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Nos últimos anos, o aprendizado de máquina se aproximou cada vez mais do usuário final, como é no caso do Facebook e do Google Photos, no sistema de reconhecimento de fotos e rostos, capaz de identificar quem aparece na imagem com o usuário e determinar até objetos da cena. Mas, de acordo com a Microsoft, a tecnologia não está nem perto de seu potencial. “Não podemos afirmar que o nosso sistema ‘ vê’ como uma pessoa faz, mas o que podemos dizer é que para tarefas muito específicas, estritamente definidas, podemos aprender a ser tão bons quanto os seres humanos”, explica Peter Lee, chefe de pesquisa da Microsoft.
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Redes neurais
No mês passado, uma equipe de pesquisadores da companhia desenvolveu uma nova abordagem, chamada “deep residual network”, algo como “rede profunda residual”. A nova rede é mais complexa do que as redes neurais atuais, que atualmente contam com 6 ou 7 “camadas”, podendo chegar até 30. A nova rede da Microsoft contém 152 camadas.
Cada camada é um conjunto diferente de algorimos matemáticos e, quanto mais camadas, melhor o seu desempenho. A nova rede neural é melhor em reconhecer imagens, porque consegue examinar mais recursos. “Há um monte de detalhes sutis que ela pode aprender”, diz Lee [EXPLICAR]. “De um modo geral, se você fizer as redes mais profundas, torna-se mais fácil para elas aprender”, explica Alex Berg, um pesquisador da Universidade da Carolina do Norte.
De acordo com a Microsoft, no futuro a tecnologia poderá ser utilizada para melhorar o reconhecimento de imagem e outros serviços de inteligência artificial, como o reconhecimento de fala e até a linguagem falada pelos seres humanos naturalmente.
Via Wired