Inteligência artificial do Google está aprendendo a como salvar sua vida
Divisão DeepMind está aplicando aprendizado profundo a análises de dados para entregar medicina personalizada
O sucesso surpreendente que o sistema de inteligência artificial do Google, o AlphaGo, obteve no jogo de tabuleiro foi tomado por muitos como a superação do computador sobre a inteligência humana. Mas o pesquisador do Google, David Silver, não vê este sendo o caso. Ao invés disso, ele prevê um mundo de benefícios em potencial.
Como um dos principais responsáveis por trás da divisão DeepMind do Google, que desenvolveu o AlphaGo – o sistema que derrotou o campeão mundial sul-coreano de Go, Lee Se-dol em 4 jogos a 1 em março deste ano, Silver acredita que o próximo papel da tecnologia é o de ajudar a avançar a saúde humana.
“Nós gostaríamos de usar essas tecnologias para ter um impacto positivo no mundo real”, afirmou Silver durante palestra voltada a pesquisadores de inteligência artificial durante conferência realizada nessa terça-feira (12), em Nova York.
Com mais combinações possíveis de tabuleiros que átomos no universo, o Go tem sido considerado o último desafio para pesquisadores de inteligência artificial.
Inicialmente, o AlphaGo foi treinado com estratégias de especialistas humanos, depois em milhões de partidas em espécie de modo auto-jogo. Em sua vitória contra Se-dol, seus movimentos no tabuleiro foram descritos por especialistas como “criativos” de forma que eles pareciam não ter sido apenas copiados diretamente de seus treinamentos anteriores.
Agora, a divisão DeepMind está aplicando a inteligência de aprendizado profundo do AlphaGo a aplicações que incluem análises de dados de saúde e assistentes do setor para entregar medicina personalizada, disse Silver.
No início desse ano, a iniciativa lançou uma divisão voltada para a saúde. Nesse mês, anunciou uma parceria de pesquisa com um hospital de olhos no Reino Unido que tem como foco aplicar aprendizado de máquina para pesquisas em retinopatia diabética e degeneração macular relacionada a idade. Também tem trabalhado em uma série de aplicativos móveis para a área clínica.
Muitos dos avanços da Inteligência Artificial que permitiram o AlphaGo alcançarem o sucesso no Go poderiam levá-lo aos mesmos resultados na indústria de healthcare. A tecnologia é baseada em redes neurais e aprendizado de reforço, permitindo que o sistema ensine a si mesmo com o tempo.
“É claro que vencer Se-dol foi excitante, mas para mim, mais animador do que o próprio feito foi a maneira como o AlphaGo o fez”, explica Silver. Ele mostra que consegue aprender a partir de dados e jogar sozinho para descobrir a melhor saída por si mesmo”
Aprendizado por reforço tem sido considerado há um tempo como um sonho antigo. “Agora, a sensação é que esses métodos realmente funcionam. Nós não estamos perto de ter concluído com o AlphaGo”.
Fonte: IDGNOW