O Pixel 6, da Google, é o primeiro telefone a ter um chip separado dedicado à Inteligência Artificial que fica ao lado de processador padrão. Da mesma forma, o chip do iPhone, que a Apple chama “motor neural”, também é dedicado à IA. Ambos os chips são mais adequados para os tipos de cálculos envolvidos no treino e na execução de modelos de machine learning dos nossos dispositivos. Quase sem que percebamos, a IA entrou no nosso dia-a-dia. E está a mudar a forma como pensamos sobre computação. O que significa isso?
Estruturalmente, os computadores não mudaram muito em 40 ou 50 anos. Estão mais pequenos e mais rápidos, mas ainda são caixas com processadores que executam instruções de humanos. A IA muda isso em pelo menos três frentes: como os computadores são feitos; como são programados; e como são usados. No final das contas, isso mudará sua função.
“O núcleo da computação está a mudar o tipo de processamento”, diz Pradeep Dubey, diretor do laboratório de computação paralela da Intel. Ou, como diz a diretora do MIT CSAIL, Daniela Rus, a IA está a libertar os computadores das suas caixas.
Mais pressa, menos velocidade.
A primeira mudança diz respeito a como os computadores – e os chips que os controlam – são feitos. Os ganhos da computação tradicional vieram à medida que as máquinas se tornaram mais rápidas na execução de cálculos. Por décadas, o mundo beneficiou da aceleração dos chips, cumprindo a Lei de Moore. Mas os modelos de deep learning exigem uma abordagem diferente. Precisam de um grande número de cálculos menos precisos, mas executados ao mesmo tempo. Isso significa que é preciso um novo tipo de chip: um que possa mover os dados o mais rápido possível, garantindo que estejam disponíveis quando e onde for necessário.
Fabricantes de chips como Intel, Arm e Nvidia, estão a fazer hardware especificamente para IA. A Google e o Facebook também estão abrindo caminho neste setor, numa corrida para encontrar uma vantagem de IA através do hardware.
E a IA está a ajudar a projetar a sua própria infraestrutura de computação. Em 2020, o Google usou um algoritmo de aprendizagem por reforço – um tipo de IA que aprende como resolver uma tarefa por tentativa e erro – para projetar um novo layout. A IA surgiu com novos designs estranhos que nenhum ser humano pensaria – mas funcionaram.
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Crédito da foto:Photo by Lorenzo Herrera on Unsplash
