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inteligência artificial

Empresa de AI quer que máquinas aprendam diversas disciplinas

Publicado:
18/01/2017 às 10:40
Leitura
2 minutos
Empresa de AI quer que máquinas aprendam diversas disciplinas

Juergen Schmidhuber ensinou um computador a estacionar um carro. Ele também está mostrando à mesma máquina como funciona o comércio de ações e de que forma é possível encontrar falhas na produção de aço. Em sua visão, um regime de treinamento aleatório é fundamental para a criação da inteligência artificial, que em breve poderá resolver qualquer problema.

As teorias de inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) de Schmidhuber têm peso. Em 1997, ele foi coautor de um paper que estabeleceu as bases para os sistemas de AI modernos. Ele introduziu uma forma de memória modelada baseada no cérebro humano que ajuda os computadores a tomar decisões com base no contexto e experiências anteriores. O conceito sustenta as redes de AI mais modernas.

Hoje, o executivo é chefe de um instituto suíço de AI que provou ser terreno fértil para muitos dos melhores especialistas do mundo. O New York Times recentemente se referiu a ele como o possível pai de AI.

Nos últimos dois anos, Schmidhuber tem trabalhado em relativa obscuridade em uma pequena empresa chamada Nnaisense SA. À medida que suas ambições cresceram, a companhia levantou sua primeira rodada de capital. O financiamento mostra que os investidores estão dispostos a fazer uma aposta na grande ideia de Schmidhuber – de que quanto mais aprende diversos temas, melhor fica a AI.

Schmidhuber acredita que ao contratar os serviços de sua empresa para uma variedade de indústrias, as habilidades aprendidas em cada trabalho gradualmente formam uma bola de neve em um sistema capaz de enfrentar qualquer desafio.

A Nnaisense trabalhou recentemente com a unidade de automóveis de luxo Audi da Volkswagen para criar um carro miniaturizado capaz de estacionar sozinho. O sistema usou câmeras para ensinar a si mesmo como dirigir por conta própria. Outras plataformas de condução autônomas dependem de muitos outros sensores para encontrar o caminho de volta com base em parâmetros predeterminados.

“O que queremos é não ter de fazer a máquina aprender uma solução para cada problema a partir do zero”, comentou Faustino Gomez, diretor-executivo da Nnaisense.

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