Podemos construir um software auto-adaptativo como o Matrix hoje?

PreScouter em Tornando-se Humano: Artificial Intelligence Magazine Seguir Jul 8 · 5 min ler

O Matrix foi exibido em 1999. Foi um enorme sucesso e um marco na história do cinema. No filme, o mundo virtual feito pelo software é conhecido como Matrix. É tão enorme que contém inúmeros programas para várias funções. Os programas podem encontrar os erros no sistema , excluir componentes obsoletos e ajudar a autoatualização do sistema. Em suma, o Matrix pode se adaptar e reagir a mudanças por si só, sem a ajuda de qualquer programador. No entanto, se você tivesse perguntado a qualquer engenheiro de software em 1999, eles teriam considerado essas funcionalidades auto-adaptáveis para o software como uma fantasia infantil. Agora, em 2018, as coisas podem ter mudado. Podemos construir um software auto-adaptativo como o Matrix hoje?

Desenvolvimento histórico:

A auto-adaptação é um tipo de inteligência artificial (IA) . Ele detecta, decide, age e evolui. O software auto-adaptável é utilizado por engenheiros de software há muito tempo. A principal razão para buscar a auto-adaptação é a necessidade de minimizar a supervisão humana, a configuração, a solução de problemas e a manutenção, porque eles assumem enormes custos. Especialmente nos últimos anos, as estruturas de software se tornaram mais complexas do que nunca, já que tentamos usá-las para resolver mais problemas na vida real. Essa complexidade resulta em uma vulnerabilidade inesperada do sistema. Exemplos recentes bem conhecidos incluem o Spectre da Intel e a aquisição de contas do Facebook. Eles mostraram que, mesmo para as grandes empresas com grandes equipes, os engenheiros podem não encontrar grandes problemas antes de empurrar produtos para o mercado.

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O software auto-adaptável pode ser a solução, já que se espera que ele melhore o sistema por si mesmo com um mínimo de manutenção humana. O conceito de software auto-adaptável pode ser rastreado pelo menos algumas décadas. Peyman Oreizy , em 1999, propôs o famoso conceito de software auto-adaptável como um programa de computador que se adapta a mudanças em seu ambiente operacional, alterando seu auto-comportamento quando um comportamento melhor está disponível para melhorar o desempenho. Desde essa proposta, muitos esforços foram feitos para o desenvolvimento de software auto-adaptativo. Como pode ser visto na Figura 1, o número de publicações relacionadas a esse conceito aumenta constantemente ao longo dos anos. Em 2017, o número de publicações aumentou em 1300%.

Para alcançar a auto-adaptação, os pesquisadores primeiro estabeleceram a teoria. Horn propôs que o software precisa conseguir autoconfiguração, autocorreção, auto-otimização e autoproteção. Hinchey e Sterritt e Parashar e Hariri apontaram ainda que todas as quatro realizações deveriam ser estabelecidas sobre a autoconsciência. Essas propriedades "self" agora servem como padrões no campo. Após o desenvolvimento da teoria, os pesquisadores passaram a considerar a estrutura do software. Entre muitos pesquisadores, os da IBM contribuíram significativamente nesse estágio. A estrutura básica de um programa de software auto-adaptável é agora reconhecida como um circuito de realimentação para monitorar as alterações do ambiente operacional, detectar sintomas, tomar decisões e agir.

Muitos desafios ainda existem na realização da estrutura de software. Um grande desafio talvez seja agir em tempo de execução, o que requer um projeto de arquitetura totalmente diferente do software mais atual em um nível fundamental. Para entender a dificuldade, você pode pensar em como o processo de atualização de software, independentemente de o Windows, iOS ou Android, incluindo o sistema de operação, precisar ser interrompido antes de fazer qualquer alteração funcional. Muitos engenheiros optam por enfrentar o desafio adicionando um componente independente responsável pela adaptação , mas ainda há dificuldades de engenharia. Outros desafios incluem monitorar e detectar requisitos para iniciar mudanças, testar e avaliar adaptações e decidir o nível de interação humana. Naturalmente, os avanços na auto-aprendizagem baseados em redes neurais e outros algoritmos de aprendizagem profunda alcançados nos últimos anos ajudarão a resolver esses desafios no futuro.

Aplicações atuais:

O software auto-adaptável fornece uma maneira prática de reduzir custos e aumentar a confiabilidade do sistema. Depois de anos de desenvolvimento, agora estamos começando a ver muitos aplicativos de software auto-adaptativos. Os aplicativos se espalham por vários campos, incluindo engenharia de software, inteligência artificial , teoria de controle e computação distribuída e de rede.

A maioria dos aplicativos ainda está intimamente relacionada à indústria de TI, mas acreditamos que veremos mais aplicações em setores mais tradicionais, como a indústria automobilística, a indústria de petróleo e gás e a indústria aeroespacial, em um futuro próximo. A empresa com sede em Israel, chamada Aurora Labs, lançou recentemente uma solução de software de veículo utilizando auto-adaptação. Hoje em dia, à medida que os veículos se tornam mais digitalizados e dependem dos computadores, o software se torna mais crítico para garantir a operação e a segurança normais. O software da Aurora Labs afirma que procura defeitos de software de maneira proativa, conserta-os antes que ocorra qualquer problema e garante uma experiência de direção tranquila. Acreditamos que este exemplo, assim como os outros na tabela, representa uma tendência no desenvolvimento de software. A auto-adaptação gradualmente se tornará um componente regular embutido em qualquer software.

Resumindo, ainda podemos não conseguir construir softwares tão adaptativos quanto a Matrix descrita no filme, mas estamos chegando lá.

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