Do jeito que a humanidade caminha, a\u00a0intelig\u00eancia das m\u00e1quinas se equiparar\u00e1 \u00e0 de humanos at\u00e9 2050, gra\u00e7as a uma nova era na sua capacidade de aprendizado, segundo avalia\u00e7\u00e3o de especialistas em rob\u00f3tica ouvidos pela BBC. Um exemplo: computadores j\u00e1 est\u00e3o come\u00e7ando a assimilar informa\u00e7\u00f5es a partir de dados coletados, da mesma forma que crian\u00e7as aprendem com o mundo ao seu redor.<\/p>\n
Isso significa que estamos criando m\u00e1quinas que podem ensinar a si mesmas a participar de jogos de computador – e ser muito boas neles – e tamb\u00e9m a se comunicar simulando a fala humana, como acontece com os smartphones e seus sistemas de assistentes virtuais.<\/p>\n
Fei-Fei Li, professora da Universidade de Stanford e diretora do laborat\u00f3rio de vis\u00e3o computacional da institui\u00e7\u00e3o, passou os \u00faltimos 15 anos ensinando computadores a enxergar.<\/p>\n
Seu objetivo \u00e9 criar olhos eletr\u00f4nicos para rob\u00f4s e m\u00e1quinas e torn\u00e1-los capazes de entender o ambiente em que est\u00e3o.<\/p>\n
Metade da capacidade cerebral de um humano \u00e9 usada no processamento visual, algo que fazemos sem um grande esfor\u00e7o aparente.<\/p>\n
“Ningu\u00e9m diz para uma crian\u00e7a como enxergar. Ela aprende isso por meio de experi\u00eancias e exemplos do mundo real”, disse Li em sua palestra na confer\u00eancia TED neste ano.<\/p>\n
“Se voc\u00ea pensar, os olhos de uma crian\u00e7a s\u00e3o como um par de c\u00e2meras biol\u00f3gicas que tiram fotografias a cada 200 milissegundos, o tempo m\u00e9dio dos movimentos oculares. Ent\u00e3o, aos 3 anos de idade, uma crian\u00e7a teria centenas de milh\u00f5es de fotos. Isso \u00e9 um grande treinamento.”<\/p>\n
Ela decidiu ensinar computadores da mesma forma. “Em vez de s\u00f3 me concentrar em criar em algoritmos cada vez melhores, minha ideia \u00e9 dar aos algoritmos o treinamento que crian\u00e7as recebem por meio de experi\u00eancias, quantitativamente e qualitativamente.”<\/p>\n
Treinamento<\/strong><\/p>\n Em 2007, Li e um colega de profiss\u00e3o deram in\u00edcio a uma tarefa desafiadora: filtrar e identificar 1 bilh\u00e3o de imagens obtidas na internet para que sirvam de exemplos do que \u00e9 o mundo real para um computador.<\/p>\n Eles pensavam que, se uma m\u00e1quina visse imagens suficientes de uma determinada coisa, como um gato, por exemplo, seria capaz de reconhecer isso na vida real.<\/p>\n Eles pediram ajuda em plataformas de colabora\u00e7\u00e3o online e contaram com o apoio de 50 mil pessoas de 167 pa\u00edses. No fim, tinham a ImageNet, uma base dados de 15 milh\u00f5es de imagens relativas a 22 mil tipos de objetos, organizada de acordo com seus nomes em ingl\u00eas.<\/p>\n Isso se tornou um recurso valioso usado por cientistas ao redor do mundo que buscam conferir aos computadores uma forma de vis\u00e3o.<\/p>\n Todos os anos, a Universidade de Stanford realiza uma competi\u00e7\u00e3o, convidando empresas como Google, Microsoft e a chinesa Baidu, para testar a performance de seus sistemas com base na ImageNet.<\/p>\n Nos \u00faltimos anos, estes sistemas tornaram-se especialmente bons em reconhecer imagens, com uma margem de erro m\u00e9dia de 5%.<\/p>\n Para ensinar computadores a reconhecer imagens, Li e sua equipe usaram redes neurais, nome dado a programas de computadores feitos a partir de c\u00e9lulas artificiais que funcionam de forma muito semelhante \u00e0 de um c\u00e9rebro humano.<\/p>\n Uma rede neural dedicada a interpretar imagens pode ter desde algumas centenas a at\u00e9 milh\u00f5es destes neur\u00f4nios artificiais, dispostos em camadas.<\/p>\n Cada camada reconhece diferentes elementos de uma imagem. Uma aprende que uma imagem \u00e9 feita de pixels. Outra reconhece cores. Uma terceira determina seu formato e assim por diante.<\/p>\n Ao chegar \u00e0 camada superior – e as redes neurais hoje t\u00eam at\u00e9 30 camadas -, esta rede \u00e9 capaz de ter uma boa no\u00e7\u00e3o do que se trata a imagem.<\/p>\n Em Stanford, uma m\u00e1quina assim agora escreve legendas precisas para v\u00e1rios tipos de imagens, apesar de ainda cometer erros, como, por exemplo, dizer que uma foto de um beb\u00ea segurando uma escova de dente foi identificada como “um menino segurando um taco de beisebol”.