Migrando cada vez mais da ficção para a realidade, os sistemas de inteligência artificial (IA) já fazem parte da nossa rotina. Eles estão presentes em diversas dimensões, desde assistentes pessoais, como o Google Home, até sistemas de predição de tempo, mercado financeiro e comportamento.

Alguns exemplos mostram como a IA já influencia nosso cotidiano há anos. Filtros de spam aprendem a separar e-mails relevantes dos indesejados. Aplicativos de mapas sugerem rotas com base em padrões anteriores e nas condições do trânsito.

No entanto, para apoiar decisões, essa inteligência precisa atender três requisitos: estar disponível o tempo todo, ser confiável e rápida.

O Waze é um bom exemplo. Ele funciona porque está disponível 24×7, processa dados rapidamente e entrega rotas com alto grau de acerto. Sem essas características, sua utilidade seria limitada.

O papel da cloud na evolução da IA

Até recentemente, disponibilidade e rapidez passaram a ser viáveis com o avanço da cloud. Já a confiabilidade dependia do próprio sistema e de seus desenvolvedores.

Assim, os componentes de inteligência não faziam parte da infraestrutura da cloud. Eles estavam dentro das aplicações.

Agora, esse cenário está mudando. A cloud também está se tornando inteligente. Ela passa a contribuir diretamente com a confiabilidade das soluções.

Surge, então, a chamada smart cloud: a inteligência que vem da nuvem.

Inteligência escalável: o cérebro artificial

Podemos traçar um paralelo entre o cérebro humano e o artificial. A inteligência humana depende da massa cinzenta e das conexões neurais.

Da mesma forma, a inteligência artificial precisa de uma estrutura onde o processamento aconteça.

Ao longo da evolução tecnológica, o foco sempre foi melhorar dois pontos:

• Conexão (fluxo de dados)
• Processamento (capacidade e velocidade)

Primeiro, saímos do modelo de mainframe isolado. Depois, evoluímos para arquiteturas client/server, mais conectadas.

Com o mobile, ganhamos mais capacidade de processamento. Em seguida, a internet impulsionou a cloud.

A cloud trouxe flexibilidade, escalabilidade e disponibilidade.

A cloud como “massa cinzenta” da IA

Hoje, a cloud se tornou o ambiente natural da inteligência artificial. Ela funciona como uma “massa cinzenta” artificial.

Nesse ambiente, processadores, conexões e componentes inteligentes interagem para resolver problemas.

Assim como no cérebro humano, a qualidade das conexões impacta diretamente o desempenho. Quanto melhor a estrutura, maior o potencial de inteligência.

A diferença é que, ao contrário do cérebro humano, a cloud não é limitada. Ela pode crescer conforme a necessidade.

Portanto, a cloud deixou de ser apenas um repositório de sistemas e dados. Ela se tornou um repositório de inteligência escalável.

Google Cloud e o avanço da IA

Para discutir esse cenário, o Valor Econômico e o Google Cloud realizaram o Valor Cloud Forum, em São Paulo.

No evento, Miles Ward, diretor de arquitetura do Google Cloud, apresentou soluções inteligentes da empresa. Em seguida, houve um painel conduzido pelo jornalista João Luiz Ferreira Rosa.

Ward destacou que a inteligência usada em produtos como Google Search, Gmail, Google Maps, Translate, Google Photos e YouTube também está disponível para o mercado.

Isso acontece por meio do TensorFlow, plataforma open source lançada em 2015. Hoje, ela é uma das mais populares para Machine Learning no GitHub.

Além disso, a Google oferece modelos prontos para criação de aplicações inteligentes, como chatbots com NLP. Também disponibiliza treinamentos gratuitos para desenvolvedores.

Para completar, o Google Cloud inclui infraestrutura otimizada para IA, com uso de TPUs (Tensor Processing Units), chips voltados para alto desempenho em Machine Learning.

O que as empresas precisam entender

No painel com especialistas do setor, o foco foi a transformação digital e o aumento da inteligência nas empresas.

Alguns insights se destacam:

• A inteligência artificial supera decisões baseadas apenas em intuição
• IA é uma evolução da estatística, aplicada em escala
• O ponto de partida sempre são os dados

Ou seja, nenhum sistema aprende sem dados. Isso vale tanto para o cérebro humano quanto para o artificial.