|
Getting your Trinity Audio player ready...
|
Em 2015, a Alphabet (empresa mãe do Google), adquiriu a DeepMind, empresa de pesquisa em inteligência artificial (IA). Fundada e sediada em Londres em 2010, a DeepMind é conhecida por suas contribuições significativas para a pesquisa e desenvolvimento de IA. O destaque principal da empresa está no campo do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo.
A empresa tem como objetivo fundamental criar IA que possa aprender e raciocinar como seres humanos. Dessa forma, o resultado poderá trazer sistemas mais inteligentes e capazes de resolver problemas complexos.
Nesse artigo, vamos nos aprofundar um pouco mais no Google DeepMind e quais as sua contribuições fundamentais para a AI.
O Google DeepMind e suas contribuições
1. Aprendizado profundo e redes neurais convolucionais (CNNs):
O DeepMind foi pioneiro na aplicação bem-sucedida de redes neurais convolucionais (CNNs) para o reconhecimento de objetos em imagens.
Desse modo, isso levou a um avanço significativo no campo da visão computacional, permitindo que as máquinas identificassem objetos, rostos e padrões em imagens com uma precisão sem precedentes.
As CNNs, ou Convolutional Neural Networks em inglês são um tipo especializado de arquitetura de redes neurais profundas. Assim, elas são projetadas para processar e analisar dados que possuem uma estrutura de grade. Isso inclui imagens e dados de séries temporais. Foram especialmente desenvolvidas para tarefas de visão computacional, onde a detecção e extração de características em imagens são fundamentais.
Elas foram inspiradas pela organização do córtex visual humano, onde diferentes regiões do cérebro respondem a partes específicas do campo visual. Nesse sentido, essas redes são capazes de capturar automaticamente características hierárquicas e complexas, como bordas, texturas e padrões, em diferentes níveis de abstração, permitindo uma representação eficaz de objetos nas imagens.
Essas características têm sido essenciais no campo da visão computacional. Desse modo, seu papel fundamental está presente em muitas aplicações, como reconhecimento de objetos, detecção de rostos e análise de imagens médicas.
2. AlphaGo e jogos de tabuleiro:
Talvez uma das realizações mais famosas do DeepMind tenha sido o desenvolvimento do AlphaGo. Dessa forma, o programa ficou famoso em 2016, quando desafiou o campeão mundial de Go, Lee Sedol, em uma série de partidas. O AlphaGo venceu quatro das cinco partidas, demonstrando a capacidade da IA em superar desafios altamente complexos e imprevisíveis.
Go é um jogo de tabuleiro milenar originário da China, conhecido por sua complexidade estratégica e vasta quantidade de possibilidades. Por outro lado, diferente de outros jogos, como xadrez, onde o número de movimentos possíveis é relativamente limitado, o Go apresenta uma quantidade quase inimaginável de posições e jogadas.
O AlphaGo foi projetado para dominar o jogo, um desafio notoriamente difícil para as abordagens tradicionais de inteligência artificial devido à sua natureza complexa e ao alto número de combinações possíveis.
A abordagem do AlphaGo envolveu:
Redes neurais convolucionais (CNNs):
O programa usou redes neurais convolucionais para avaliar a posição das peças no tabuleiro e identificar padrões estratégicos.
Aprendizado por reforço:
O AlphaGo foi treinado utilizando aprendizado por reforço, onde ele jogou milhões de jogos contra si mesmo. Dessa forma, ele aprendeu a melhorar suas estratégias a partir dos resultados desses jogos e das recompensas que obteve.
Árvore de pesquisa Monte Carlo (MCTS):
O AlphaGo utilizou a técnica de MCTS para explorar e avaliar possíveis movimentos em uma profundidade maior, ajudando-o a tomar decisões mais informadas.
O sucesso do AlphaGo teve um impacto significativo no campo da inteligência artificial e inspirou novas pesquisas e avanços. Desse modo, ele também abriu portas para aplicações em áreas como medicina, pesquisa científica e muito mais. São áreas onde a IA especialmente pode ser usada para resolver problemas complexos que anteriormente pareciam intransponíveis.
3. O AlphaZero e a multiplicação de matrizes
Outra notável conquista da DeepMind foi o desenvolvimento do AlphaZero. Nesse sentido, ele é uma evolução do AlphaGo, e tornou-se notável por sua capacidade de aprendizado por reforço, aprendendo e dominando jogos através do autoaprendizado. Dessa forma, o aplicativo não depende de dados humanos ou jogadas pré-programadas para atuar.
Além de suas realizações em jogos de tabuleiro, o AlphaZero também demonstrou a capacidade de acelerar a resolução de problemas complexos, como a multiplicação de matrizes.
A multiplicação de matrizes é um cálculo essencial para diversas aplicações, que vão desde a exibição de imagens em tela até a simulação de sistemas complexos de física. Além disso, ela também é essencial no machine learning.
Desse modo, o AlphaZero surpreendeu ao mostrar que sua abordagem de aprendizado por reforço e autoaprendizado poderia ser aplicada para acelerar a multiplicação de matrizes, batendo o recorde que já perdurava por mais de 50 anos.
E para não deixar nenhuma dúvida de sua capacidade, a nova versão batizada de AlphaDev, acelerou ainda mais os cálculos e aumentou em 70% a solução de cálculos de organização de itens em lista. Além disso, acelerou em 30% um algoritmo fundamental usado na criptografia.
O AlphaZero não só revolucionou a forma como as IA aprendem e jogam jogos, mas também demonstrou sua capacidade de gerar insights em outras áreas, acelerando processos computacionalmente intensivos.
4. Saúde e ciência:
Além dos jogos, o DeepMind também está focado em aplicar suas tecnologias em domínios como saúde e ciência.
Dessa forma, a DeepMind desenvolveu algoritmos de IA capazes de analisar imagens médicas e auxiliar diagnósticos médicos, assim como modelar complexas interações moleculares para avançar na pesquisa científica.
5. Ética e segurança:
O DeepMind também tem demonstrado um compromisso com a ética e a segurança da IA. A empresa contribuiu para o desenvolvimento de diretrizes para pesquisa responsável em IA explorando maneiras de mitigar riscos potenciais associados ao avanço da inteligência artificial.
Resumindo…
O Google DeepMind está revolucionando a inteligência artificial por meio de suas conquistas em diversos campos, desde jogos até medicina e ética. Assim, suas pesquisas têm o potencial de moldar o futuro da IA tornando-a mais poderosa, eficiente e, ao mesmo tempo, responsável.
Marcel Castilho é especialista em marketing digital, neuromarketing, neurociência, mindfulness e psicologia positiva. Além de publicitário, também é Master em Programação Neurolinguística. É fundador e proprietário da Vero Comunicação e também da agência digital Vero Contents.
