É Hora de Passar o Bastão do IA dos Softwares para os Hardwares

É improvável que encontremos uma tecnologia mais consequente e importante do que o IA em nossas vidas. A presença da inteligência artificial já alterou a experiência humana e como a tecnologia pode redefinir nossas vidas, e sua trajetória de impacto está apenas se ampliando.

Com isso em mente, os inovadores e líderes do IA passaram a última quartel de século agregando dados e avançando os modelos para atingir o software que alimenta o IA gerador. O IA representa o auge do software: uma ferramenta amorfa que pode reproduzir ferramentas para resolver problemas em várias camadas de abstração. As empresas que constroem impérios de computação ou aquelas que adquirem LLMs para fortalecer sua oferta de software agora são comuns.

Então, para onde vamos a partir daqui?

Mesmo com computação ilimitada, a coleta de deduções usando todos os dados existentes se aproxima assintoticamente do corpo existente de conhecimento humano. Assim como os humanos precisam experimentar com o mundo externo, a próxima fronteira do IA está em ter a tecnologia interagir de forma significativa com o reino físico para gerar novos dados e impulsionar os limites do conhecimento.

Interação por meio da experimentação

Explorar o potencial do IA exige transcender seu uso em computadores pessoais ou smartphones. Sim, essas ferramentas provavelmente continuarão a ser os pontos de acesso mais fáceis para a tecnologia do IA, mas isso limita o que a tecnologia pode alcançar.

Embora a execução tenha deixado muito a desejar, os óculos inteligentes Ray-Ban alimentados pelo sistema de IA da Meta demonstraram um conceito de prova em dispositivos vestíveis com tecnologia de IA. Esses exemplos de integrações de hardware em primeiro lugar são fundamentais para construir a familiaridade e a usabilidade do IA fora de um ambiente de dispositivo, pois ilustram como tornar essas grandiosas inovações tecnológicas indolores.

Não todas as experiências com o IA no mundo real serão bem-sucedidas, é exatamente por isso que são experimentos. No entanto, demonstrar o potencial de aplicações de IA de hardware em primeiro lugar amplia o espectro de como essa tecnologia pode ser útil e aplicável fora da caixa de “assistente pessoal” em que está agora.

Em última análise, as empresas que demonstram como tornar o IA prático e legítimo serão as que gerarão pontos de dados experimentais que você simplesmente não pode obter de aplicações da web. Claro, tudo isso requer computação e infraestrutura para funcionar adequadamente, o que exige um maior influxo de investimentos na construção da infraestrutura física do IA.

Mas as empresas de IA estão preparadas e dispostas a fazer isso?

O diálogo entre hardware e software

É fácil dizer que aplicações de IA intensivas em computação em produtos físicos se tornarão a norma eventualmente, mas tornar isso uma realidade exige muito mais rigor. Há apenas tantos recursos e vontade disponíveis para seguir pelo caminho menos percorrido.

O que estamos vendo hoje é uma forma de excesso de entusiasmo de curto prazo do IA, refletindo a reação típica do mercado a tecnologias disruptivas que criam novas indústrias. Então, é claro por que pode haver hesitação das empresas que constroem software de IA ou brincam com ele para embarcar em saídas de hardware caras e intensivas em computação.

Mas qualquer um com uma visão mais ampla pode ver por que essa pode ser uma abordagem míope para a inovação.

Não é surpreendente que haja muitas comparações feitas entre o boom do IA e a bolha dot-com da internet inicial, onde os projetos se concentraram em metas de curto prazo e morreram quando a bolha estourou. Mas se tivéssemos coletivamente descartado a internet devido às consequências da bolha dot-com em vez de nos concentrarmos nas ideias de longo prazo que sobreviveram muito além disso, não estaríamos perto do cenário tecnológico em que estamos hoje. Grandes ideias sobrevivem a qualquer tendência.

Além disso, a computação é o pino para qualquer inovação do IA continuar progredindo. E, como qualquer desenvolvedor de IA dirá, a computação vale seu peso em ouro. No entanto, isso também coloca um limite no número de projetos que podem explorar aplicações de IA no mundo real quando o desenvolvimento de modelos já consome recursos. Mas nenhuma empresa pode manter a dominância do mercado apenas com software – não importa quão impressionante seja seu LLM.

É confortável para as empresas de IA liderar com software e esperar pacientemente por um fornecedor de hardware para entrar e adquirir ou licenciar sua tecnologia. Não apenas isso é severamente limitante, mas também deixa muitos projetos incríveis à mercê de outsiders que podem nunca chegar.

O IA é uma tecnologia multigeracional que se tornará cada vez mais personalizada e projetada para indivíduos à medida que o tempo avança. No entanto, é preciso que os projetos aproveitem um campo de jogo de software mais ou menos uniforme para dar passos reais no reino físico. Sem experimentação ousada, e até mesmo falha, não haverá caminho à frente para a tecnologia do IA realizar seu pleno potencial na melhoria da experiência humana.