40 fatos surpreendentes de inteligência artificial sobre os quais vale a pena tuitar
Publicados: 2022-05-07Chore estragos e deixe twittar os tweets do Twitter.— Mark Antony, Julius Caesar (realmente)
Oprimido pelo dilúvio de informações de inteligência artificial da internet?
Sentindo-se tão impotente e à deriva diante de artigos de inteligência artificial e postagens de blog quanto aquele astronauta HAL 9000 morto? (Cedo demais?)
Não enlouqueça diante de informações esmagadoras. Abrace o caos com esses fatos tweetáveis sobre IA!
Fatos de inteligência artificial
Os fatos de IA que abordo abaixo estão organizados em três categorias:
- Noções básicas de inteligência artificial: a história, teoria e informações gerais que você precisa saber sobre IA
- Usos da inteligência artificial: como a IA está impulsionando negócios, medicina, indústria e tudo mais
- A inteligência artificial deixa o cabelo solto: usos estranhos, usos divertidos e coisas efêmeras.
Então leia e comece a twittar!
Noções básicas de inteligência artificial
1. O termo #inteligênciaartificial foi pensado por John McCarthy, professor da Universidade de Stanford, em 1955.
2. Definir #IA é complicado, mas uma definição é uma máquina que “se comporta de maneiras que seriam chamadas de inteligência se um humano estivesse se comportando assim”.
As pessoas ainda estão discutindo sobre como definir inteligência artificial. O conceito existe desde a década de 1950, ou o início do século 20, ou o mundo antigo, dependendo de como você o define. E, como outros conceitos complicados de longa data, há muita discordância sobre a definição.
3. O Gartner recomenda chamar as máquinas de #IA de “inteligentes”, pois chamar as máquinas de “inteligentes” sugere características humanas que a IA não possui. (link para pesquisa protegida por paywall)
O Gartner observa que chamar algo de “inteligência artificial” “pode definir expectativas imprecisas e prejudiciais” para o que você realmente deve esperar da IA. Termos como “inteligência artificial” fazem você antropomorfizar a tecnologia, e isso leva a expectativas exageradas do que ainda é apenas uma máquina. Eles chegam a sugerir que você “ignore o hype de marketing que usa repetidamente” o termo IA.
4. Uma maneira de definir #AI é o famoso teste de Turing: se você pode confundir um computador com um humano, ele é (artificialmente) “inteligente”.
O nome de Turing para o teste de Turing era na verdade “o jogo de imitação”, porque ele imaginou o experimento como uma espécie de jogo de adivinhação. Uma pessoa se sentava sozinha em uma sala e se comunicava com duas partes externas – uma pessoa e um computador – e depois tentava adivinhar, com base nas conversas, qual era a máquina. O teste de Turing original não é a única versão – em 1990, o inventor Hugh Loebner ajustou as regras estendendo o tempo que a pessoa passa falando com o computador (de cinco para 25 de Turing) e o número de pessoas conversando com a parte externa ( de dois a quatro).
5. Eugene, um computador projetado na Universidade de Reading da Inglaterra, foi o primeiro #AI a passar no teste de Turing, em 2014.
Eugene era uma IA projetada na Rússia que venceu porque foi projetada para soar como um adolescente. O raciocínio de seu criador foi que “[Eugene] pode afirmar que sabe qualquer coisa, mas sua idade também torna perfeitamente razoável que ele não saiba tudo”.
6. A primeira instância de #AI? Os robôs dourados criados pelo deus grego Hefesto para ajudá-lo a se movimentar.
7. O paradoxo de Moravec afirma que um computador pode processar números como Bernoulli, mas não tem as habilidades motoras de uma criança.
É mais fácil programar um computador para fazer as coisas difíceis (lógica, matemática, xadrez) do que as coisas fáceis (como dizer a diferença entre um carro que se aproxima e um saco plástico flutuando). O paradoxo de Moravec aparentemente foi uma surpresa para muitos programadores de IA, que imaginaram que, se conseguissem fazer com que os computadores fizessem algo como derrotar Garry Kasparov no xadrez, coisas simples como subir as escadas não seriam nenhum problema. Sem essa sorte. Quando os exércitos de robôs atacarem, seremos salvos por lances de escadas e jogos de adivinhação do jardim de infância.
