Nuvem e IA impulsionam o futuro das soluções inteligentes

As inovações tecnológicas modernas ultrapassaram os limites da automação central. Atualmente, espera-se com ampla expectativa que tais sistemas possuam inteligência nativa, permitindo-lhes aprender, adaptar suas funcionalidades e fazer suas próprias escolhas. Exemplos de tais sistemas inteligentes são assistentes ativados por voz, câmeras avançadas capazes de reconhecer comportamentos anormais e programas médicos capazes de sugerir tratamentos alternativos.

Os principais blocos de construção de tais sistemas envolvem duas tecnologias transformacionais centrais, Inteligência Artificial (IA) e Computação em Nuvem. A IA apoia a capacidade de aprendizagem e evolução do sistema, semelhante aos processos de desenvolvimento encontrados na mente humana, enquanto a computação em nuvem fornece a infraestrutura de base necessária para a implantação e operação global de tais sistemas. Juntas, as tecnologias sustentam a realização de experiências mais complexas, sensíveis ao contexto e individualizadas para as empresas, bem como eficiências operacionais.

Características de um sistema de computação cognitiva

O sistema complexo executa tarefas que vão além do mero cumprimento de protocolos pré-determinados. Coleta informações, faz análises, tira conclusões, usa lógica e melhora continuamente seus métodos. Partes do sistema podem ser agrupadas nas seguintes categorias:

1. Aquisição de dados

Esta fase envolve a coleta de diferentes formas de informação, como instruções verbais, mensagens eletrônicas, conteúdo do usuário e saídas de sensores. O sistema de computação em nuvem, enraizado na estrutura dada, fornece a infra-estrutura para o armazenamento e manutenção de grandes quantidades de informações coletadas de diversas fontes.

2. Compreendendo os dados

Após a coleta das informações, o sistema passa para a fase de processamento, onde as informações passam por uma série de operações como limpeza, estruturação e análise. Por exemplo, quando o usuário dá o comando “Tocar a peça musical”, o sistema terá que decifrar isso como a solicitação do usuário para que uma peça musical seja tocada.

3. Implicações das descobertas

O uso da inteligência artificial melhora o reconhecimento de padrões em informações históricas, por exemplo, os gostos musicais individuais ou os intervalos padrão entre os usuários que reconfiguram seus termostatos. Este impulso permite que os processos de tomada de decisão no sistema sejam mais bem informados e de melhor qualidade no longo prazo.

4. Processo de tomada de decisão

O sistema atua de acordo com regras lógicas predeterminadas ou padrões de comportamento aprendidos para decidir o que fará a seguir. Tem a capacidade de recomendar um filme, fazer um pedido de reposição ou informar uma pessoa.

5. Atendendo às expectativas do usuário

Finalmente, o sistema tem a capacidade de produzir uma resposta que pode ser entregue por voz, texto ou realizando uma ação personalizada. Normalmente, a resposta é personalizada com base nas informações que o sistema obteve sobre o usuário.

Por que a computação em nuvem é importante

Sem a computação em nuvem, os sistemas inteligentes não funcionariam bem em escala. Veja por que a nuvem é tão importante:

Flexibilidade: A infraestrutura em nuvem oferece a capacidade de escalar o sistema com base nas mudanças nos níveis de demanda. Quando há vários usuários acessando o sistema ao mesmo tempo, a infraestrutura em nuvem disponibiliza recursos sob demanda.

Velocidade: Os data centers na nuvem estão distribuídos por uma vasta área geográfica e possuem capacidades operacionais aumentadas, permitindo uma capacidade de resposta instantânea e consistente.

Armazenamento: As plataformas em nuvem armazenam grandes quantidades de dados, necessários para o treinamento de sistemas de IA. Os serviços em nuvem estão hospedados em vários locais ao redor do mundo e podem ser acessados através de uma vasta gama de dispositivos.

Manutenção: As tarefas do desenvolvedor não incluem atualização e manutenção do servidor, pois são responsabilidades do provedor de serviços em nuvem.

Como a IA potencializa a inteligência

A inteligência artificial melhora as capacidades dos sistemas com a adição de capacidades de raciocínio, aprendizagem e otimização, resultando em maior eficácia operacional. Alguns dos usos mais comuns da inteligência artificial incluem

A aprendizagem experiencial implica que os algoritmos de inteligência artificial melhoram continuamente à medida que absorvem quantidades crescentes de dados ao longo de um período.

Compreensão da linguagem:a PNL permite que os sistemas compreendam e respondam às entradas fornecidas na forma de linguagem humana. Reconhecimento visual e auditivo:a IA pode reconhecer rostos humanos, objetos e sinais auditivos.

A análise preditiva tem a capacidade de prever muitos resultados possíveis; por exemplo, pode avaliar a probabilidade de uma remessa atrasada ou determinar o produto mais adequado para interessar o próximo cliente. A inteligência artificial generativa fornece às máquinas a capacidade de gerar conteúdo escrito, criar linguagens de programação, bem como formas de arte musicais e visuais.

Veja também: Um chatbot sem personalização não tem propósito. Aqui está o porquê!

Tecnologia de assistente ativado por voz:uma estrutura analítica

Consideremos, por exemplo, um determinado sistema inteligente, ou seja, um assistente de voz incorporado em vários sistemas de altifalantes inteligentes.

Alguém pergunta:“Quais são as condições climáticas prevalecentes em Seattle?”

O dispositivo capta ondas acústicas e as envia para um servidor externo. A infraestrutura de computação em nuvem transcreve então as trocas verbais para a forma escrita. Entenda a importância da afirmação. Fornece as informações meteorológicas corretas.

