Quando robôs encontram ursos polares

Hello.Rua Jardim Botânico, 518, 2 andar P: +55 21 3550-3540 www.hugeinc.com

1 8 D E F E V E R E I R O D E 2 0 17 - WO R L D I N FO R M AT I O N A R C H I T ECT U R E DAY R I O 2 0 17

1 8 F E V E R E I R O 2 0 17

Quando robôs encontram ursos polares.

Anna Raquel Serra.

Experience Lead @ Huge

Background: Biblioteconomia

Animal favorito: Bicho-preguiça

3

Isabella Silveira.

Web Engineer @ Huge

Background: Ciência da Computação

Animal favorito: Coruja

4

AG E N DA

5

1. Significado.

2. Construindo robôs inteligentes.

3. AI + ML = 3.

4. Um experimento.

<

A busca por significado.

Q UA N D O R O B Ô S E N C O N T R A M U R S O S P O L A R E S

6

Nós tentamos organizar informação

há muito tempo.

7

8

9

10

11

Tudo isso mudou com um pequeno

grande detalhe chamado internet.

AC E S S O AO C O N T E Ú D O

12

13

14

Indexar não significa saber sobre

o quê é aquela informação.

O P R O B L E M A

15

“It's not information

overload.

It’s a filter problem.”

C L AY S H I R KY

16

Precisamos ensinar significado e

contexto à máquina.

17

18

Barcelona

Neymar Suárez

19

Barcelona

Neymar Suárez

Equipe

Jogador Jogador

20

Barcelona

Neymar Suárez

Jogador Jogador

Equipe

parte departe de

21

Barcelona

Neymar Suárez

Jogador Jogador

Equipe

22

23

24

25

Pera, mas quem vai classificar todo

esse conteúdo?

26

27

28

29

30

31

Precisamos de uma forma

automatizada de classificar

informação.

PA R A I S S O DA R C E RTO :

32

Construindo robôs inteligentes.

Q UA N D O R O B Ô S E N C O N T R A M U R S O S P O L A R E S

33

C O N ST RU I N D O R O B Ô S I N T E L I G E N T E S.

No que você pensa quando ouve

“Inteligência Artificial”?

34

35

36

37

O que é Inteligência Artificial?

C O N ST RU I N D O R O B Ô S I N T E L I G E N T E S.

38

Algoritmos que melhoram seu

desempenho durante a execução.Inteligência artificial caracteriza-se pelo desenvolvimento de algoritmos que sejam capazes de perceber as condições do ambiente e tomar ações que possam maximizar sua chance de sucesso ao resolver um dado problema.

O Q U E É I N T E L I G Ê N C I A A RT I F I C I A L?

39

Normalmente esses algoritmos

utilizam uma heurística.

M AC H I N E L E A R N I N G .

40

41

Uma "ideia" do que resolve o

problema, algo que possa dar

uma ideia se sua solução está

melhorando ou não.

O Q U E É I N T E L I G Ê N C I A A RT I F I C I A L?

42

C O N ST RU I N D O R O B Ô S I N T E L I G E N T E S.

Então o que é machine learning?

43

M AC H I N E L E A R N I N G

Aprendizado através de exemplos.

44

Exemplos são divididos em um

conjunto de treinamento, do qual

a rede neural vai aprender.

A P R E N D I Z A D O S U P E RV I S I O N A D O

45

O algoritmo então é testado com

amostras das quais a resposta

já é conhecida.

A P R E N D I Z A D O S U P E RV I S I O N A D O

46

Em outras palavras:

47

Machine learning nada mais é do

que um método de categorização

de dados não estruturados de

forma automatizada.

M AC H I N E L E A R N I N G

48

E como podemos usar isso ao nosso favor?

49

Lembra de todo aquele carnaval

de tipos de dados?

50

Aplicações.

M AC H I N E L E A R N I N G

51

1. Reconhecimento de imagens.

2. NLP.

3. Jogos.

4. Reconhecimento de sons.

A P L I CA Ç Õ E S

52

Reconhecimento de imagens.

A P L I CA Ç Õ E S

53

54

Facebook.

AC E S S I B I L I DA D E

55

PlaNet do

Google.

2 0 1 6

Descobre a localização de uma foto sem o uso de geotags; utiliza apenas o reconhecimento de images.

56

57

58

R EC O N H EC I M E N TO D E I M AG E N S

Veículos autônomos.

59

60

Tesla autopilot.

2 0 1 5

61

R EC O N H EC I M E N TO D E I M AG E N S

Diagnóstico médico.

62

63

64

Radiologista automatizado da IBM.

IBM Watson já consegue reconhecer padrões em imagens e dar diagnósticos.

Natural language processing.

A P L I CA Ç Õ E S

65

N AT U R A L L A N G UAG E P R O C E S S I N G

Assistentes online.

66

AS S I ST E N T E S O N L I N E

Assistentes de voz e chatbots.

67

68

69

70

71

Eugene Goostman.

2 0 1 5

Jogos.

A P L I CA Ç Õ E S

72

73

Deep Blue.

1 9 9 7

74

F.E.A.R.

2 0 0 5

75

Alpha Go.

2 0 1 6

76

Libratus.

2 0 17

Reconhecimento de sons.

A P L I CA Ç Õ E S

77

78

79

SoundNet (MIT).

Programa que reconhece imagens a partir de sons.

80

AT É O N D E P O D E M O S I R ?

Atualmente, o maior empecilho é o poder de processamento.

81

AT É O N D E P O D E M O S I R ?

Lei de Moore.

82

Dobro do poder a cada 2 anos.Segundo a Lei de Moore, a quantidade de transístores em um circuito integrado dobra a cada 2 anos, aproximadamente. Com isso, a capacidade de processamento dos computadores também aumenta progressivamente.

O PT I O N A L E Y E B R OW

83

Arquitetura de Info + Machine Learning = 3

Q UA N D O R O B Ô S E N C O N T R A M U R S O S P O L A R E S

84

<

85

86

Nossa, isso deve ser difícil. E caro.

87

88

Um experimento.

Q UA N D O R O B Ô S E N C O N T R A M U R S O S P O L A R E S

89

90

Ouvir os usuários.

P R I M E I R O PAS S O :

91

O que é fofo?

• É fofo:

- Filhotes

- Demonstração de carinho

- Poses inusitadas

U M A P E R G U N TA F U N DA M E N TA L

92

O que é fofo?

• É fofo:

- Filhotes

- Demonstração de carinho

- Poses inusitadas

• Não é fofo:

- Ursos adultos fazendo coisas de ursos

- Ursos em poses ameaçadoras ou que possam ser interpretadas como ameaçadoras

U M A P E R G U N TA F U N DA M E N TA L

93

O algoritmo.

94

Redes neurais capazes de

aprender de acordo com as

imagens do set de treinamento.

O A LG O R I T M O

95

Set de treinamento.

96

O A LG O R I T M O

97

Então saímos disso:

98

99

Para isso:

100

101

102

103

104

105

https://github.com/bella-silveira/

image-recognition

U M E X P E R I M E N TO

106

107

Thanks.C O N TACT:

Isabella Silveira isilveira@hugeinc.com @silveira_bells P: +55 21 979933339

Rua Jardim Botânico, 518, 2 andar P: +55 21 3550-3540 www.hugeinc.com

Anna Raquel Serra aserra@hugeinc.com @ladyars P: +55 21 35503540