Saiba como funcionam as etapas de aprendizado da Inteligência Artificial

Na era digital atual, a Inteligência Artificial (IA) já se consolidou como uma ferramenta fundamental na hora de impulsionar inovações e transformações em diversas indústrias ao redor do mundo. De acordo com o Índice Latino-Americano de IA, o Brasil não é exceção, pois figura como vice-líder na adoção dessa tecnologia na região. Além de representar um progresso tecnológico significativo, esse avanço mostra o potencial impacto que a IA pode ter na sociedade.

“Embora ainda estejamos em uma etapa de exploração e implementação para diversas aplicações, usos e funções, a IA já tem um impacto significativo e vem trazendo múltiplos benefícios e soluções”, explica Alexandre Amaral, diretor de Vendas de Data Center e Cloud na AMD Brasil.

Da mesma forma que os humanos passam por um período de aprendizado, durante o qual adquirem conhecimentos que depois serão aplicados no mundo real, a IA passa por duas etapas que se assemelham ao aprendizado humano: um primeiro momento de treinamento, onde se ensina a realizar tarefas específicas, seguido por um ciclo de inferência ou execução, onde a IA aplica o que aprendeu.

Durante o treinamento, a IA analisa grandes quantidades de dados e parâmetros em busca de padrões para poder fazer previsões e tomar decisões futuras. Assim como acontece com os seres humanos entre livros e aulas, a IA é submetida a muitos exemplos para que possa aprender através deles.

“Nós podemos participar da segunda etapa diretamente. Depois que a IA foi treinada, ela entra na fase de inferência, onde utiliza os padrões e conhecimentos adquiridos durante o treinamento para a realização de tarefas úteis em situações reais e oferece respostas que se assemelham às que um humano daria. Assim, a IA pode resolver problemas de forma eficaz e eficiente, dar recomendações precisas e melhorar continuamente”, explica o executivo.

“Embora sejamos testemunhas de apenas uma pequena parte de todo esse processo, é interessante compreender que a IA também precisa passar por uma etapa de educação, onde é submetida a grandes modelos de linguagem para que, ao receber uma solicitação humana, as redes neurais possam gerar uma resposta”, destaca Amaral.

Mais uma vez, a tecnologia desempenha um papel central para que ambas as etapas funcionem da maneira mais semelhante possível ao cérebro humano, mas a partir de um centro de dados preparado e pensado exclusivamente para o desenvolvimento ideal da IA, que inclui desde soluções de um único servidor até supercomputadores excepcionais, dependendo das necessidades do negócio.

Para o treinamento de grandes modelos, o ideal é contar com aceleradores como os AMD Instinct, que proporcionam um desempenho computacional de ponta para suportar grandes volumes de dados graças à sua alta densidade de memória e ampla largura de banda. Esses aceleradores têm papel crucial nessa fase, uma vez que se dedicam a refinar os modelos dos quais a IA aprende para que sejam robustos e precisos desde o início. Além disso, se já houver um modelo desenvolvido e produtivo, a ferramenta permitirá também executar a segunda fase de inferência em tempo real e em grande escala, como acontece com a inteligência artificial generativa (IAG) por meio de opções como o ChatGPT da OpenAI.

De qualquer forma, no que diz respeito à execução, o ideal é contar com um nível de processamento otimizado como o oferecido pelos Processadores AMD Epyc, que impulsionam os servidores para acelerar os resultados, sem esquecer do consumo energético e da proteção dos dados. Essas CPUs são a opção mais adequada para uma inferência em menor escala, permitindo também o primeiro momento de treinamento da IA, mas com modelos de pequeno a médio porte.

“Sem dúvidas, nos últimos tempos os centros de dados têm assumido um papel ainda mais importante na indústria tecnológica para o desenvolvimento da IA. Na AMD, acreditamos que o impacto da IA será cada vez maior e, por isso, estamos comprometidos com sua democratização, oferecendo um portfólio extenso contendo soluções que cobrem todo o espectro de cargas de trabalho da IA para atender às múltiplas necessidades do mercado”, conclui o executivo.