Construindo Jarvis. Por Mark Zuckerberg

Uma das melhores coisas que podem acontecer quando há uma expectativa muito grande em sua área de atuação em tecnologia é quando alguém muito conhecido tem uma mesma opinião de empirismo cético a cerca do estado da arte.

Mark Zuckerberg colocou uma meta em 2016 para construir o seu próprio Jarvis  (pra quem não sabe o Jarvis é o robô assistente que utiliza machine learning para auxiliar o Tony Stark em Iron Man) como uma forma de aprender sobre Inteligência Artificial e ver o estado da arte sobre o que estava sendo feito e usar isso em benefício próprio para realização de tarefas domésticas.

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Arquitetura do Jarvis

O que pode ser dito no que diz respeito ao estado da arte em Machine Learning é que fora a parte de interconectividade com devices (que é um campo que pessoalmente eu não conhecia tantas limitações), não há nada de novo no front em termos algorítmicos em relação às restrições já conhecidas na academia.

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Versão Beta do Jarvis.

O ponto extremamente positivo aqui, é que aos poucos todo o conhecimento da academia (que ainda está muito na frente da indústria) já está sendo transposto para a vida das pessoas, mesmo que ainda em termos de aplicações simples.

Em outras palavras, a automação de tarefas domésticas é hoje um problema muito mais de engenharia do que de tecnologia em si. E isso é ótimo.

Muito do que se discute em relação à Machine Learning tem muito de hype é verdade; mas se ao mesmo tempo isso amplifica mais ainda o discurso comercial atitudes como essa do Mark desmistifica o que é Machine Learning/Inteligência Artificial e contribuí para eliminar arrefecer o Inverno Nuclear em relação a Machine Learning e Inteligência Artificial causado pelo hype sobre esses dois campos de estudo.

Abaixo algumas partes do relato do Mark Zuckerberg:

Sobre a dificuldade de fazer a ligação do Jarvis com dispositivos não conectados à internet:

(…)Further, most appliances aren’t even connected to the internet yet. It’s possible to control some of these using internet-connected power switches that let you turn the power on and off remotely. But often that isn’t enough. For example, one thing I learned is it’s hard to find a toaster that will let you push the bread down while it’s powered off so you can automatically start toasting when the power goes on. I ended up finding an old toaster from the 1950s and rigging it up with a connected switch. Similarly, I found that connecting a food dispenser for Beast or a grey t-shirt cannon would require hardware modifications to work.
For assistants like Jarvis to be able to control everything in homes for more people, we need more devices to be connected and the industry needs to develop common APIs and standards for the devices to talk to each other.(…)

Sobre a dificuldade semântica que as máquinas tem para lidar com alguns tipos de ambiguidade na comunicação:

(…)Music is a more interesting and complex domain for natural language because there are too many artists, songs and albums for a keyword system to handle. The range of things you can ask it is also much greater. Lights can only be turned up or down, but when you say “play X”, even subtle variations can mean many different things. Consider these requests related to Adele: “play someone like you”, “play someone like adele”, and “play some adele”. Those sound similar, but each is a completely different category of request. The first plays a specific song, the second recommends an artist, and the third creates a playlist of Adele’s best songs. Through a system of positive and negative feedback, an AI can learn these differences.(…)

A respeito da oportunidade de negócios em recomendação:

(…)it also knows whether I’m talking to it or Priscilla is, so it can make recommendations based on what we each listen to. In general, I’ve found we use these more open-ended requests more frequently than more specific asks. No commercial products I know of do this today, and this seems like a big opportunity.(…)

Uma ótima ideia que pode ser adaptada por governos através de suas secretarias de segurança para mapeamento de desaparecidos e criminosos (será um novo Minority Report?)

(…) I built a simple server that continuously watches the cameras and runs a two step process: first, it runs face detection to see if any person has come into view, and second, if it finds a face, then it runs face recognition to identify who the person is. Once it identifies the person, it checks a list to confirm I’m expecting that person, and if I am then it will let them in and tell me they’re here. (…)

Como já discutimos na Movile, o chat é imortal!

(…)This preference for text communication over voice communication fits a pattern we’re seeing with Messenger and WhatsApp overall, where the volume of text messaging around the world is growing much faster than the volume of voice communication. This suggests that future AI products cannot be solely focused on voice and will need a private messaging interface as well.(…)

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