Descobrindo Gatos no YouTube
Andrew Ng é agora o diretor do Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade de Stanford na Califórnia, mas foi ele quem convenceu o Google a deixá-lo usar seus dados e computadores no que agora é chamado de Google Brain. Uma rede neural com aproximadamente um milhão de neurônios simulados, e um bilhão de conexões simuladas. A habilidade do projeto em encontrar gatos foi uma incrível demonstração de aprendizado não-supervisionado - a tarefa de aprendizado mais complicada, porque os dados de input chegam sem nenhuma informação explicativa, como nomes, títulos ou categorias. O aprendizado profundo tem a propriedade de que, se você alimentar o sistema com mais dados, ele fica cada vez melhor em predizer os resultados corretamente.
Expectativas crescentes
Com vitórias em reconhecimento de imagens e fala, agora existe um interesse crescente na aplicação de aprendizado profundo para entender discursos humanos suficientemente bem, a ponto de conseguir responder perguntas e parafraseá-los. Outro interesse é na tradução de textos. Isso já é feito usando regras escritas à mão e análises estatísticas de textos conhecidos, mas espera-se que técnicas de aprendizado profundo sejam capazes de tornar essas traduções muito mais suaves e parecidas com uma tradução humana. Isso provavelmente eliminaria alguns resultados cômicos que as vezes encontramos no Google Tradutor. Estes avanços criaram um clima de expectativa em torno de inteligência artificial. Segundo o professor Andrew Ng, os algoritmos de aprendizagem profunda não são os únicos do tipo, mas são provavelmente os melhores – e certamente, os mais fáceis. É por isso que são uma grande promessa para o futuro. Para os cientistas da computação, dominar técnicas de aprendizagem profunda pode ser sinônimo de fazer muito dinheiro. Nos últimos anos, várias empresas como Google, Apple e IBM foram abocanhando startups e pesquisadores com experiência em aprendizado profundo. Os resultados para os consumidores incluem
softwares capazes de separar fotos com mais eficiência, entender comandos de voz e traduzir textos estrangeiros. Para cientistas e indústria, o aprendizado profundo pode mapear redes neurais reais do cérebro humano ou predizer funções de proteínas. Apesar dos recentes sucessos, o aprendizado profundo ainda está na sua infância e há muito a ser desenvolvido. Ou seja, há muitas oportunidades para pesquisadores, estudantes e startups que trabalham na área. ■
Um dos neurons da rede neural artificial, treinado a partir de frames não categorizados retirados de vídeos do YouTube, aprendeu a detectar gatos. A imagem ao lado mostra como o neuron “entende” um gato.
Artigo escrito com base em:
Foto: Andrew Ng (2012)
»» Mohamed, A. et al, IEEE Int. Conf. Acoustics Speech Signal Process. (2011) »»Andrew Y. Ng et al. (2012) Preprint at: http:// arxiv.org/abs/1112.6209 »» Nicola Jones, Nature 505, 146–148 (2014)
12 | Revista Polyteck | www.polyteck.com.br
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O professor Andrew Ng é um dos fundadores do Coursera, uma empresa de tecnologia educacional que trabalha em parceria com várias universidades de classe mundial para disponibilizar cursos online gratuitamente. Ele e o professor Geoffrey Hinton ministram cursos de redes neurais regularmente na plataforma. Foto: Ariel Zambelich/Wired Coursera: http://www.coursera.org/