Qual é o Papel de uma Mentalidade de Crescimento no Desenvolvimento de IA?

A forma como a inovação é realizada no campo do desenvolvimento de inteligência artificial tornou-se cada vez mais dependente de mentalidades de crescimento. As mentalidades de crescimento tornaram-se cada vez mais importantes para determinar como a inovação avança no campo do desenvolvimento de IA. Um forte compromisso em aceitar dificuldades e promover oportunidades de aprendizado é tão importante quanto a proficiência técnica na busca para realizar plenamente o potencial da inteligência artificial.

Cultivando uma atitude orientada para o crescimento no desenvolvimento de IA

Os esforços de estabelecimento na busca pelo avanço da inteligência artificial parecem ser motivados principalmente pela criação de uma mentalidade de crescimento. Com trabalho e dedicação, o conhecimento e as habilidades podem melhorar, em contraste com a mentalidade fixa, que mantém que o conhecimento e as habilidades são imutáveis e fixos.

Baseado na pesquisa da psicóloga de Stanford Carol Dweck, essa forma de pensamento destaca a importância de aceitar o esforço e ver os desafios como oportunidades de crescimento pessoal. Estabelecer uma cultura que valoriza o aprendizado contínuo e a adaptação é uma maneira pela qual as organizações podem ajudar os sistemas de IA a ter sucesso em circunstâncias em mudança.

As empresas estão começando a perceber cada vez mais o poder revolucionário da implantação precoce e dos testes no mundo real em IA. Os sistemas de IA se beneficiam da exposição a várias fontes de dados e ambientes do mundo real, de maneira semelhante à forma como as crianças aprendem por experiência prática. As empresas devem usar a IA em aplicações práticas, em vez de manter os dados privados. Isso fornecerá feedback valioso e melhorará os algoritmos com dados frescos. O aprendizado é iterativo e envolve tanto sucessos quanto erros. Isso é semelhante ao desenvolvimento dos sistemas de IA, que se tornam mais capazes ao longo do tempo.

Um bom exemplo é a Tesla. Enquanto uma pessoa opera o veículo, a Tesla atualiza seu software de direção autônoma em segundo plano. O programa compara suas decisões — como a direção para inclinar o volante — com as do motorista. Qualquer desvio significativo ou escolha fora do comum é examinado e, se necessário, a IA é retreinada.

Para proteger os consumidores e preservar as reputações, os protocolos de segurança também são críticos para o desenvolvimento de IA. Antes de serem implementados no mundo real, os sistemas de IA em grande escala podem ser avaliados de forma abrangente e segura em ambientes de simulador, como práticas do mundo real.

Adotando uma abordagem tecnológica para o desenvolvimento de IA

Em vez de aprender a andar assistindo a um filme instrucional, as crianças aprendem a ficar de pé e dar seus primeiros passos. Elas também aprendem lições importantes com cada queda dolorosa e, eventualmente, a mágica acontece. Com a IA, o mesmo raciocínio se aplica. 

Muitas empresas, como a IBM, acreditam que, para melhorar os algoritmos antes de implantá-los, grandes volumes de dados devem ser coletados. Isso é uma atitude equivocada. Utilizar a IA no mundo real, em vez de isolá-la em ambientes controlados, contribui para a produção de dados adicionais que são então utilizados para informar desenvolvimentos futuros.

Embora a implantação precoce envolva um risco inerente mais alto, ela também inicia um ciclo de feedback contínuo que permite que novos dados sejam adicionados ao algoritmo. Além disso, é fundamental que os dados venham de cenários comuns e incomuns ou desafiadores que, quando combinados, permitam um desenvolvimento abrangente da IA.

Como discutido acima, ao desenvolver uma mentalidade orientada para o crescimento e dar um passo além, as empresas podem criar um ambiente de simulação que facilita ciclos de desenvolvimento mais rápidos e produz dados sintéticos. Para criar novos dados de treinamento de inteligência artificial, por exemplo, a Tesla usa dados de sua frota de carros para alimentar um simulador que imita cenários complexos de tráfego. 

Organizações que adotam as técnicas de aprendizado contínuo discutidas acima e possuem uma mentalidade de crescimento têm mais probabilidade de desenvolver soluções de IA adequadas para um mundo que muda rapidamente. As organizações podem manter a agilidade, a segurança e a relevância de seus produtos e serviços, fornecendo aos algoritmos um fluxo contínuo de dados e feedback.