{"id":40936,"date":"2019-04-01T11:31:32","date_gmt":"2019-04-01T14:31:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/?p=40936"},"modified":"2024-05-20T10:50:23","modified_gmt":"2024-05-20T13:50:23","slug":"nobel-da-computacao%e2%80%8b-vai-para-os-pais-do-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/2019\/04\/01\/nobel-da-computacao%e2%80%8b-vai-para-os-pais-do-deep-learning\/","title":{"rendered":"“Nobel da Computa\u00e7\u00e3o”\u200b vai para os pais do Deep Learning"},"content":{"rendered":"

*Por\u00a0Vinicius Soares<\/em><\/p>\n

Embora o termo “Intelig\u00eancia Artificial” esteja em alta, este n\u00e3o \u00e9 exatamente um assunto novo. As primeiras pesquisas no assunto vem de meados do s\u00e9culo passado.<\/em><\/p>\n

O termo “Intelig\u00eancia Artificial” foi utilizado pela primeira vez em 1955 por John McCarthy como “a ci\u00eancia e engenharia de construir m\u00e1quinas inteligentes”. Al\u00e9m disto, uma das organiza\u00e7\u00f5es mais respeitadas no estudo de Intelig\u00eancia Artificial, a\u00a0AAAI\u00a0<\/a>(Association for the Advancement of Artificial Intelligence), existe desde 1979.<\/p>\n

Mas foi na hist\u00f3ria recente, mais especificamente na atual d\u00e9cada, que as t\u00e9cnicas de Deep Learning popularizaram as aplica\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial, extrapolando as fronteiras dos ambientes de pesquisa para se transformarem em ferramentas de desenvolvimento de produtos. Passou a ser comum falar sobre sistemas de reconhecimento facial, assistentes inteligentes e carros aut\u00f4nomos, por exemplo.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Neste ano, no carnaval da Bahia, as autoridades brasileiras j\u00e1 utilizaram reconhecimento facial para identificar um fugitivo em meio \u00e0 multid\u00e3o. Imagem: Secretaria de Seguran\u00e7a P\u00fablica da Bahia\/Divulga\u00e7\u00e3o<\/em><\/p>\n

A grande maioria destas aplica\u00e7\u00f5es deriva de uma mesma base tecnol\u00f3gica: as Redes Neurais (Neural Networks). E foi sobre esta base que Geoffrey E Hinton, Yann LeCun e Yoshua Bengio aprofundaram seus estudos ao longo de 30 anos, criando redes neurais com uma complexidade t\u00e3o grande de camadas que foram batizadas como “Deep Neural Networks”, criando a infraestrutura de software necess\u00e1ria para as atuais aplica\u00e7\u00f5es de “Deep Learning”, as t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina que requerem uma quantidade de dados menor para ser treinada e ainda assim apresentam resultados superiores quando comparados \u00e0s t\u00e9cnicas anteriores.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagem:\u00a0BecomingHuman.ai<\/a><\/p>\n

E como reconhecimento a estas contribui\u00e7\u00f5es, resultados de uma vida de pesquisa, o trio acaba de receber o Pr\u00eamio Turing (Turing Award), carinhosamente apelidado de Nobel da Computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagem:\u00a0Association for Computing Machinery<\/a><\/p>\n

Confira mais detalhes sobre o pr\u00eamio na p\u00e1gina do\u00a0Turing Awards<\/a>.<\/p>\n

\"\"*Vinicius Soares \u00e9 especialista em Intelig\u00eancia Artificial e atua com treinamento, consultoria e projetos. Entre outras atividades, desenvolveu um curso de Intelig\u00eancia Artificial para gestores, onde conceitos t\u00e9cnicos s\u00e3o desmistificados em vocabul\u00e1rio de f\u00e1cil entendimento para facilitar a tomada de decis\u00e3o. S\u00e3o oferecidas turmas abertas em S\u00e3o Paulo ou In Company.<\/em><\/p>\n

*Os artigos publicados com assinatura, n\u00e3o traduzem necessariamente a opini\u00e3o do Instituto de Engenharia. Sua publica\u00e7\u00e3o obedece ao prop\u00f3sito de estimular o debate dos problemas brasileiros e de refletir as diversas tend\u00eancias do pensamento contempor\u00e2neo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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