro do Rio Info, nos dias 16 e 17 de setembro de 2019. O acesso é gratuito para os participantes da Rio Info.

Informações no site www.aiconference.com.br

Brad Smith e o grande paradoxo da tecnologia

Quando sua tecnologia muda o mundo, você tem a responsabilidade de ajudar a lidar com o mundo que ajudou a criar”. A frase é do presidente da Microsoft, Brad Smith, e está no livro Tools and Weapons: The Promise and the Peril of the Digital Age (Ferramentas e armas: as promessas e o perigo da era digital), escrito por ele e por Carol Ann Browne, diretora sênior de relações externas e comunicações executivas da Microsoft.

O livro é uma cobrança explícita à responsabilidade das empresas de tecnologia e governos do mundo de endereçar o paradoxo das tecnologias disruptivas: podem mudar o mundo para o bem, mas invariavelmente têm sido transformadas em armas e ferramentas de vigilância e opressão. E para isso advoga que as empresas de tecnologia têm obrigação de assumir sua parte nesse "freio de arrumação tecnológico".

Mas ele não facilita para os governos. Recentemente, por conta dos protestos dos funcionários da Microsoft contra a venda de tecnologia de reconhecimento facial da companhia para o temido ICE (U.S. Department of Homeland Security’s Immigration and Customs Enforcement), Smith escreveu um texto no blog Microsoft on the Issues no qual cobra que o governo faça sua parte no uso ético da tecnologia ao invés de deixar para as empresas do setor a tarefa de definir o que pode ou o que não pode ser usado.

O livro traz o espírito daquele texto, como lembra Harry McCracken, editor de tecnologia da Fast Company, e não é definitivamente uma carta de amor à tecnologia. Smith e Browne usam dados históricos de outras grandes revoluções tecnológicas globais como forma de comparar os impactos na humanidade e demonstrar que, desta vez, o estrago, ou a oportunidade, são imensamente maiores e mais velozes do que qualquer outra mudança já experimentada pela sociedade.

"As empresas que criam tecnologia devem aceitar maior responsabilidade pelo futuro, e os governos precisarão regular a tecnologia, movendo-se mais rapidamente e acompanhando o ritmo acelerado da inovação".

O presidente da Microsoft concedeu uma entrevista ao The New York Times sobre o livro na qual fala sobre as lições que a empresa aprendeu na década de 90 quando enfrentou o escrutínio do governo norte-americano - e pagou o preço - por conta do monopólio do Windows. E aproveita para dar um conselho às novas gigantes do século 21 -  Google, Facebook e Amazon. Grandes confrontos com o governo duram muito tempo, "e uma vez que você entra na mira é muito difícil sair".

A parceria criativa da máquina e do humano

Nos próximos 20 anos, a vida de designers, arquitetos, engenheiros, artistas gráficos e outros profissionais criativos vai mudar radicalmente, garante o futurista Maurice Conti, Chief Innovation Officer da Alpha, um projeto moonshot do grupo Telefónica, em Barcelona. "Bem-vindos à era da realidade aumentada, na qual suas aptidões naturais serão ampliadas por sistemas computacionais que o ajudam a pensar e por sistemas robóticos que o ajudam a produzir", diz ele nessa apresentação do TED Talk Porland.
Conti está se referindo ao trabalho criativo de projetar uma nova ponte, um edifício ou um novo carro, por exemplo. "As ferramentas estão dando esse salto de passivas para geradoras. Ferramentas de design generativo usam um computador e algoritmos para sintetizar geometria, para criar novos projetos, todos por conta própria". "Estamos usando o ser humano para aquilo em que ele é bom: consciência, percepção e tomada de decisões. E estamos usando o robô para aquilo em que ele é bom: precisão e repetitividade". 

Só velocidade não resolve

Velocidade na resposta é fundamental para os profissionais de privacidade que trabalham para cumprir os requisitos de notificação de violação de dados. Mas não é o único componente da equação, diz Mahmood Sher-Jan, CEO da RADAR.

Em artigo publicado no site do International Association of Privacy Professionals (Iapp) ele provoca seus pares para a possibilidade de estabelecimento de um padrão para descobrir e responder adequadamente a um incidente de privacidade, sobretudo à luz das novas legislações de proteção de dados.

