Wisam Hirzalla, diretora de marketing de produtos do Microsoft Azure, no campus da Microsoft em Redmond, Washington (Foto: Dan DeLong para a Microsoft)
Apenas alguns anos atrás, a inteligência artificial era relegada a universidades e laboratórios de pesquisa, um conceito encantador de ciência da computação com pouco uso nas empresas tradicionais. Atualmente, a inteligência artificial está sendo integrada em tudo, desde sua geladeira até seu aplicativo de treino favorito.
“É realmente emocionante, porque há um novo avanço a cada mês ou a cada semana”, disse Lance Olson, diretor de gestão de programas de IA aplicada na Microsoft. “Cada vez mais, as conversas estão mudando de discutir a arte do possível para chegar ao próximo nível de implementação em um projeto específico.”
Ainda assim, muitas empresas estão lutando para atingir suas metas de IA, uma vez que o fornecimento de cientistas de dados e especialistas em IA não conseguiu acompanhar a crescente demanda. Criar modelos de IA é um trabalho difícil. E depois vem uma luta para colocá-los em produção – e mantê-los funcionando. Os dados envelhecem muito mais rapidamente do que o código, tornando os modelos menos precisos à medida que o mundo muda à nossa volta.
Na conferência Build 2019, a Microsoft reitera que está focada em ajudar todos os desenvolvedores – mesmo aqueles sem um histórico de IA ou ciência de dados – a usar suas ferramentas e serviços para oferecer os grandes benefícios que cada vez mais clientes esperam.
“A IA e o aprendizado de máquina podem transformar os desenvolvedores em heróis, por sua capacidade de oferecer aos clientes experiências realmente imersivas”, disse Wisam Hirzalla, diretora de bancos de dados operacionais e marketing de produtos Blockchain da Microsoft. “Queremos facilitar o uso da tecnologia para qualquer empresa.”
Aprendizado de máquina simplificado e automatizado
Com esse objetivo, a Microsoft anunciou novos recursos para seu serviço Azure Machine Learning baseado em nuvem, para permitir que desenvolvedores e profissionais de dados de qualquer nível de habilidade criem modelos avançados de aprendizado de máquina.
Podemos pensar em profissionais de IA em três categorias, de acordo com Bharat Sandhu, diretor de inteligência artificial da Microsoft. Primeiro, temos desenvolvedores e cientistas de dados que gostam de escrever código. Eles querem construir modelos de aprendizado de máquina usando ferramentas e processos que já conhecem. Para eles, o Azure Machine Learning oferece um “primeiro modelo de código”, no qual eles podem usar as ferramentas de desenvolvimento que gostam.
Um segundo grupo, incluindo especialistas no domínio de negócios, pode saber muito sobre dados, mas não sabe muito sobre aprendizado de máquina ou código. Para esses clientes, a experiência de aprendizado automatizado de máquina do Azure Machine Learning é uma opção “sem código”, acessível sem precisar escrever nenhum código.
“Uma terceira categoria, que está aprendendo conceitos de aprendizado de máquina, quer fazer seus próprios modelos, mas essas pessoas não são programadores. Poderiam ser profissionais de TI ou pessoas com experiência em estatística ou matemática”, disse Sandhu. “Para esses clientes, oferecemos uma experiência de arrastar e soltar para criar modelos visualmente.”
Sandhu observou que não importa de que maneira os modelos de aprendizado de máquina são criados, todos usam o mesmo backend, o que significa que todos os modelos podem ser facilmente integrados.
Interoperabilidade
É claro que desenvolvedores e cientistas de dados têm várias plataformas para escolher quando criam modelos de IA. Para garantir que as empresas possam adotar avanços de IA o mais rápido possível, a Microsoft afirma que é importante superar as incompatibilidades de plataforma, o que pode atrasar a implementação desses modelos em produção.
Uma maneira pela qual a Microsoft promove a interoperabilidade entre os vários frameworks de IA é um padrão chamado ONNX Runtime ou Open Neural Network Exchange. Esse esforço conjunto com outras empresas de tecnologia cria modelos de implantação que funcionam em várias plataformas.
Isso libera desenvolvedores e cientistas de dados para usar qualquer framework e hardware que funcionem para eles. E libera a equipe operacional para se concentrar em implantar e obter resultados, em vez de ter que traduzir à medida que mudam de um para o outro.
Na Build, a Microsoft anunciou suporte para a integração do ONNX com os principais aceleradores de hardware.
A empresa também anunciou que agora é um colaborador ativo do projeto MLflow, uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida de aprendizado de máquina.
Atualizações dos Serviços Cognitivos do Azure
Mais de 1,3 milhão de desenvolvedores, muitos sem conhecimentos específicos de IA ou ciência de dados, atualmente usam os Serviços Cognitivos do Azure para criar aplicativos inteligentes que podem ver, ouvir, falar, entender e até mesmo começar a raciocinar.
Na Build, a Microsoft anunciou uma nova categoria de Serviços Cognitivos do Azure chamada Decision, que fornece recomendações específicas para ajudar as pessoas a tomar decisões. Esta nova categoria inclui o Personalizer, que usa um ramo da IA chamado reforço de aprendizado para ajudar a tecnologia a coletar conhecimento de suas próprias experiências e, então, oferecer recomendações.
“Podemos enviar o aprendizado por reforço de maneira acessível aos desenvolvedores e isso não exige um cientista de dados”, disse Olson. “Será muito impactante para os clientes.”
Na Build, a empresa anunciou muitas outras atualizações dos Serviços Cognitivos do Azure, incluindo o Ink Recognizer, que pode aprender a ler manuscritos, o Form Recognizer, que identifica formulários, e outros novos recursos de transcrição de conversa e mais avanços de fala, visão e linguagem.
Apenas começando
Até o momento, os clientes da Microsoft criaram quase 400.000 agentes digitais através do seu serviço de bots do Azure, e mais de 3.000 chegam on-line a cada semana. Empresas de todos os portes estão procurando a IA para obter uma vantagem competitiva.
Isso inclui a Cheetah Mobile, fabricante líder de aplicativos móveis que fabrica hardware aprimorado com IA, incluindo o CM Translator portátil. Em vez de desenvolver todo o sistema de fala do zero, a empresa utilizou os Serviços Cognitivos do Azure, aproveitando sua API texto-para-fala para fornecer traduções rápidas e de alta qualidade.
A economia nos custos de desenvolvimento ajudou a manter o dispositivo acessível, sem comprometer o fluxo natural da fala.
Outras empresas dizem que um dos principais benefícios de usar dados do Azure e ferramentas de inteligência artificial é que elas podem aproveitar outros atributos incorporados às ferramentas. Por exemplo, a MediaValet, empresa de gerenciamento de ativos digitais, conta com as proteções de segurança e privacidade que o Azure fornece para garantir aos clientes que as imagens processadas serão tratadas adequadamente.
“Não somos uma grande empresa, mas podemos realmente competir com grandes empresas, porque podemos aproveitar os atributos de segurança e privacidade da informação, a confiabilidade do Azure”, disse Jean Lozano, diretor de tecnologia da MediaValet.
Nos próximos meses e anos, a Microsoft espera que mais e mais clientes comecem a usar a IA, tanto por verem os benefícios do negócio quanto porque as ferramentas são mais acessíveis.
“A IA abre muitas possibilidades. E os limites são muito poucos, geralmente restritos apenas pela sua imaginação”, disse Olson. “A tecnologia não precisa ser pesada para as pessoas. Estamos chegando ao ponto em que agora podemos tornar a inteligência artificial acessível a um conjunto muito mais amplo de clientes.”
