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Aminta Brauer
Ao longo dos anos a gigante de tecnologia empenhou cada vez mais esforos na ideia de criar uma busca totalmente refinada e humanizada, adaptada as necessidades especificas de cada um de seus usurios. Nas palavras de Larry Page, co-fundador do google e CEO da Alphabet, holding que atualmente controla o google e diversas outras empresas do grupo:
Machine Learning basicamente a habilidade de um computador de aprender por conta prpria uma determinada tarefa sem que aquela informao tenha sido programada. Isso ocorre atravs do reconhecimento de padres entre uma srie de dados aleatrios at que esses dados possam ser classificados em grupos comuns, com caractersticas bem definidas.
Um exemplo de Machine Learning se deu nos primrdios do Google, quando o tradutor estava em suas etapas iniciais de desenvolvimento. O primeiro passo para construir o tradutor do Google como o conhecemos hoje se deu com um Input macio de documentos traduzidos no algoritimo, de modo que este pudesse identificar passo a passo os padres que se repetiam em cada lngua ate poder ser capaz de mapear pontos em comum em diferentes lnguas, montando um sistema de correspondncia e adquirindo a partir da a habilidade de traduzir sites em lnguas que nem os prprios engenheiros do Google conheciam.
J o Deep Learning uma forma mais apurada de machine Learning, pela qual se busca criar uma forma de inteligncia artificial que se baseia no modo como o prprio crebro humano se organiza, aprende e absorve novos dados, e tira concluses a partir deles. Isso feito a partir daquilo que se chama de redes neurais artificiais, ou simplesmente, redes neurais
Uma rede neural basicamente emula esse mesmo processo atravs de cdigos programados, com uma diferena marcante de que os neurnios artificiais so organizados de forma mais simples, em camadas, ao contrrio da complexa estrutura do crebro humano.
Nas primeiras camadas temos aquilo que chamamos de identificadores de caractersticas, uma verso artificial dos sentidos humanos. Sempre que um Input de arquivos de sons, imagens, texto, etc. alimentado no sistema, ele detecta o que esses arquivos so identificando aquilo que ele considera como caractersticas chave neles.
Atualmente, a capacidade de redes neurais se tornou muito mais potente, se tornando quase assustadoramente semelhantes ao que uma pessoa faria em uma situao semelhante. Mas para entender isso precisamos voltar alguns anos atrs, quando um pesquisador reacendeu todo o entusiasmo ao redor das redes neurais e de suas aplicaes no campo da Inteligncia artificial: Geoff Hinton.
A ideia de redes neurais permeia o campo da inteligncia artificial desde a dcada de 80, pelo menos. O conceito de construir uma inteligncia artificial que emule o funcionamento do crebro humano sempre provocou intenso entusiasmo e alvoroo na comunidade de pesquisadores de A. I.
Entretanto, ao longo dos anos, com a falta de avanos iniciais no campo das redes neurais, o entusiasmo foi diminuindo gradativamente ao ponto de ser questionado se redes neurais artificiais teriam de fato alguma aplicao prtica.
Back propagation um mtodo utilizado para calcular o grau de erro cometido por cada neurnio em uma rede neural artificial aps um determinado montante de dados terem sido analisados. Basicamente, o que essa tcnica permite que as redes neurais obtenham uma forma de feedback muito mais eficiente para aprender com seus prprios erros, alm da habilidade de designar suas prprias caractersticas aos inputs analisados, alm daquelas que j tenham sido rotuladas pelos pesquisadores.
Em 1995, Geoff Hinton tentou aplicar a tcnica novamente, apesar de ainda haver uma grande limitao de capacidade computacional que poderia inviabilizar o experimento. Dessa vez, Hinton e seus pesquisadores alimentaram os inputs na rede neural sem qualquer tipo de rotulao, de modo a testar se essa poderia designar suas prprias caractersticas e fazer a classificao dos inputs sozinha. Para lidar com o problema da capacidade ainda limitada dos computadores poca foi utilizado uma espcie de truque matemtico pela qual todos os clculos realizados pela rede a medida em que as informaes iam passando pelas camadas neurais para serem classificadas sofriam aproximaes, o que reduzia o nmero de clculos necessrios e aumentava o nmero de iteraes possveis. Esse truque viabilizou, pela primeira vez, que as redes neurais pudessem executar um processo de aprendizado que no era possvel anteriormente.
Pela primeira vez, redes neurais tinham se mostrado capazes de reconhecer padres e caractersticas por conta prpria e classifica-los em grupos diferentes sem que houvesse qualquer tipo de interveno humana anterior ao experimento, como havia sido o caso nos testes anteriores. Somente aps o trabalho de anlise dos dados inputados realizado pela rede neural que os pesquisadores intervinham, rotulando os outputs mais bem sucedidos das mquinas.
Em 2007, Hinton deu uma palestra na sede do Google expondo os avanos obtidos em redes neurais que acabou culminando com a compra de sua empresa, a DNNresearch Inc, pela gigante de tecnologia, em 2013, trazendo um dos mais proeminentes pesquisadores de A.I. para o time de estrelas que o google vem montando nos ltimos anos no esforo de construir sua inteligncia artificial, que inclui grandes nomes como o grande Inventor e futurista Ray Kurzweil e o famoso cientista da computao Peter Norvig.
