O CTO da Microsoft, Kevin Scott, vê um potencial alucinante para a IA, a nuvem, o 5G e os dispositivos

Kevin Scott é o diretor de tecnologia da Microsoft, uma empresa que construiu seus negócios em software, mas também aprecia hardware e dispositivos. Na verdade, ele vem construindo sua própria oficina mecânica e seu laboratório de hardware como hobby pessoal em seu tempo livre, procurando demonstrar o potencial de combinar hardware com as mais recentes tecnologias de software e de nuvem.

Um de seus próximos projetos, por exemplo, é uma máquina de café com sifão a vácuo com uma interface de visão e fala.

“Sem botões”, disse ele. "A interface do usuário será toda AI."

Desculpe, amantes do café, mas não é um próximo produto da Microsoft.

“Pelo amor de Deus , não diga a Satya que estou fazendo isso ”, brincou Scott, referindo-se ao CEO da Microsoft, Satya Nadella.

No entanto, o projeto reflete uma tendência mais ampla que Scott, Nadella e a Microsoft acredita que impulsionará novas ondas de inovação nos próximos anos: a confluência do aprendizado de máquina, inteligência artificial, banda larga móvel 5G, tecnologias de nuvem e um crescente número de sensores e dispositivos IoT em todo o mundo.

"Você tem toda essa oportunidade para lugares onde você pode interagir com o mundo físico", disse Scott. "É exatamente onde as oportunidades de negócios vão viver."

Esse foi um dos argumentos da palestra de Scott no GeekWire Cloud Summit. O CTO da Microsoft era vice-presidente de engenharia e operações no LinkedIn, liderou engenharia e operações na empresa de publicidade móvel AdMob e trabalhou duas vezes no Google, começando como gerente de engenharia sênior em 2005. Ele também é o apresentador do podcast Behind the Tech e está envolvido em iniciativas de diversidade dentro e fora da empresa.

Ouça nossa conversa com o diretor de tecnologia da Microsoft Kevin Scott no podcast acima, assista ao vídeo abaixo ou assine o seu aplicativo de podcast favorito. Continue lendo os destaques editados.

A confluência de tendências que ele está assistindo de perto hoje: há um monte de coisas que são realmente importantes no momento em que você tem uma convergência de várias tendências tecnológicas. Nós temos o fim da Lei de Moore se aproximando rapidamente. O importante que já passou é o escalonamento de Dennard, que diz que você pode colocar mais transistores em um chip e alimentá-los sem queimar seus corantes. Já estamos no ponto em que as melhorias de densidade que obtemos em silício não são tão úteis quanto eram quando o dimensionamento de Dennard estava realmente funcionando.

Isso vem ao mesmo tempo que temos essas cargas de trabalho de IA - até mesmo o que aconteceu nos últimos seis a nove meses foi incompreensível. Estamos nesse modo em que a qualidade dos resultados que você pode computar com os sabores mais ambiciosos desses sistemas de aprendizado de máquina, seja o aprendizado por reforço baseado em simulação ou o puro aprendizado não supervisionado, é uma proporção do quanto você pode computar para eles. Você tem essa nova carga de trabalho que está com fome de computação de maneiras que nunca foi antes. Esse é um conjunto realmente interessante de fatores. Isso tem implicações na forma como construímos a próxima geração de computadores, redes e pilhas de software. O que você vai ser capaz de fazer com toda essa IA é alucinante de maneiras que são difíceis de prever.

Então você também tem essa outra coisa realmente interessante em que a IoT e a detecção estão acelerando porque na verdade a Lei de Moore ainda está trabalhando lá. A maioria desses micro-controladores e microprocessadores de baixo custo ainda está em tecnologias de processo mais antigas. Temos mais um par ou três duplicações de desempenho de preço, e assim mais e mais do mundo será instrumentado e você poderá aproveitar esses loops de feedback com AI enriquecidos com dados que construíram o mercado. Internet do consumidor, por exemplo, e isso vai migrar para todos os tipos de coisas, como controles industriais e automação residencial. Aprendizado não supervisionado e aprendizagem de reforço provavelmente soam distantes à distância e algumas das coisas sobre IoT provavelmente Parece que está longe na distância. O insight que eu tenho é, não pense nisso tão longe na distância. Especialmente na frente de aprendizado de máquina, isso precisa fazer parte de todas as empresas e de todos os kits de ferramentas do desenvolvedor. O progresso está acontecendo tão rapidamente que, se você esperar muito tempo, estará nessa posição em que está lutando para recuperar o atraso.