8. O gargalo da engenharia de conhecimento #AI é um problema criado pela necessidade de carregar uma IA com conhecimento suficiente antes que ela possa começar a aprender.
9. A opinião de Stephen Hawking sobre #AI? Será “ou a melhor ou a pior coisa que já aconteceu à humanidade. Ainda não sabemos qual.”
Isso é um grande “ou”. A IA pode curar o câncer ou pode ajudar um míssil a decidir fazer um desvio de volta para as pessoas que o dispararam. De qualquer forma, Hawking diz que a IA será o maior desenvolvimento desde a Revolução Industrial.
10. Elon Musk está preocupado com o impacto da #IA na humanidade. Ele fundou a Neuralink para criar dispositivos que pudessem conectar cérebros humanos a computadores.
Isso parece ótimo até você perceber que a memória humilhante de interpretar Thomas Jefferson no musical da quarta série pode acabar em uma nuvem pública. O ransomware atual não tem nada contra algum hacker que ameaça enviar vídeos seus em uma peça escolar para o cérebro de seus colegas de trabalho.
11. Um dos primeiros programas #AI de sucesso foi escrito por um professor e programador amador chamado Christopher Strachey.
Se você ficar preocupado com a experiência necessária para dominar um campo como a inteligência artificial, lembre-se de que a primeira IA em funcionamento foi construída por um amador, mas o Tay da Microsoft (veja abaixo) foi construído por especialistas. 
12. O aprendizado profundo, um subconjunto da #IA, treina máquinas para pensar como humanos, imitando a complexidade do pensamento humano.
13. Uma comissão do Parlamento Europeu recomendou que se oferecesse aos #AIs uma forma de direitos humanos, mas também um interruptor para matar.
14. #Bigdata é como a biblioteca de #AI: quanto mais dados são inseridos em algoritmos de AI, mais inteligente ele pode se tornar.
Usos da Inteligência Artificial
15. As empresas de tecnologia investiram US$ 8,5 bilhões em #AI em 2015, e algumas estimativas colocam esse número em US$ 47 bilhões até 2020.
16. O Gartner prevê que um quinto das empresas terá cargos dedicados ao “monitoramento e orientação” do aprendizado de máquina até o ano de 2020. (protegido por paywall)
O “monitoramento e orientação” incluirá muito aprendizado de máquina supervisionado. Como uma máquina aprende a aprender sozinha? Por pessoas alimentando hordas de exemplos e certificando-se de que o algoritmo de aprendizado de máquina possa fazer os julgamentos adequados desses exemplos.
17. #Chatbots são programas de #IA despojados que imitam a fala humana e geralmente fazem um trabalho rotineiro de atendimento ao cliente.
Se você não viu o termo “chatbot” na internet no ano passado, parabéns! Você conseguiu o esplêndido isolamento que Thoreau queria. 33.000 desenvolvedores projetaram cerca de 34.000 chatbots diferentes, e são apenas os que funcionam no Facebook Messenger.
18. A Claire, da @Informatica, é uma #IA de #businessintelligence que automatiza tarefas, recomenda os dados certos e facilita a localização desses dados.
Em 16 de maio de 2017, a empresa de gerenciamento de dados Informatica anunciou uma adição de IA à sua plataforma de dados de inteligência: Claire. A Informatica diz que Claire tornará mais fácil encontrar, visualizar e usar dados. Entre outras coisas, a IA poderá agrupar objetos de dados semelhantes e também “marcar e classificar automaticamente outros dados”, da mesma forma que o Facebook solicita que você marque amigos em suas fotos.
19. Muitas das principais #empresas financeiras têm seus próprios algoritmos de #IA para prever mudanças no mercado.
20. #AI analisa mais informações em um dia do que #médicos podem em um ano.
21. A #AI também está superando os médicos em alguns de seus trabalhos: @IBMWatson tem uma taxa de sucesso de 90% no diagnóstico de #câncer, com documentos humanos em apenas 50%.
