Escalando a Inteligência Artificial através de Microsserviços

Se, em tese, podemos considerar que as redes neurais artificiais (ANNs) realizam o processamento de modelos independentes, cada vez mais especializados, principalmente em termos de representação de informações, é natural pensar que o desacoplamento de serviços, como proposto na abordagem de arquitetura de microsserviços, se torna um elemento cada vez mais essencial para escalar a Inteligência Artificial.

Apesar de essa ser uma lógica simples, o esforço de desacoplamento dos modelos nas aplicações nem sempre é bem compreendido, talvez justamente pela especialização de suas funcionalidades.

Nesse contexto, e para facilitar esse caminho, recomendo pensar nos microsserviços como uma forma de endereçar a complexidade de unir forças de modelos gerados automaticamente, através de treinamento por aprendizado de máquina, e os programáticos, através de lógicas cognitivas e inferência humana.

Fazendo isso, pode-se pensar, de forma lúdica, como uma grande rede neural, em escala cada vez maior e mais complexa, tendendo ao infinito, baseada no processamento de modelos de máquina e mentais, focados na solução dos mais variados problemas, e não apenas os específicos, com potencial de generalização como só as pessoas conseguem hoje endereçar.

Acredito que muitos ecossistemas de mercado, como Netflix, Uber, Deepmind, etc., são cases cada vez mais reais de arquiteturas que conseguem escalar a Inteligência Artificial de forma transparente e com expertise fortemente humano, embutido em complexos microsserviços que formam malhas de serviços cada vez mais eficientes na solução de problemas genéricos e de alta complexidade.

E, em tese, essa é uma ameaça e oportunidade constante para as organizações, principalmente em termos de investimento em modelos de APIs de negócios e no gerenciamento de ativos cada vez mais presentes e representados na redes neurais artificiais.

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Por Rogerio Figurelli em 15/12/2020
Senior IT Architect & Solutions Consultant
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