GOOGLE, FACEBOOK E MICROSOFT VEEM SEU FUTURO NA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Por 28 de novembro de 2016Highlights, Inteligência Artificial

Torba Azenha

Não é mais nenhum mistério para o mundo da ciência (e dos negócios) os movimentos audaciosos dos 3 grandes da internet para acelerar o progresso da inteligência artificial em suas organizações.

No final de setembro, a Microsoft anunciou a formação de um novo grupo chamado “Microsoft AI and Research Group”, com mais de 5 mil cientistas e engenheiros de informática focados em levar a IA para os produtos da empresa, incluindo o mecanismo de busca Bing, o assistente digital Cortana e as suas incursões em robótica.

Já o Google fez uma contratação de peso (e milionária, dizem): a famosa Fei-Fei Li, que, como diretora do “Artificial Intelligence and Vision labs at Stanford University”, supervisionou a criação do pioneiro ImageNet, um vasto banco de dados de imagens projetado para acelerar o desenvolvimento da IA que pode “ver”. Fei-Fei vai chefiar uma equipe na operação de computação em nuvem do Google, criando serviços on-line abertos para que qualquer um possa construir seu próprio sistema de IA. O “Cloud Machine Learning Group” prova que o Google não está só interessado em reorganizar a tecnologia da “nuvem”, mas também mudar a forma como a empresa organiza e opera o seu negócio.

O Facebook também investiu em um laboratório de pesquisa (bem como numa equipe de craques), o “Applied Machine Learning Group”. Sua missão é impulsionar a IA em toda a família de produtos Facebook, e, diz a empresa, já está funcionando: um em cada cinco engenheiros do Facebook trabalha em alguma tecnologia de “machine learning” no dia-a-dia.

O problema para todas essas empresas é, como falamos recentemente em A Grande Caçada aos Talentos da Inteligência Artificial, encontrar os pesquisadores necessários para conduzir todo esse trabalho. A “deep neural networking” (onde os cientistas, em vez de codificarem o software para se comportar de uma determinada maneira, treinam as máquinas para entender grandes quantidades de dados) só recentemente entrou no “mainstream”, e apenas algumas Fei-Fei Lis surgiram.

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