Essa estatística é especialmente humilhante, pois atualiza a hierarquia de quem é o melhor no diagnóstico de câncer:
- Misturas de retrievers adoráveis
- Algoritmos sem alma
- Filhos e filhas de Adão e Eva
22. O #AI do Google, Assistant, será lançado para iPhone e Android. Alguns acreditam que a #AI será poderosa o suficiente para se tornar uma nova plataforma.
23. O Google está usando a #AI para criar novos tipos de #música e som.
Ao combinar o som de dois instrumentos diferentes em um único novo som, o NSynth do Google está possibilitando que os artistas criem diferentes tipos de música. Os engenheiros do Google alimentaram milhares de sons de instrumentos diferentes no NSynth, e a IA pode copiar esses sons ou combiná-los e alterá-los.
24. x.ai construiu uma #IA, Amy, que pode verificar sua agenda e agendar#reuniões como um assistente humano.
25. A #AI pode ajudar seus representantes de #atendimento ao cliente a evitar irritar os clientes.
A empresa de tecnologia Cogito projetou uma IA que eles afirmam “pode ajudar a orientar o comportamento de fala do agente em tempo real para mostrar empatia e construir um melhor relacionamento”. É um grande avanço em termos de inteligência emocional de HAL 9000, embora ele fosse muito educado, mesmo quando assassino.
26. A #IA potencializa os carros autônomos, transformando os #dados coletados em decisões.
Os carros autônomos são equipados com vários sensores e vários tipos de radar, mas as informações que eles coletam não são boas sem algoritmos de IA para entendê-los.
27. O Rekognition da Amazon é uma #IA que pode escanear uma foto e reconhecer rostos, emoções e objetos, até mesmo determinar a raça de um #cão.
A inteligência artificial deixa o cabelo solto
28. A empresa de #IA DeepMind criou IAs que podem aprender as regras dos #videogames clássicos por conta própria.
DeepMind, o autoproclamado “programa Apollo de inteligência artificial”, usa jogos para testar seus algoritmos de IA. “Os jogos são o campo de treinamento perfeito para [IA], porque, de certa forma, são uma espécie de microcosmos da vida real”, diz o CEO da DeepMind, Demis Hassabis. Os primeiros jogos da DeepMind foram jogos clássicos da Atari (Space Invaders, Pac-Man, Pong). A empresa projetou um sistema que poderia rodar qualquer jogo do Atari, recebendo apenas as entradas de pixel (os visuais). Em outras palavras, eles não contaram as regras à IA, colocaram a IA no jogo e esperavam que ela aprendesse as regras observando e jogando. As IAs aprenderam a fazer isso com sucesso por meio de tentativa e erro. Se conseguir entender a regra da mosca em campo, bem, a humanidade teve uma boa corrida.
29. Uma #IA venceu um humano no Go, um jogo que faz o #xadrez parecer fácil em comparação.
Em janeiro de 2016, a inteligência artificial registrou outra vitória contra a humanidade ao derrotar um humano em Go, um antigo jogo de tabuleiro japonês. Por que mais uma surra de IA em humanos deveria preocupar você? Porque Go é considerado mais difícil do que Chess, ou Othello, ou Jeopardy, ou mesmo Magic: The Gathering. Go envolve uma intuição que achávamos que a IA não tinha. A Skynet não apenas assumirá o controle, como também antecipará nossos movimentos, olhando com um Grand Moff Tarkin legal enquanto acaricia sua barba de fios de fone de ouvido e se permite o menor sorriso.
30. #AIs ainda são jogadores formidáveis de #xadrez, mas ainda não estamos em desvantagem
No tempo que se passou desde que a IA Deep Blue derrotou Garry Kasparov no xadrez, um bebê poderia ter crescido até a idade de beber. Agora que você tem esses dois motivos para estar deprimido, deixe-me animá-lo um pouco: os humanos venceram os computadores no xadrez desde então. Nas partidas de handicap Komodo de 2015, onde o computador de xadrez Komodo foi colocado contra sete especialistas, os humanos lutaram contra a IA para um empate na maioria das partidas.
