A concepção computacional da inteligência artificial (IA)
Redação
Os avanços na capacidade de computação, redução dos seus custos, disponibilidade de grandes volumes de dados de muitas fontes, currículos acessíveis de aprendizado online e algoritmos capazes de atender ou exceder o desempenho humano para as tarefas específicas em velocidade e precisão permitiram as aplicações práticas de IA, tornando-a um ramo cada vez mais importante da tecnologia da informação. Os sistemas de IA são projetados para operar com diferentes níveis de automação. Enfim, o conceito de IA como fluxo de processos de entrada e saída é compartilhado por muitos pesquisadores de IA, e a pesquisa sobre cada etapa desse processo está em andamento. Os conceitos e a terminologia padronizados são necessários às partes interessadas da tecnologia para serem melhor compreendidos e adotados por um público mais amplo. Os sistemas de IA contêm um espectro de risco, determinado pela gravidade do impacto potencial de uma falha ou comportamento inesperado. Os aspectos relevantes para avaliar o nível de risco incluem: o tipo de espaço de ação em que o sistema está operando (por exemplo, recomendações versus ação direta em um ambiente); a presença ou ausência de supervisão externa; o tipo de supervisão externa (automatizada ou manual); a relevância ética da tarefa ou domínio; o nível de transparência das decisões ou etapas de processamento; e o grau de automação do sistema.
Um circuito integrado de aplicação específica ou application specific integrated circuit (ASIC) é uma espécie de circuito integrado personalizado para um determinado uso. Os ASIC são uma opção para fornecer uma funcionalidade específica de IA. Um ASIC pode ser personalizado como um acelerador do processo de IA, fornecendo funções como blocos de acumulação-multiplicação paralelos dedicados, alocação de memória otimizada e aritmética de menor precisão.
Um ASIC também pode ser configurado como um coprocessador para fornecer funções de pré e pós-processamento de dados para tarefas de IA, como corte e redimensionamento de imagens, transformação, redução de ruído e detecção de fusão de dados. Em comparação com processadores de uso geral (por exemplo, CPU e GPU), os ASIC são normalmente projetados, produzidos e utilizáveis apenas para cenários específicos, como a implementação de estruturas de rede neural específicas.
Os ASIC fornecem uma maior capacidade computacional para IA com menores volumes espaciais, custo e consumo de energia. Eles permitem que a IA seja implementada em dispositivos com restrição de espaço e energia, como telefones celu...
Artigo atualizado em 02/01/2024 07:06.