Em meados de 2013, duas das maiores empresas de tecnologia tentaram adquirir uma empresa de Inteligncia Artificial baseada em Londres, a Deep Mind. De um lado, o Facebook j estava quase nas fases finais de negociao, quando o Google conseguiu passar a frente e adquirir a Deep Mind por quase 500 milhes de dlares.
O principal fundador da Deep Mind Demis Hassabis, um prodgio do Xadrez e da programao que fez carreira na indstria de games e acabou fundando uma empresa de games. Mas o que Demis sempre sonhou em fazer desde a poca como programador de games era criar uma empresa que pudesse pela primeira vez chegar a construir uma tecnologia de Inteligncia Artificial Geral (Artificial General Intelligence), ou seja, uma A. I. que pudesse constantemente colher feedback do ambiente e se aprimorar, qualquer que fosse o domnio do conhecimento humano.
Esse seria um avano extremamente significativo comparado com as A. I. s que j existem h dcadas, que se enquadram naquilo que se chama de Inteligncia artificial estreita (Artificial Narrow intelligence), ou seja, uma mquina cuja inteligncia se aplica a uma tarefa ou atividade especfica, como por exemplo o Deep Blue, computador da IBM que em 1997 derrotou o campeo mundial de Xadrez Gary Kasparov, ou o prprio tradutor do Google, ambas mquinas que so excelentes em fazer uma coisa especfica, e nada mais.
Uma A.I. do tipo geral apresentaria inmeras possibilidades de aplicao na cincia, na medicina, energia e em qualquer outro campo que pudesse ser imaginado e a longo prazo seria capaz de resolver problemas em todas essas reas que nenhum humano jamais seria capaz de solucionar, pavimentando o caminho para um nvel de avano na qualidade de vida humana sem precedentes na histria. De fato, uma A.I. desse tipo a tecnologia com o maior potencial para construir um futuro fantstico para a humanidade.
Sendo uma companhia com o objetivo de construir uma tecnologia to fascinante e promissora fcil imaginar por qu a Deep Mind chamou a ateno de diversas gigantes tech desde que foi fundada em 2011, e acabou sendo adquirida pelo Google no final de 2013 aps uma negociao agressiva encabeada pelo co-fundador e CEO do Google (hoje CEO da Alphabet) Larry Page, ganhando de diversos concorrentes de calibre, dentre os quais o mais notrio era o Facebook.
Apesar de parecer algo totalmente fantasioso quando colocado nesses termos, o fato que tambm h a possibilidade dessa Inteligncia artificial que esta sendo desenvolvida pelo Google aps a compra da Deep Mind sair do controle, ou mesmo de ser usada com fins no muito benevolentes, o que, dado o poder desse tipo de tecnologia, no nada animador.
Em funo disso, o prprio Hassabis exigiu, como condio para a venda da Deep Mind ao Google, que fosse montado um conselho composto por Especialistas em A.I., neurocientistas e os professores mais expoentes de computao e Machine learning para supervisionar o progresso na utilizao da tecnologia da Deep Mind pelo Google. Outra exigncia foi a de que a tecnologia jamais fosse vendida ou licenciada para o exrcito.
Em ltima anlise, o que a tecnologia desenvolvida pela Deep Mind representa para o google uma forma de entregar resultados de busca completamente diferente do que se tem hoje. No lugar dos conhecidos fatores para ranquear, como contedo, otimizao on-page, links, etc. a partir do momento em que essa A. I. comear a ser integrada no motor de busca, cada vez mais nem os prprios engenheiros do Google sabero o que e o que no contabilizado para ranquear um site, j que o algoritimo estar em constante evoluo, com uma inteligncia artificial capaz de refinar constantemente quais resultados sero exibidos com o fim de aprimorar em larga escala a experincia dos usurios com o buscador.
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En pleno siglo XXI la popularidad de los compositores franceses de pera del XIX sigue ligada a tres nombres: Gounod, Bizet y Massenet. Otro grandes indispensables, de Meyerbeer a Halvy, pugnan por encontrar su hueco en el gran repertorio, especialmente el primero, que lleg a ser el ms influyente de toda Europa. Daniel-Franois-Esprit Aubert pertenece a ese grupo. Su catlogo abarca 70 ttulos y los ms importantes han recibido diversas grabaciones: Le cheval de bronze (2), Le domino noir (4), Fra Diavolo (9, en alemn, ruso, italiano, francs), Manon Lescaut (2), La muette de Portici (2); una cuentan Hayde, Gustave III y Les diamants de la couronne. Las grandes discogrficas no han dejado de prestarle atencin, de la filial francesa de EMI con Mady Mespl y Nicolai Gedda nada menos (Fra Diavolo, Manon Lescaut) o Alfredo Kraus y June Anderson (La muette de Portici), a Bruce Ford y Sumi Jo dirigidos por Richard Bonynge para DECCA (Le domino noir).
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