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Inteligência artificial tem dois caminhos nas telecomunicações

Tendências de IA nas telecomunicações caminham em direções opostas / dtmarch
Tendências de IA nas telecomunicações caminham em direções opostas / dtmarch

Estamos chegando a uma encruzilhada interessante na estrada da inteligência artificial (IA) ​​nas telecomunicações.

Duas das tendências previstas para este ano caminham em direções opostas.

Primeiro, haverá uma crescente aceitação do uso de IA ​​e aprendizado de máquina pelos reguladores.

Isso já está acontecendo – órgãos reguladores que pareciam ser um obstáculo há apenas dois ou três anos viram a luz.

Uma razão para essa aceitação é a ameaça à segurança cibernética – se os criminosos estão usando AI contra nós, precisamos responder com todo o poder de fogo técnico que temos.

Modelos não supervisionados

Scott Zoldi, da FICO / Divulgação
Scott Zoldi, da FICO / Divulgação

Em 2019, os reguladores também devem aprender a aceitar o lado mais difícil do aprendizado de máquina, os modelos não supervisionados.

Esses são modelos de aprendizado de máquina que descobrem padrões preditivos por conta própria e são especialmente benéficos quando você não tem dados históricos de desempenho para usar na modelagem.

Assim, as empresas de telecomunicações verão um caminho mais fácil para usar a inteligência artificial, e não serão apenas os inovadores que fazem isso.

As estruturas em torno da aceitação de modelos não supervisionados serão mais amplamente utilizadas.

Explicabilidade

A segunda tendência é a explicabilidade, que parece contradizer a crescente aceitação de modelos não supervisionados.

A AI explicável é um dos campos mais quentes da ciência de dados, porque regulamentações como GDPR – para não mencionar o bom e antigo serviço ao cliente – exigirão que as empresas expliquem por que uma decisão foi tomada e qual comportamento causou o algoritmo para uma determinada classificação ou pontuação.

Os cientistas de dados falam que o deep learning é uma tecnologia de mudança de jogo, as perguntas sobre os detalhes dos padrões aprendidos em uma rede neural profunda ou superficial são geralmente respondidas com um silêncio inquisitivo, mesmo nas maiores empresas.

Isso é completamente inaceitável para qualquer pessoa que tenha que falar com um cliente sobre o modelo ou representá-lo para um regulador.

Como vamos reconciliar a crescente necessidade de modelos complexos e não supervisionados de aprendizado de máquina com a necessidade de explicabilidade?

IA ética

Isso nos leva à conversa em torno da IA ​​ética, que irá acelerar dramaticamente em 2019.

O workshop de inovação do Fed foi um bom exemplo do que é necessário para unir essas áreas: um diálogo de três vias entre indústria, reguladores e academia.

Essas três partes são importantes para o uso ético da IA.

É preciso muita educação cruzada, porque os conceitos são complexos demais para serem compreendidos simplesmente pegando um livro para entender (ou, na linguagem de hoje, dando um Google).

Teremos que seguir os dois caminhos – maior uso de modelos não supervisionados e maior explicabilidade do modelo – para acompanhar as preferências do cliente e o poder sem precedentes do dispositivo móvel em nossas vidas.

Cada vez mais, nossos telefones se tornarão nossos assistentes pessoais.

Quanto mais poderosos nossos telefones se tornam, de mais segurança precisaremos, mesmo quando nossa segurança digital parece cada vez mais frágil.

A dependência do celular já existe e em 2019 vai aumentar.

Precisamos saber que é seguro e que a rede é confiável e ativa. Existe a possibilidade do ressurgimento do monitoramento de segurança de rede usando AI, e as telecomunicações estarão neste foco.

  • Scott Zoldi é diretor de análise da FICO

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