• quinta-feira , 21 março 2019

Qual o próximo passo do Facebook com inteligência artificial?

Laboratório de pesquisas da empresa realiza estudos há cinco anos e prevê máquinas que aprendem sozinhas

. (Reprodução/Getty Images)

São Paulo — O Facebook cada vez mais deixa de se basear apenas na manutenção da rede social que deu origem a uma das maiores empresas de tecnologia do século. Além de apostar em outras plataformas de interação, como o Instagram e o WhatsApp, a companhia tem investido alto nas tecnologias “do futuro”. Um dos maiores exemplos disso é o seu Laboratório de Inteligência Artificial (FAIR), que completa cinco anos neste mês, como lembra uma reportagem do site TechCrunch.

O local funciona como um centro de pesquisa, tem oito unidades pelo mundo e pretende estar na linha de frente das próximas iniciativas da empresa fundada por Mark Zuckerberg. E seus futuros projetos incluem até mesmo fazer com que máquinas criem algum bom senso.

Pesquisa, comunidade e pensamento a longo prazo

A criação do FAIR, no final de 2013, foi um marco na história do Facebook. Acostumada a focar em projetos de curto prazo (até seis meses para a conclusão), a empresa entendeu que precisava de um lugar onde fosse permitido criar, testar e avaliar as ideias sem pressão por resultados rápidos. Além disso, os trabalhos de pesquisa costumam ser publicados como artigos científicos, beneficiando toda a comunidade de pesquisadores de inteligência artificial pelo mundo. Uma linha do tempo com as contribuições foi publicada pelo Knightlab, laboratório de jornalismo da Universidade Northwestern, em comemoração aos cinco anos do laboratório.

Porém, como tudo no Vale do Silício, existe uma verdadeira corrida entre as empresas sobre o domínio e lançamento das tecnologias mais recentes e inovadoras. Assim, a separação entre o FAIR e a área de Aprendizado de Máquina Aplicado (AML) do Facebook é o que garante a paz da equipe, na visão do cientista chefe de inteligência artificial do Facebook, Yann LeCun. Para ele, a medida é o que dá ao grupo “enorme margem de manobra para realmente pensar a longo prazo”, conforme explicou ao TechCrunch.

A estratégia de operação do FAIR parece ter agradado os líderes do Facebook, já que o grupo se expandiu e hoje tem laboratórios em Menlo Park, Nova York, Paris, Montreal, Tel Aviv, Seattle, Pittsburgh e Londres. Parcerias com universidades também têm sido um ponto forte da iniciativa.

Assistentes virtuais, imagens e auto-aprendizado

Para LeCun, uma das maiores tendências na qual a equipe aposta é a melhoria das respostas que as interações com as máquinas darão aos usuários. “Tivemos esse projeto que é um sistema de perguntas e respostas que basicamente pode responder a qualquer questão se as informações estiverem em algum lugar na Wikipédia. Porém, ainda não é possível tirar dúvidas realmente complicadas, que exigem a extração de informações de vários artigos da Wikipédia e referências cruzadas”, disse o cientista ao TechCrunch.

Essas ideias poderão ser aproveitadas no próprio assistente do Facebook, lançado recentemente. O laboratório da empresa inclusive pretende aprimorar a capacidade de suas máquinas aprenderem sozinhas, sem supervisão de um ser humano. Segundo LeCun, o FAIR já utiliza técnicas que permitem às máquinas traduzir textos entre idiomas para os quais elas não foram treinadas inicialmente. “O grande objetivo que estamos almejando é essa ideia de aprendizado auto-supervisionado — fazer com que as máquinas aprendam mais como humanos e animais e exigindo que elas tenham algum tipo de bom senso.”

Evolução do sistema de computação visual do Facebook (2012-2017) (Facebook/Reprodução)

Outra área na qual o FAIR tem investido é o aprendizado de máquina relacionado à leitura de imagens. A equipe aposta no progresso da compreensão contextual das máquinas, e LeCun afirma que elas deverão ficar cada vez mais precisas. “Você verá sistemas que podem não apenas reconhecer o objeto principal em uma imagem, mas basicamente delinear todos os objetos e fornecer uma descrição textual do que está acontecendo na imagem, uma espécie de compreensão diferente e mais abstrata do que está acontecendo”, explica. Fonte: Portal Exame

 

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