Fornece uma saída de áudio:“O clima em Seattle atualmente é céu limpo com uma temperatura de 72 graus Fahrenheit”.

Figura 1:Arquitetura do sistema de assistência por voz de alto nível

O diagrama fornece uma visão geral da infraestrutura geral de um sistema de assistente de voz inteligente em nuvem e a maneira como uma simples consulta de voz — “Ei, Alexa, como está o tempo em Seattle?” — pode ser transformada em uma resposta natural e compreensível por meio do uso de tecnologias de nuvem e de inteligência artificial.

Do lado do usuário, a interface de voz aparece como ponto de partida da sessão do usuário. O usuário fala um comando de voz em linguagem natural em um alto-falante inteligente ou, de preferência, em um display. Existe no dispositivo inteligente um microfone e também um processador e, portanto, ele pode ouvir o som e permanecer em estado de escuta por alguma palavra de ativação predeterminada, neste caso, o nome “Alexa”. Ao ouvir a palavra de ativação, o dispositivo começa a gravar o comando do usuário e transmite o arquivo de som por um caminho seguro para os servidores em nuvem para processamento.

A verdadeira inteligência acontece na seção de processamento em nuvem ilustrada no lado direito do diagrama. Reconhecimento Automático de Fala ou ASR , no primeiro estágio do pipeline na nuvem, transforma o fluxo de áudio bruto em texto. É muito mais complicado do que parece; ele precisa ouvir diferentes sotaques, eliminar o ruído de fundo e ouvir a sutileza da voz em tempo real. Os modelos ASR são treinados em conjuntos massivos de gravações de muitas vozes diferentes, a fim de capturar as palavras faladas com a maior precisão possível e traduzi-las em forma de texto, “Como está o tempo em Seattle?”

Após isso, o sistema progride para o Natural Language Understanding (NLU) fase, em que a intenção do usuário é decifrada. Converter a voz do usuário em texto não é suficiente; o assistente também precisa compreender a intenção da consulta e as informações ou as entidades mencionadas, ou seja, a cidade “Seattle”. Modelos de inteligência artificial treinados em processamento de linguagem natural estão empenhados em compreender a intenção do usuário ao perguntar como está o tempo em “Seattle” como a cidade desejada. O assistente também precisa levar em consideração a imprecisão das palavras, os sinônimos e o contexto para que a solicitação seja interpretada da maneira correta.

Após o sistema ter obtido uma compreensão completa da consulta, ele passa para a área Conhecimento e Raciocínio fase. Agora, nesta fase, o assistente seleciona a forma como irá acessar as informações meteorológicas corretas, mais naturalmente solicitando um serviço externo autorizado, ou seja, um banco de dados meteorológicos ou API. O sistema aplica algoritmos aprendidos ou comportamento estabelecido no processamento das informações recebidas; por exemplo, pode concluir que é dia em Seattle e construir uma resposta com base nesta inferência. Se o usuário fizer a pergunta “Como está o tempo?”, o sistema poderá usar informações de geolocalização ou preferências anteriores armazenadas nele para inferir “Seattle” como o local mais provável.

Depois de reunir as informações necessárias, o assistente passa para a Geração de Linguagem Natural (NLG) estágio, no qual a informação de forma estruturada é traduzida em texto gramaticalmente correto e legível de uma forma aceitável para humanos. As informações brutas, por exemplo, {temperatura:72°F, condição:ensolarado} é reescrito como “O clima em Seattle é de 72 graus e ensolarado”. O sistema pode usar a fraseologia correta, seguir os requisitos gramaticais e adicionar boas variações na frase a cada repetição, na tentativa de torná-la o mais natural possível. Antes que uma resposta possa ser liberada para o usuário, o sistema também faz uso do Text-to-Speech (TTS) tecnologia na tentativa de converter o texto resultante em forma sonora. Isto envolve a criação de uma saída audível, normalmente com um determinado perfil de voz de conversação amigável e boa enunciação. Posteriormente, o arquivo de áudio é transmitido pela Internet com o objetivo de fornecer ao usuário uma resposta clara e natural segundos após a emissão da declaração original.

A base tecnológica para esta experiência está nas tecnologias de nuvem. A nuvem suporta a escalabilidade do assistente de voz com o uso, no sentido de que pode gerenciar milhões de solicitações simultâneas de qualquer lugar do mundo. Ele fornece o poder computacional necessário para executar algoritmos de aprendizagem profunda para fala e linguagem, consultar bancos de dados externos e responder em tempo real. Ele fornece recursos de segurança, como transporte criptografado de dados e controles de acesso, para que informações confidenciais de voz sejam tratadas com o máximo cuidado. Este sistema inteligente também melhora com a experiência porque aprende com o tempo. Ele pode aprender com as interações anteriores com os usuários para torná-lo mais personalizado, conhecer as preferências dos usuários e praticamente fazer recomendações antes que o usuário as solicite.

Conclusão

As soluções inteligentes de nuvem e IA permitem que as empresas vão muito além da automação. Os sistemas inteligentes ouvem, aprendem e agem, criando assim valor real nos cuidados de saúde, finanças e produção, bem como na vida quotidiana.

A nuvem ajuda essas soluções com o poder, a flexibilidade e o alcance de que precisam. A inteligência artificial fornece a inteligência necessária para pensar, aprender e otimizar. Combinados, estão a construir um ambiente global mais inteligente e altamente interligado – um sistema de cada vez.

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