A arquitetura Front End com Redux em um mundo de IA

A arquitetura Front End com Redux em um mundo de IA

2 de novembro de 2019 1 Por Ramos de Souza Janones
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Experiência com Front End com React e Redux com Inteligência Artificial e seus repositórios no GitHub com exemplos práticos.

No QCon New York 2019, o engenheiro de front-end Thijs Bernolet da Oqton discutiu desafios em criar arquiteturas front-end influenciadas por machine learning.

Como discutido no resumo da apresentação “Front End Architecture in a World of AI” de Bernolet’s , os humanos não são mais os únicos clientes interagindo com nossos dados, máquinas e clientes de inteligência artificial estão começando a manipular dados, podendo criar sugestões ou influenciar o comportamento humano em tempo real. A palestra focou em gerenciar a complexidade de lidar com diferentes clientes não-humanos, e apresentar estratégias de como criar uma única interface utilizável por humanos e pela IA.

Olhando para o Eternal moonwalk, um fansite dedicado ao Michael Jackson criado por Bernolet e sua equipe em 2009, que apresenta uma montagem de vídeo contínua de fãs fazendo moonwalking, ele comentou que não foi nada fácil gerenciar, criar tags e editar os mais de 15.000 videos enviados em três dias em 2009. Mas nos dias atuais em um mundo de machine learning, existem muitas possibilidades e desafios.

De acordo com Bernolet, o primeiro desafio com machine learning influenciando a interface de usuário (UI), foi compartilhar o estado entre o código de UI e a lógica de machine learning, com a sobreposição de modelos de dados representando os usuários. Os fundamentos de uma lógica de interface de usuário sólida geralmente se baseiam nos princípios de baixo acoplamento e alta coesão. Agentes de machine learning tendem a impactar na infraestrutura, modelo de dados e lógica do negócio, quebrando os paradigmas fundamentais de UI.

Bernolet explica que o modelo tradicional de UI assim como o MVC degradou-se devido a introdução de fortes acoplamentos entre as camadas model e view. A equipe de Berlonet começou a investigar o Redux e a se perguntar se poderia ser usado por agentes de machine learning, com sequência de ações como ações de treinamento.

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Bernolet demonstrou sua prova de conceito do Redux como interface de linha de comando, mostrando-se satisfeito com o ecossistema do Redux, com suporte a funcionalidades como desfazer e refazer, viagem no tempo, manipulação de efeitos colaterais, e o Redux devtools.

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Bernolet passou por problemas em como gerenciar o estado distribuído com Redux, incluindo merge de estados e corrida de condições. Algumas explorações incluíram, transformações operacionais(operational transforms – OT), e dados replicados sem conflitos (Conflict-free replicated data – CFRD). A equipe começou a considerar que o gerenciamento desses desafios poderiam ser solucionados pelo aproveitamento do estilo de operações git rebase com OT no browser, o que resultou em uma prova de conceito de execução de operações git no browser.

Os destaques da conversa foram sobre os desafios de trabalhar com o Redux em sistemas com estado distribuído e as alternativas para Redux na tentativa de resolver problemas similares que poderiam incluir soluções baseadas em JSON patch, assim como @dojo/framework/stores e json-patch-ot.

A combinação do Redux e o cliente-side git com OT resolveu o problema de Bernolet e da equipe nos casos de uso para otimizar a construção de processos através da combinação de inputs de usuários e machine learning. Se essa abordagem existisse há 10 anos, poderia ter ajudado a simplificar o desenvolvimento do Eternal Moonwalk.

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