O que é IA?

A inteligência artificial (IA) é a base para imitar processos de inteligência humana por meio da criação e aplicação de algoritmos integrados em um ambiente dinâmico de computação. Dito de forma simples, a IA está tentando fazer os computadores pensarem e atuarem como seres humanos.

Para alcançar esse fim, são necessários três componentes principais:

• Sistemas computacionais
• Gerenciamento de dados
• Algoritmos avançados de IA (código)

Quanto mais humanizado o resultado, mais dados e eficácia no processamento destes dados são necessários.

Desde o primeiro século AC, os seres humanos são instigados com a possibilidade de criar máquinas que imitam o cérebro humano. Nos tempos modernos, o termo “Artificial Intelligence” foi criado em 1955 por John McCarthy. Em 1956, McCarthy e outros organizaram uma conferência intitulada "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence". Esse início levou ao desenvolvimento da machine learning, deep learning, análises preditivas e, agora, a análise prescritiva. Além de ter dado origem também aos estudos em ciências de dados.

Hoje, a quantidade de dados gerada, tanto por humanos como por máquinas, supera a capacidade dos seres humanos de absorver, interpretar e tomar decisões complexas com base nesses dados. A inteligência artificial constitui a base para todo o aprendizado de computador e é o futuro de todas as tomadas de decisão complexas. Como exemplo, a maioria dos seres humanos pode descobrir como não perder no TIC-tac-toe (noughts e cruzes), mesmo que existam 255.168 movimentos únicos, dos quais 46.080 terminam em um empate. Uma quantidade infinitamente menor de pessoas seria consideradas grandes campeões de damas, com mais de 500 x 1018, ou 500 quintillion, diferentes movimentos potenciais. Os computadores são extremamente eficientes em calcular essas combinações e permutações para chegar à melhor decisão. A IA e o deep learning são o futuro fundamental da tomada de decisões nos negócios.

Os casos de uso de IA podem ser vistos em cenários diários, como detecção de fraudes em serviços financeiros, previsões de compra no varejo e interações de suporte ao cliente on-line. Veja alguns exemplos:

• Detecção de fraudes. O setor de serviços financeiros usa inteligência artificial de duas maneiras. A pontuação inicial de solicitações de crédito usa IA para entender a credibilidade. Mecanismos de IA mais avançados são usados para monitorar e detectar transações fraudulentas com cartão de pagamento em tempo real.
• Assistência virtual ao cliente (VCA). Call centers usam o VCA para prever e responder às consultas dos clientes fora da interação humana. O reconhecimento de voz, junto com o diálogo humano simulado, são os primeiros pontos de interação em uma consulta de atendimento ao cliente. As consultas de nível superior são redirecionadas para um humano.
• Ao iniciar diálogos em uma página da Web via assistente virtual (chatbot), geralmente se interage com um computador executando IA especializada. Quando o chatbot não consegue interpretar ou solucionar a questão, um humano entra para comunicar-se diretamente com a pessoa. Essas instâncias não interpretativas são alimentadas em um sistema de computação de aprendizado de máquina para melhorar a aplicação de IA para futuras interações.

Os avanços na IA para aplicações) como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional (CV) estão ajudando diferentes mercados, como por exemplo serviços financeiros, saúde e automotivo, a acelerar a inovação, melhorar a experiência do cliente e reduzir custos. A PNL e o CV fornecem uma ligação valiosa entre humanos e robôs: A PNL ajuda os programas de computador a compreender a fala humana, e o CV aplica modelos de aprendizagem automática a imagens, e é perfeitamente adequado para tudo, desde filtros de selfie a imagens médicas.

Como a autoridade em dados para nuvem híbrida, a NetApp compreende o valor do acesso, do gerenciamento e controle dos dados. O Data Fabric da NetApp oferece um ambiente de gerenciamento de dados unificado que abrange dispositivos de borda, data centers e várias nuvens em hiperescala. Com o Data Fabric, organizações de todos os portes podem acelerar as aplicações essenciais, ganhar visibilidade dos dados, simplificar a proteção de dados e aumentar a agilidade operacional.

As soluções de IA da NetApp estão baseadas nos seguintes componentes básicos principais:

• O software ONTAP possibilita a AI e o deep learning tanto no local quanto na nuvem híbrida.
• Os sistemas all-flash da AFF aceleram os workloads de AI e DL, além de eliminar os gargalos de performance.
• O software ONTAP Select permite a coleta eficiente de dados na borda, usando dispositivos IoT e pontos de agregação.
• O Cloud volumes pode ser usado para criar rapidamente protótipos de projetos novos e possibilitar a migração de dados de AI de/para a nuvem.

Além disso, a NetApp começou a incorporar big data analytics e inteligência artificial em seus próprios produtos e serviços. Por exemplo, a Active IQ usa bilhões de pontos de dados, análises preditivas e aprendizado de máquina avançado para fornecer recomendações proativas de suporte ao cliente para ambientes de ti complexos. O Active IQ é uma aplicação de nuvem híbrida criada com os mesmos produtos e tecnologias da NetApp.