CEO do SAS desconstrói “moda” da IA

O veterano Jim Goodnight prefere acreditar na analítica realizada a partir dos extremos de redes de IoT e outros sistemas de recolha de dados.

O CEO e co-fundador do SAS Institute, Jim Goodnight, desempenhou um papel central na evolução da analítica durante os seus 41 anos a liderar a empresa. Mas não acredita na oferta de sistemas promovidos exageradamente como sendo de inteligência artificial (IA) de forma exagerada por múltiplos fabricantes.

“Todos os fabricantes estão a afirmar que fazem IA porque é último ‘grito’””, acusa Goodnight numa entrevista para a Computerworld UK, em Amsterdão, durante a Analytics Experience, a conferência anual da empresa. “Costumava ser a cloud e Big Data com todos a dizerem que tinham tecnologia para Big Data e estavam na cloud, e agora todos têm que dizer que têm IA. E nós também”.

Goodnight acredita que os fabricantes estão aproveitar o crescente interesse pela IA para promover as suas marcas, incluindo a IBM Watson, que diz ser essencialmente um motor de busca cuja inteligência “é sobretudo marketing”.

“Analistas e repórteres estão cansados ​​de falar sobre a cloud e têm que falar sobre algo novo. Aconteceu toda a minha vida”, recorda. A cada quatro anos, há uma nova “buzzword” à qual todos “estão presos” e agora é AI, sustenta.

Com efeito a IA ganhou maior atenção pública nos últimos dois anos, mas Goodnight diz que o SAS está a desenvolvê-la há muito mais tempo. “Nós estamos envolvidos nisso há pelo menos 15 anos. Todos os nossos modelos de detecção de fraude para processos de cartão de crédito são na realidade modelos de IA.”, exemplifica.

“Mas sempre que se permite a uma máquina tomar uma decisão passível de ser tomada por um ser humano, diz-se que é IA, um tópico muito vasto”, ironiza Jim Goodnight (SAS Institute)

Segundo Goodnight são compostos por redes neurais. “Mas sempre que se permite a uma máquina tomar uma decisão passível de ser tomada por um ser humano, diz-se que é IA, um tópico muito vasto”, ironiza.

Basta alguém escrever três declarações condicionais em código capaz de desencadear uma decisão que seria tomada por um ser humano, insiste, já se pode chamar a isso AI. O cinismo do CEO abrange a aprendizagem automática, outra “buzzword” da ciência de dados. “É tudo ‘hype’ tanto quanto sei”, defende.

“Tem-se um modelo que se definiu e procura-se ler os dados através dele e melhorá-lo, minimizando a função objectiva. Faz-se isso uma e outra vez até se poder reduzir essa função objectiva, chegando a um modelo que você usa em produção”, explica. “Mas há sempre um modelo por trás disso. Não é por declarar-se: ‘Ei! Vai aprender’ [ao sistema]”.

Por isso, Goodnight considera a denominação como errada. “Soa bem. Mas não se deixem fascinar. Envolve modelos muito complexos que estão a ser incorporados”.

Força disruptiva da analítica

Mas a concorrência no segmento do SAS tem aumentado bastante, pelo menos desde 2016. E face ao poderio de empresas como a Google e propostas de startups ágeis, Goodnight acredita que o SAS se mantém na vanguarda concentrando-se nos seus clientes.

“Tentamos garantir o desenvolvimento do que eles querem”, ao mesmo tempo que a empresa procura perceber a direcção para qual o mercado está a evoluir.

Na sessão de abertura da conferência, Goodnight considerou que o software analítico da SAS foi projectado para ajudar os clientes a fazerem disrupção e não a serem “vítimas” de alguma.

Aplica a mesma abordagem na estratégia de negócios da SAS. “Estamos no mercado há mais de 41 anos porque estamos continuamente a aperfeiçoar o nosso software, a fazer mudanças e a adaptarmo-nos a novos problemas que surgem”.

As melhorias podem surgir dos laboratórios de inovação da empresa, onde equipas apresentam novas ideias. Se o conceito tiver potencial de negócios, a SAS financia-lhes o desenvolvimento.

“Pegamos em fluxos de dados de cerca de 400 mil ocorrências por segundo, conseguimos processá-los e, em seguida, enviá-los directamente para a plataforma Viya para se poder apresentar resultados visuais de todo esse movimento de dados”, diz Jim Goodnight (SAS Institute)

Entre as propostas que entraram em produção, a Viya, um a oferta de analítica “in memory” assente em cloud computing foi lançada em 2016, oito anos após a ideia ter surgido. A arquitectura subjacente suporta a computação paralela em grande escala, sendo capaz de executar vários cálculos ou processos simultaneamente.

O SAS define a computação paralela como uma prática “em que certos cálculos são divididos em sub-computações menores e independentes, cada uma processada simultaneamente, em núcleos ou processadores separados”.

“Esse tem sido um grande desafio, porque não é assim que os humanos aprendem”, diz Goodnight. “Aprendemos basicamente num processo sequencial”. Incorporamos os dados, calculamos segundo uma matriz e invertemo-la para obter resultados.

O desafio está em fazer com paralelismo o que é sequencial. “Não está em nenhum livro. Estivemos a descobri-lo nos últimos oito anos: como colocar todos os nossos cálculos em paralelo”

Contudo, hoje, alguns dos volumes de trabalhos que costumavam demorar 18 horas, são executados em quatro minutos com a plataforma, segundo Goodnight.

Analítica de fluxos de dados de ocorrência cresce no SAS

Clientes utilizadores recentes da Viya incluem a empresa de análises desportivas, a SciSports, que aplica anlítica ao processamento de eventos de desafios de futebol para detectar rapidamente qualquer coisa que ocorra no campo.

“Recolhem-se imagens a 32 ‘frames’ por segundo das câmaras de televisão que tem que ser analisada. Quando se tem 20 câmaras ao redor do campo, produz-se uma grande quantidade de dados para processar a cada segundo”, confirma Goodnight.

A analítica de dados sobre fluxos de ocorrências tornou-se uma grande parte do negócio do SAS. Particularmente porque as redes de Internet of Things (IoT) levam à produção, recolha e, por vezes, à analítica de dados, no seu ponto de origem, em milhões de dispositivos terminais, desde eletro-domésticos até locomotivas.

“Pegamos em fluxos de dados de cerca de 400 mil ocorrências por segundo, conseguimos processá-los e, em seguida, enviá-los directamente para a plataforma Viya para se poder apresentar resultados visuais de todo esse movimento de dados”.

De acordo com Goodnight, o fabricante está também a trabalhar com outras empresas no desenvolvimento de sistemas de controlo de ar condicionado, de aquecimento, sistemas eléctricos e de manutenção preventiva para agir antecipadamente face à possibilidade de avarias.

Autores

Artigos relacionados

O seu comentário...

*

Top