<\/p>\n Apesar de uma d\u00e9cada de trabalho duro, disse Li, esta m\u00e1quina ainda tem a intelig\u00eancia de uma crian\u00e7a de 3 anos. E, ao contr\u00e1rio desta crian\u00e7a, ela n\u00e3o \u00e9 capaz de compreender contextos.<\/p>\n “At\u00e9 agora, ensinamos um computador a ver objetivamente ou a nos contar uma hist\u00f3ria simples quando v\u00ea uma imagem”, afirmou Li.<\/p>\n Mas, quando pede para que a m\u00e1quina avalie uma imagem de seu filho em uma festa de fam\u00edlia, o computador simplesmente diz se tratar de um “menino de p\u00e9 ao lado de um bolo”.<\/p>\n “O computador n\u00e3o v\u00ea que \u00e9 um bolo especial que \u00e9 servido apenas na \u00e9poca da P\u00e1scoa”, explicou Li.<\/p>\n Este \u00e9 o pr\u00f3ximo passo de sua pesquisa no laborat\u00f3rio: fazer com que m\u00e1quinas entendam uma cena por completo, al\u00e9m de comportamentos humanos e as rela\u00e7\u00f5es entre diferentes objetos.<\/p>\n A meta final \u00e9 criar rob\u00f4s que “enxergam” para que auxiliem em cirurgias, buscas e resgates e que, no fim das contas, promovam melhorias em nossas vidas, segundo Li.<\/p>\n Progresso<\/strong><\/p>\n O complexo trabalho realizado em Stanford tem como base o lento progresso obtido nesta \u00e1rea nos \u00faltimos 60 anos.<\/p>\n Em 1950, o cientista da computa\u00e7\u00e3o brit\u00e2nico Alan Turing j\u00e1 especulava sobre o surgimento de uma m\u00e1quina pensante, e o termo “intelig\u00eancia artificial” foi cunhado em 1956 pelo cientista John McCarthy.<\/p>\n Ap\u00f3s alguns avan\u00e7os significativos nos anos 1950 e 1960, quando foram criados laborat\u00f3rios de intelig\u00eancia artificial em Stanford e no Instituto de Tecnologia de Massachussets (MIT, na sigla em ingl\u00eas), ficou claro que a tarefa de criar uma m\u00e1quina assim seria mais dif\u00edcil do que se pensava.<\/p>\n Veio ent\u00e3o o chamado “inverno da intelig\u00eancia artificial”, um per\u00edodo sem grandes descobertas nesta \u00e1rea e com uma forte redu\u00e7\u00e3o no financiamento de suas pesquisas.<\/p>\n Mas, nos anos 1990, a comunidade dedicada \u00e0 intelig\u00eancia artificial deixou de lado uma abordagem baseada na l\u00f3gica, que envolvia criar regras para orientar um computador como agir, para uma abordagem estat\u00edstica, usando bases de dados e pedindo para a m\u00e1quina analis\u00e1-los e resolver problemas por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n Nos anos 2000, um processamento de dados mais veloz e a grande oferta de dados criaram um ponto de inflex\u00e3o para a intelig\u00eancia artificial, fazendo com que esta tecnologia esteja presenta em muitos dos servi\u00e7os que usamos hoje.<\/p>\n Ela permite que a Amazon recomende livros, o Netflix indique filmes e o Google ofere\u00e7a resultados de buscas mais relevantes. Algoritmos passaram a estarem presentes nas negocia\u00e7\u00f5es feitas em Wall Street, indo \u00e0s vezes longe demais, como em 2010, quando um algoritmo foi apontado como culpado por uma perda de bilh\u00f5es de d\u00f3lares na Bolsa Nova York.<\/p>\n Tamb\u00e9m serviu de base para os assistentes virtuais de smartphones, como a Siri, da Apple, o Now, do Google, e a Cortana, da Microsoft.<\/p>\n Neste momento, m\u00e1quinas assim est\u00e3o aprendendo em vez de pensar. \u00c9 alvo de controv\u00e9rsia se \u00e9 poss\u00edvel programar uma m\u00e1quina para pensar, j\u00e1 que a complexa natureza do pensamento humano tem intrigado cientistas e fil\u00f3sofos h\u00e1 s\u00e9culos.<\/p>\n E ainda assim restar\u00e3o elementos da mente humana, como sonhar acordado, por exemplo, que m\u00e1quinas nunca ser\u00e3o capazes de replicar.<\/p>\n Ainda assim, a habilidade destes computadores vem melhorando, e a maioria das pessoas concorda que a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 entrando em sua era de ouro e s\u00f3 se tornar\u00e1 mais eficiente aqui daqui em diante.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Do jeito que a humanidade caminha, a\u00a0intelig\u00eancia das m\u00e1quinas se equiparar\u00e1 \u00e0 de humanos at\u00e9 2050, gra\u00e7as a uma nova era na sua capacidade de aprendizado, segundo avalia\u00e7\u00e3o de especialistas em rob\u00f3tica ouvidos pela BBC. 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