Quando você pensa nas tarefas "incríveis" que um computador pode realizar, a primeira coisa que vem à mente são os cálculos mais complexos em um curto espaço de tempo ou a análise de grandes quantidades de dados - algo que você mesmo nunca conseguirá resolver sozinho. Ou, eu me lembro da derrota recente de Lee Sedol em go, um clássico jogo de estratégia. As últimas vitórias da IA foram possíveis em grande parte pelo aprendizado profundo, que agora está abrindo todas as possibilidades para a IA e as pessoas por trás dela.
Mas tarefas simples do dia-a-dia que até mesmo uma criança em sã consciência pode realizar parecem minar a funcionalidade dos sistemas de IA: coisas como identificar que comida está em seu prato ou identificar emoções no rosto de outra pessoa. Essas tarefas fáceis para humanos eram impossíveis para máquinas. Até este ponto.
As técnicas de aprendizado profundo trouxeram bom senso às máquinas. No passado, os programadores escreviam algoritmos complexos que descreviam tudo nos mínimos detalhes. Esse algoritmo explícito e determinístico é adequado quando você se depara com a tarefa de cálculos grandes e inconvenientes. O aprendizado profundo libera a IA desse tipo de limitação, permite que o sistema aprenda com seus erros, lembre-se de tudo que aprendeu, interaja com os usuários para obter mais informações.
A revolução do aprendizado profundo está acontecendo em grande parte porque o big data está se tornando disponível para aprendizado. Uma criança humana pode aprender o que precisa depois de algumas tentativas, mas a máquina demorará muito mais. O aprendizado profundo depende do acesso a grandes quantidades de dados, pois as máquinas de IA devem basear suas escolhas em probabilidades e significância estatística. Um substituto mecânico para a intuição ainda não foi inventado.
Possibilidades profundas
Os avanços no aprendizado profundo já melhoraram drasticamente os recursos de busca por voz: o Google substituiu o sistema de fala Android por um novo sistema baseado no aprendizado profundo, e os erros caíram para 25% durante a noite. Câmeras que usam redes neurais profundas agora podem ler em voz alta para as pessoas e entender a linguagem de sinais. O Facebook se orgulha de que seus recursos de aprendizado profundo tornaram a plataforma acessível para usuários cegos, aprendendo a descrever fotos.
Nos próximos anos, grandes empresas de tecnologia e muitas startups começarão a usar o aprendizado profundo para criar novos produtos e serviços e para modernizar os aplicativos existentes. Novos mercados e negócios surgirão e impulsionarão a inovação, serviços e produtos. Os sistemas de aprendizado profundo serão aprimorados e se tornarão mais acessíveis e fáceis de usar. Quanto mais fácil for usá-los, mais nossa interação com a tecnologia mudará.
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Aditya Singh, parceira da Foundation Capital, acredita que o desenvolvimento do sistema operacional de aprendizado profundo irá democratizar o aprendizado profundo e impulsionar a adoção generalizada de IA prática. O resultado será que as pessoas podem resolver seus problemas urgentes, ou algo mais significativo, usando o aprendizado profundo. Nesse sentido, a IA pode se tornar um mecanismo de equalização, permitindo que pessoas de qualquer classe e estado mudem o mundo.
ILYA KHEL