O estado de aprendizado de máquina e inteligência artificial: O que realmente mudou em toda a comunidade de IA nos últimos seis meses é que tem havido uma espantosa avanços na aprendizagem não supervisionada para o processamento de linguagem natural, compreensão da linguagem natural. Nós descobrimos uma nova maneira de construir modelos que constroem algum tipo de noção conceitual de como a linguagem natural se parece, e a partir disso, você pode construir um monte de aplicativos muito específicos que têm melhor desempenho e custo muito menor para se adaptar ao geral modelo para um caso de uso e os casos de uso estão em todo lugar, desde perguntas respondendo a sumarização de documentos, a busca, até literalmente há uma dúzia ou mais de coisas que as pessoas estão olhando agora e então estamos apenas começando a ver essas as coisas meio que escorrem para o portfólio de produtos.

Aplicações práticas da inteligência artificial: a IA não é um produto. É uma tecnologia que você usa para criar produtos. Nós temos uma maneira diferente e melhor agora de construir as características de um monte de produtos e, assim, a maneira como ele vai aparecer não é uma coisa do Big Bang. Será que muitas das características de muitos produtos vão melhorar de maneira material e, algumas delas, você não saberá o que está acontecendo. A moderação de conteúdo na plataforma Xbox, por exemplo, tem um monte de tecnologia e está sendo usada para tentar evitar o bullying e o mau comportamento na plataforma e para proteger as crianças, por exemplo. É muito mais fácil dimensionar esses sistemas quando eles são alimentados por IA e aprimorados por seres humanos.

A interseção de software e hardware: a interface entre o software e o mundo físico é extremamente interessante. O mundo real não é governado por regras tão lógicas e diretas quanto as regras que temos para sistemas de software. Isso não significa diminuir a complexidade do software, mas o aprendizado de máquina nos oferece várias novas ferramentas e técnicas poderosas para lidar com essa interface complicada e confusa. Você não pode esperar que um funileiro comum fique sentado e entenda essas equações diferenciais parciais não-lineares que caracterizam um sistema físico, enquanto você pode ser capaz de fornecer um conjunto de ferramentas como um sistema de aprendizado de máquina que pode dar a elas controle suficiente sobre esse sistema físico. coisa que eles podem fazer algo interessante com isso. Você tem toda essa oportunidade para lugares onde você pode interagir com o mundo físico. Eu acho que é exatamente onde as oportunidades de negócios vão viver.

O potencial da banda larga móvel: O que o 5G faz é tornar as plataformas de borda ainda mais interessantes. Você obtém menor latência e maior taxa de transferência. Você ainda terá que ter soluções diferentes para as áreas rurais porque as tecnologias 5G exigem densidades de torres mais altas do que as que temos até agora com o 4G, mas existem soluções. A 5G apresenta esta oportunidade para realmente pensarmos sobre a arquitetura dessas aplicações de ponta de diferentes maneiras. Por exemplo, uma das coisas que vemos já emergentes são esses modelos de visão computacional. Em um dispositivo de borda de computação restrito, você poderá executar um nível de inferência. Você pode fazer a detecção de eventos genéricos, por exemplo, na borda e, em seguida, encaminhar esses eventos interessantes para a nuvem para fazer uma inferência pesada para realmente classificar um objeto ou algo assim. O 5G permite desenhar essas linhas de maneira diferente e você pode criar aplicativos muito mais interessantes.

O estado da privacidade na tecnologia: tive a sorte de ser engenheiro e acho que muitos engenheiros estão muito conscientes do que é acontecendo dentro de todos esses sistemas e ter opiniões muito fortes sobre privacidade e segurança em primeiro lugar. Eu sempre achei que isso é extraordinariamente importante na AdMob e eu fui um dos primeiros funcionários do Google. Nós levamos todas essas coisas a sério, mortalmente a sério, apenas em termos de controles de acesso e outras coisas. Mas, se alguma coisa, fica cada vez mais importante a cada dia. A AdMob foi 2007-2010. Nove anos depois, o mundo dos dados que residem em nuvens é muito maior e apresenta esse desafio muito interessante para as pessoas. O mundo digital tornou-se mais complexo. A pegada que você está deixando ao usar os serviços digitais aumentou muito à medida que passamos mais tempo on-line. Por isso, acho que o ônus está em todas as empresas de tecnologia, grandes e pequenas, que lidam com os dados das pessoas. Você tem algumas coisas regulamentares que precisa cumprir, como o GDPR. Acho que mais dessas regulamentações estão chegando e acho que isso é uma coisa boa para os consumidores. Como indústria, precisamos ir além, porque temos uma linha de visão antecipada sobre quais são as tendências com privacidade e segurança também.

Via: Geek Wire