Quando se pensa em processamento de informação em larga escala, o nome da NVIDIA logo vem à cabeça pelo poder de processamento de suas GPUs. Mas, do outro lado, a empresa também tem um trabalho intenso para criar plataformas de desenvolvimento. Uma delas a Jarvis, uma ferramenta para desenvolver soluções de IA conversacional, como assistentes de voz e chatbots.
A solução coloca nas mãos dos desenvolvedores modelos de inteligência artificial pré-treinados e softwares para a criação de serviços de conversação interativa. No mês passado, a ferramenta foi liberada para o público geral. Hoje, a NVIDIA tem um ecossistema formado por mais de 400 empresas no mundo inteiro
“O que a gente quer é realmente educar o nosso ecossistema de empresas para que, se vierem a utilizar as nossas plataformas de software e hardware, tenham a melhor experiência possível”, observa Márcio Aguiar, Director of Enterprise Sales – Latin America na NVIDIA, nesta entrevista exclusiva ao NewVoice.
NewVoice – O que a liberação da ferramenta para uso geral significa na prática?
Márcio Aguiar – Isso vai significar que mais pesquisadores vão poder trabalhar com a ferramenta. Hoje temos um seleto grupo, com mais de 400 empresas do mundo inteiro, que tiveram acesso inicial à plataforma Jarvis. Agora, com a ferramenta validada e bastante otimizada, a gente começa a incentivar outras empresas a se beneficiarem dessa linguagem de programação baseada em técnicas de machine learning. A NVIDIA desenvolve plataformas para que as empresas do seu ecossistema possam usufruir dessas linguagens de programação e desenvolverem seus produtos finais.
NewVoice – O que é a ferramenta Jarvis?
Márcio Aguiar – Jarvis é uma das nossas plataformas que foi projetada para criar modelos SOTA, no padrão de linguagens de mercado, assim como também outras redes neurais de BERT, muito utilizada para quem está trabalhando com essas técnicas de inteligência artificial por voz. Cada vez mais existem mais modelos de deep learning sendo treinados e milhões de parâmetros que têm que ser analisados. E isso tudo tem que ser processado no menor tempo possível. A ideia é que no futuro muito próximo esses robôs consigam conversar conosco naturalmente. E essa é a proposta da nossa plataforma Jarvis.
NewVoice – Quais os benefícios que a plataforma Jarvis oferece aos desenvolvedores?
Márcio Aguiar – Por ela ser baseada nas técnicas de machine learning e da inteligência artificial como um todo, essa rede neural que vai ser treinada para o robô conduzir uma conversa vai aprender o seu comportamento, o seu interesse e abrir diálogo com você. Hoje, o chatbot, praticamente, só responde dentro dos parâmetros que a ele foi dado. A vantagem é que o uso das técnicas de inteligência artificial vai permitir que o robô, que já sabe quem você é, antecipe certos diálogos com base no que se está perguntando. O principal diferencial é essa interação mais ativa, tornando aquela máquina cada vez mais inteligente. A proposta da Jarvis e da IA conversacional é ter mesmo o robô falando com você. A conversa fica muito mais natural.
NewVoice – Como está o trabalho da NVIDIA no Brasil?
Márcio Aguiar – O uso dessas técnicas de machine learning baseadas em aplicações de linguagem natural ainda exige muito trabalho no país para treinar essas redes neurais. Em outros países, isso já está muito mais avançado. Um dos motivos desse atraso é que as empresas não têm acesso às infraestruturas de hardware que esse tipo de treinamento requer. Aqui temos trabalhado com algumas empresas que estão treinando essas redes neurais.
NewVoice – Já existe algum caso brasileiro de uso da Jarvis?
Márcio Aguiar – Sim. No Brasil, a Stefanini procurou a NVIDIA para implementar uma solução em uma plataforma que já existia, a assistente virtual Sophie, com o objetivo de melhorar o nível de interação. A NVIDIA teve o trabalho de ajudar a desenhar a infraestrutura necessária, o que ficou fácil, pois a Stefanini já tinha o entendimento do que precisava fazer. Isso ajudou na interação conosco.
NewVoice – A Jarvis trabalha com modelos pré-treinados de IA para gerar as soluções conversacionais. O que isso significa em termos de tempo na hora de desenvolver?
Marcio Aguiar – Isso vai depender do tamanho do dataset do que a empresa quer processar. Mas a gente sabe que a computação paralelizada é mais rápida do que uma computação acelerada só por GPU. Os ganhos existem, mas são baseados em volumes de dados muito grandes.
NewVoice – Qual é o desafio para difundir a experiência com a Jarvis?
Márcio Aguiar – O desafio é mesmo essa questão de levar mais conhecimento ao mercado. A gente trabalha muito forte junto às universidades, mas o país ainda não tem cursos de graduação focados nessas técnicas. Temos um portal de desenvolvedores, com pouco mais de 50 mil pessoas cadastradas. De 2019 a 2020, o número de novos pesquisadores teve um crescimento de 80% nesse programa. O portal é gratuito, com cursos, tutoriais e muito conteúdo. São oito mil engenheiros de software trabalhando para manter toda essa biblioteca virtual funcionando e atualizada. Nosso objetivo é levar esse conhecimento para toda a comunidade científica.
