Compreender 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 os recursos de IA em seus aplicativos e serviços.
Os avanços feitos no aprendizado de máquina, juntamente com o aumento da disponibilidade de grandes volumes de dados e computação poderosa para processá-los e treinar modelos preditivos, levaram à disponibilidade de serviços de software pré-empacotados que encapsulam recursos de IA. Os engenheiros de software podem tirar proveito desses 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, testes, trabalho com sistemas de controle de origem e empacotamento de aplicativos para implantação, sem ter que se tornar cientistas de dados ou especialistas em aprendizado de máquina.
No entanto, para aproveitar totalmente as oportunidades da IA, os engenheiros de software exigem pelo menos uma compreensão conceitual dos princípios fundamentais de IA e aprendizado de máquina.
Treinamento e inferência de modelos
Muitos sistemas de IA dependem de modelos preditivos que devem ser treinados usando dados de amostra. 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 for treinado, você poderá enviar novos dados que incluam valores de recursos conhecidos e fazer com que o modelo preveja o rótulo mais 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 a partir de dados existentes antes que ele possa ser usado para inferir novos valores em um aplicativo.
Escores de probabilidade e confiança
Um modelo de aprendizado de máquina bem treinado pode ser preciso, mas nenhum modelo preditivo é infalível. As previsões feitas por modelos de aprendizado de máquina são baseadas na probabilidade e, embora os engenheiros de software não exijam uma compreensão matemática profunda da teoria da probabilidade, é importante entender que as previsões refletem probabilidade estatística, não verdade absoluta. Na maioria dos casos, as previsões têm uma pontuação de confiança associada que reflete a probabilidade na qual a previsão está sendo feita. Os desenvolvedores de software devem fazer uso de valores de pontuação de confiança para avaliar previsões e aplicar limites apropriados para otimizar a confiabilidade do aplicativo e mitigar 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 do seu software nos utilizadores e na sociedade em geral; incluindo considerações éticas sobre a sua utilização. Quando a aplicação está imbuída de inteligência artificial, estas considerações são particularmente importantes devido à natureza de como os sistemas de IA funcionam e informam as decisões; muitas vezes baseados 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 em tornar os aplicativos fáceis de usar, mas também pode levar os usuários a depositar muita confiança na capacidade do aplicativo de tomar decisões corretas. O potencial de danos para indivíduos ou grupos através de previsões incorretas ou uso indevido de recursos de IA é uma grande preocupação, e os engenheiros de software que criam soluções habilitadas para IA devem aplicar a devida consideração para mitigar riscos e garantir justiça, confiabilidade e proteção adequada contra danos ou discriminação.