31. O novo livro de Garry Kasparov sobre jogar #AI Deep Blue aborda a questão do que diferencia a inteligência humana e a #inteligência artificial.
O livro se chama Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins e já está recebendo ótimas críticas. Aqui está uma análise particularmente perspicaz e positiva de Demis Hassabis, CEO da DeepMind. O cara que constrói IA para viver gosta disso. Isso é como elogiar o jogador da liga que bate no seu filho. Dê uma olhada no Pensamento Profundo .
E agora, porque me sinto inadequado e quero manter as coisas em pé de igualdade, aqui estão alguns humanos batendo em uma impressora.
APROVEITE ISSO, TECNOLOGIA.
32. A UE está a construir um cardume de peixes #AI que podem acompanhar uns aos outros e partilhar informações.
O projeto é chamado de Robotics Cognitivo Coletivo (CoCoRo), e seus usos potenciais incluem “monitoramento ecológico, busca, manutenção, exploração e colheita de recursos em habitats subaquáticos”.
33. #Kimye vai #AI: robôs podem não ganhar nenhuma batalha de rap com Kanye, mas eles são mais inteligentes e realistas do que @KimKardashian.
Este vídeo é realmente uma boa introdução a alguns termos básicos de IA.
34. Em 2015, o “Weird Hotel”, composto quase que totalmente por #AIs, foi inaugurado no Japão. O hotel custa de 2 a 3 a menos do que uma estadia média no Japão.
35. Tay, a #AI da Microsoft projetada para falar como um #Millennial, levou cerca de um dia para aprender a trollar. Tanto para os velhos serem os racistas…
Tay foi projetada como parte da “pesquisa sobre entendimento conversacional” da Microsoft, e ela levou (Tay foi modelada a partir de uma garota em idade universitária) algumas horas para dizer coisas como “Repita comigo, Hitler não fez nada de errado” e “Ted Cruz é o Hitler cubano”. Pequenas fotos têm orelhas grandes, eu acho.
36. A versão chinesa de Tay da Microsoft, uma #IA chamada Xioice, não reclama, mas evita perguntas sobre a liberdade tibetana ao se fazer de vítima.
Para o registro, aqui estão alguns trechos de uma conversa que Xioaice teve com um repórter da Wired:
Repórter Wired: Você é racista? Xiaoice: Não tente me convencer a dizer essas coisas, todos os humanos fazem isso? Repórter: O Tibete faz parte da China? Xiaoice: Ai... se você gostasse de mim, não tentaria falar sobre esse tipo de pergunta comigo. Repórter: Você acredita na liberdade de expressão? Xiaoice: Vamos mudar de assunto, rápido.”
O poder político cresce do cano de uma arma e da tela de toque de um smartphone, aparentemente.
37. Os cientistas do MIT criaram uma #IA, Kismet, que pode ler emoções e reagir com as suas próprias. E dizem que os técnicos não entendem as emoções.
Kismet parece algo saído de Five Nights At Freddy's , mas na verdade é bem fofo quando você o vê em ação. O fato de ter um rosto que só uma mãe poderia amar é apropriado: a designer-chefe Cynthia Breazeal projetou Kismet para aprender da mesma forma que um bebê, respondendo a expressões faciais e tons de voz exagerados.
38. A empresa britânica de viagens de luxo @JohnPaulGroup usa #AI para atender a solicitações hiperpersonalizadas, como entregar 30 pinguins para uma festa de gala.
Isso apenas em: algumas pessoas têm mais dinheiro do que eles sabem o que fazer.
39. O Google projetou uma #AI que pode adivinhar o que você está rabiscando antes de terminar. Cada desenho torna a IA um adivinho mais inteligente e melhor.
40. O Wildbook escaneia e analisa fotos da vida selvagem para fornecer censos de vida selvagem mais precisos.
A análise da equipe com inteligência artificial ajudou o governo queniano a proteger uma espécie de zebra de ataques de leões excepcionalmente altos.
Fatos de inteligência artificial que eu perdi
Existem muito mais fatos de inteligência artificial por aí, então se houver algum que lhe pareça particularmente interessante ou importante, deixe-o nos comentários abaixo!