Entender as considerações para engenheiros de IA
Cada vez mais, as soluções de software incluem recursos de IA. Portanto, os engenheiros de software precisam saber como integrar recursos de IA em seus aplicativos e serviços.
Os avanços feitos no aprendizado de máquina, juntamente com a maior disponibilidade de grandes volumes de dados e computação avançada para processá-lo e treinar modelos de previsão, levaram à disponibilidade de serviços de software predefinidos que encapsulam recursos de IA. Os engenheiros de software podem aproveitar esses serviços para criar aplicativos e agentes que usam a funcionalidade de IA subjacente, usando-os como blocos de construção para criar soluções inteligentes.
Isso significa que os engenheiros de software podem aplicar suas habilidades existentes em programação, teste, trabalho com sistemas de controle do código-fonte e empacotamento de aplicativos para implantação, sem que precisem se tornar cientistas de dados ou especialistas em aprendizado de máquina.
No entanto, para aproveitar ao máximo as oportunidades da IA, os engenheiros de software exigem pelo menos um entendimento conceitual dos princípios fundamentais de IA e de aprendizado de máquina.
Treinamento de modelo e inferência
Muitos sistemas de IA contam com modelos de previsão que devem ser treinados usando dados de exemplo. O processo de treinamento analisa os dados e determina as relações entre os recursos nos dados (os valores de dados que geralmente estarão presentes em novas observações) e o rótulo (o valor que o modelo está sendo treinado para prever).
Depois que o modelo tiver sido treinado, você poderá enviar novos dados que incluem valores de recursos conhecidos e fazer com que o modelo preveja o rótulomais provável. O uso do modelo para fazer previsões é conhecido como inferência.
Muitos dos serviços e estruturas que os engenheiros de software podem usar para criar soluções habilitadas para IA exigem um processo de desenvolvimento que envolve o treinamento de um modelo de dados existente antes que ele possa ser usado para a inferir novos valores em um aplicativo.
Pontuações de probabilidade e confiança
Um modelo de aprendizado de máquina bem treinado pode ser preciso, mas nenhum modelo de previsão é infalível. As previsões feitas pelos modelos de aprendizado de máquina são baseadas na probabilidade e, embora os engenheiros de software não precisem de uma compreensão matemática profunda da teoria da probabilidade, é importante entender que as previsões refletem a probabilidade estatística, não a verdade absoluta. Na maioria dos casos, as previsões têm uma pontuação de confiança associada que reflete a probabilidade em que a previsão está sendo feita. Os desenvolvedores de software devem usar valores de pontuação de confiança para avaliar previsões e aplicar limites apropriados para otimizar a confiabilidade do aplicativo e reduzir o risco de previsões, que podem ser feitas com base em probabilidades marginais.
IA responsável e ética
É importante que os engenheiros de software considerem o impacto de seus softwares em usuários e a sociedade em geral, incluindo considerações éticas sobre seu uso. Quando o aplicativo é imbuído com inteligência artificial, essas considerações são particularmente importantes devido à natureza de como os sistemas de IA funcionam e informam decisões, geralmente com base em modelos probabilísticos que, por sua vez, dependem dos dados com os quais foram treinados.
A natureza humana das soluções de IA é um benefício significativo para tornar os aplicativos amigáveis para o usuário, mas também pode levar os usuários a depositar confiança demais na capacidade do aplicativo de tomar as decisões corretas. O potencial de danos a indivíduos ou grupos por meio de previsões incorretas ou o uso indevido de recursos de IA é uma grande preocupação, e os engenheiros de software que criam soluções habilitadas para IA devem considerar os riscos e garantir a imparcialidade, a confiabilidade e a proteção adequada contra danos ou discriminação.