E Tudo Pensado Para Dispositivos Móveis

E Tudo Pensado Para Dispositivos Móveis 1

Cem bilhões de neurônios com centenas de trilhões de conexões. O cérebro humano é uma máquina quase perfeita. A dia de hoje, depois de um vasto avanço tecnológico, durante décadas, não existe uma máquina que alcance este nível de desenvolvimento.

Gigantes como Google ou Facebook levam anos trabalhando pra comprar um futuro com uma verdadeira Inteligência Artificial: Existem abundantes teóricos da singularidade tecnológica, que neste momento colocou data, em que momento as máquinas serão capazes de ter um posicionamento puramente humanos.

O correto é que, apesar de Vinge, Kurzweil e Armstrong são eminentes no campo da Inteligência Artificial, é possível que o que todos nós entendemos como uma máquina ‘humana’ tarde, pouco mais de 15 ou trinta anos. Ainda assim, há pesquisas e startups no ramo de machine learning (aprendizado de máquina) e o deep learning (aprendizado profundo) que estão a marcar o rumo desse futuro.

o Que é o deep learning e como modificar o mundo? O deep learning é a utilização de algoritmos pra fazer representações abstratas de dicas e descomplicar a aprendizagem automática (machine learning). Isso permite que uma máquina, a partir desses padrões de dados, seja apto de diferenciar a fala, o movimento, um sinal ou uma imagem. Não é uma linha de trabalho nova, todavia há anos o custo deste tipo de procura era muito grande.

Hoje, é mais econômica e várias empresas ativam o investimento. As grandes tecnológicas estão apostando no desenvolvimento e pela melhoria de algoritmos de reconhecimento de vozes, imagens e textos. O Google construiu com sucesso redes neurais que reconhecem vozes em telefones Android e imagens no Google Plus. O Google leva mais de dois anos, fazendo movimentos interessantes no campo do deep learning e a Inteligência Artificial. A corporação comprou DeepMind em janeiro de 2014, por um valor que ronda os 290 milhões de euros.

A empresa fundada em 2012 por Acessórios Hassabis, Shane Legg e Mustafa Suleiman pulou pela arena tecnológico por usar algoritmos de machine learning em comércio eletrônico ou jogos de vídeo. Ao conclusão, o objetivo é avançar pela criação de um mecanismo de pesquisa que seja capaz de compreender e responder as solicitações dos usuários, como alguém.

  1. 85 Wikipédia como meio publicitário pra um artista
  2. Muda o valor de Tamanho pra 0 (zero)
  3. Muita melhor performance que a Beta 2 e mesmo que o Windows XP
  4. quinze h Miyamoto na apresentação, citando do Super Mario
  5. três lugar
  6. dois As fortificações de Florença

O outro extenso jogador do aprendizado profundo é Facebook e portugal (humana) é Yann LeCun, professor do Instituto Courant de Ciências Matemáticas da Universidade de Nova York e especialista em machine learning. É uma das menos pessoas capazes no mundo de montar um algoritmo por intermédio do zero. Ele foi o criador da primeira versão de problema backpropagation, um algoritmo de aprendizado supervisionado para treinar redes neurais artificiais.

Suas investigações no campo da clareza de imagens e reconhecimento de voz é o que levou Mark Zuckerberg a contratá-lo para o laboratório de Inteligência Artificial. Como o mesmo LeCun reconheceu em uma entrevista, a ideia é fazer um algoritmo que possa ser qualificado de compreender o tema que seus usuários sobem à internet. Mas no momento em que falamos de entender, é fazê-lo como o faria um ser humano. Em Portugal também existem organizações que aplicam os conhecimentos de machine learning em prol de seus freguêses.

Uma das mais significativas é a Inbenta, dedicada ao desenvolvimento de software de processamento de linguagem natural. Sua tecnologia permite que uma máquina, entenda e tenha em mente da conversa com uma pessoa, graças à incorporação de retenção cognitiva, memória e detecção de contexto nas interações de suas máquinas e os usuários. Outro dos expoentes nacionais do deep learning é Sherpa, uma corporação que planejou um sistema que combina as funções de pesquisa, assistente de pessoal e modelo preditivo.