Tudo Tem Seu Tempo - Semana em AI
Tudo Tem Seu Tempo - Semana em AI
Ser o primeiro a criar ou esperar para criar quando for o tempo certo? Esse não é o dilema de inventores, mas o dilema de muitos empreendedores que buscam Market-Fit para AI.
Ao longo desta semana estou tendo o prazer de fazer uma imersão no Vale do Silício, junto a um grupo de empresários para saber o que está acontecendo por aqui e como andam as teses de investimento.
Por isso, na introdução de hoje, ao invés de falar sobre algum tema de AI especificamente, eu acho que vale a pena comentar sobre como inovações são resultados da coisa certa na hora certa.
Inteligência Artificial, e Machine Learning também, existem já há mais de 4 décadas como uma ciência estabelecida. Mas, um insight que peguei no primeiro dia aqui é que a invenção certa, na hora errada, é um projeto sem sucesso. Isso nos leva a refletir sobre como é importante percebermos que talvez adiantar todas as nossas vontades referentes a AI possam representar não o sucesso, mas a morte de projetos interessantes que chegaram cedo demais.
Estima-se que as primeiras invenções com AI que iremos achar difícil de compreender como real será inventada por perto de 2030. Agora imagine que algumas dessas invenções apareçam antes de estarmos preparados e a má interpretação delas leve a uma legislação, ou desinteresse de investimento, que atrase em mais 10 anos a evolução de algo bom, mas não compreendido.
Essa é a importância de dedicarmos o recurso certo, no tempo certo. Esse insight e outros estou compartilhando no meu Instagram para quem quiser acompanhar: @bissuh.
Acontecendo no Mundo
Reconhecendo Vítimas do Holocausto
Um projeto tocado por Daniel Patt, engenheiro do Google, tem o objetivo de identificar pessoas que foram vítimas do Holocausto com o uso de reconhecimento facial. A ideia do sistema é encontrar similaridades da foto com os registros de mais 35 mil fotos do Museu do Holocausto dos EUA.
Se Não Sabe Não Se Mete
Pesquisadores estão começando a enfrentar dificuldade de reproduzir estudos realizados sobre ou com o auxílio de Machine Learning. A principal suspeita? Quem realizou o estudo original não sabia ou não entendia direito como ML funciona por debaixo do capô e acabou chegando a resultados equivocados.
A Tesla Não É Só Para Baixinhos
Em um recente teste que viralizou na internet, aparentemente a Tesla tem dificuldades no seu modelo de piloto automático de identificar crianças pelas ruas. É aquele ditado né, lugar de criança é na escola, e não na rua dando bobeira. Brincadeiras a parte, com muita gente usando o Tesla no piloto automático pelas ruas dos EUA - mesmo não sendo completamente permitido - vale a atenção redobrada.
O Escrivão Artificial e o SEO
Criar conteúdo na internet especializado em fazer bom ranking nas máquinas de busca é uma especialização remunerada hoje em dia, mas talvez não por muito tempo. Algumas aplicações de AI agora conseguem criar textos mais rápidos e mais performáticos. Hora de alguém começar a revisar o CV?
Estudo de Caso
Como o The New York Times Seleciona Quem Vai Pagar
Sabe aquela tela que aparece logo após começar a ler um artigo interessante pedindo para você pagar? Ela se chama paywall. Nesse artigo o The New York Times explica como eles usam Machine Learning para definir quem vai ver o paywall e quem vai ler o artigo.
Interessante, Mas Não Relacionado
O Óculos de VR que Parece um Óculos
É amiguinhos, parece que aqueles mondrongos gigantes usados para ambientes virtuais começam sua jornada de miniaturização. Mas, dessa vez, se parecendo bem mais com óculos normais.