E alerta: “(...) a velocidade é apenas uma parte da equação. Identificar, escalar, avaliar, pontuar e decidir rapidamente sobre um incidente são fundamentais para cumprir os prazos de notificação de violações. Mas fazer o mesmo trabalho de forma consistente e defensável será vital para passar na auditoria regulatória e provar a maturidade do seu programa de privacidade.”

Esse é um ponto que tem preocupado os profissionais de segurança da informação em todo no mundo. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), diz que, em caso de violação de dados pessoais, os responsáveis ​​pelo tratamento desses dados devem notificar a autoridade supervisora ​ sem demora injustificada e, sempre que possível, em 72 horas após o seu conhecimento.

No Brasil, a nossa Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) determina que a comunicação de um incidente seja realizada em prazo razoável e contenha, no mínimo, 5 informações, incluindo as razões para a demora em fazer o reporte.  Mas não define o que será considerado um “incidente”, “um incidente com potencial de risco”, nem “prazo razoável”. Tarefas que ficaram para a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANDP). Razão pela qual, debateremos muito sobre a gestão dos  incidentes de privacidade de dados.

O estado da IA e Machine Learning em 2019

Um estudo recente produzido pela Dresner Advisory Services, intitulado 2019 Data Science and Machine Learning Market Study mapeia o estado da inteligência artificial e do aprendizado de máquina nas empresas e usuários finais e o crescimento da importância dessas tecnologias para os diferentes departamentos e corporações. Entre outras coisas, o estudo aponta que é o Marketing a área que está se tornando cada vez mais dependente de IA e machine learning para o sucesso de seus projetos. Essa é a sexta edição do estudo da Dresner, e é parte da série de pesquisas Wisdom of Crowds®.
"As iniciativas avançadas relacionadas à ciência de dados e aprendizdo de máquina, tais como mineração de dados, algoritmos avançados e análise preditiva, estão classificadas como a 8ª prioridade entre as 37 tecnologias e iniciativas em estudo. As unidades de negócios e os departamentos de TI são os prováveis ​​centros de supervisão de ciência de dados e aprendizado de máquina, crescendo rapidamente em 2019 na apropriação dos recursos de P&D para esse fim".
 

Machine Learning-as-a-Service cresce

Entre 2019 e 2014, o mercado de Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) deve ter uma taxa anual de crescimento (CAGR) de mais de 43%.  Espera-se que o modelo domine o mercado, com os usuários tendo uma ampla variedade de soluções focadas em diferentes necessidades de negócios.

Provedores de MLaaS oferecem várias ferramentas - como visualização de dados, APIs, reconhecimento facial, análise preditiva, etc. - que ajudam a acelerar o desenvolvimento de projetos de IA.

A oferta é bastante pulverizada. Ainda não há um fornecedor dominante. Portanto, muita atenção na hora de escolher a ferramenta mais adequada para a sua necessidade. Aqui estão dois comparativos que podem ajuda-lo a conhecer as mais usadas, uma delas de autoria da Altexsoft.

O garimpo da semana

  • Tome nota: os modelos de dados devem ser compreensíveis para os usuários corporativos e mantidos em um escopo razoável, dizem os líderes da iniciativa de modelagem de dados da Agência de Meio Ambiente da Inglaterra. Além disso, os modelos também não precisam ser projetados para sustentar todos os movimentos de padronização de dados.
     
  • O aprendizado de máquina é "difícil”? Só responda depois de experimentar esse roteiro para não técnicos que desejam saber um pouco mais sobre Machine Learning mas não têm ideia de por onde começar.
     
  • Após a Lyft, também a Waymo está compartilhando alguns de seus conjuntos de dados de direção autônoma. Interessante vê-los "coopetindo". 
     
  • Vale muito ler a entrevista com Iyad Rahwan, diretor do Center for Humans and Machines do Max Planck Institute for Human Development, propositor da disciplina  Machine Behaviour ("comportamento da máquina").
     
  • Conveniência e personalização levarão os assistentes de conversação para o mainstream, afirma o relatório “Smart Talk: How Organizations and Consumers are Embracing Voice and Chat Assistants”, da Capgemini.  Muitas organizações já estão obtendo benefícios significativos dos assistentes de conversação - 76% obtiveram benefícios quantificáveis ​​e 58% dizem que esses benefícios atenderam ou excederam suas expectativas.
     
  • Há muito mais em um projeto de ciência de dados corporativos do que ajustar os hiperparâmetros dos modelos de aprendizado de máquina. Confira o que um cientista de dados deve saber sobre gerenciamento de dados.  
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