CHOCANTE: Pesquisador de IA REAGE a Reportagem Histórica sobre Inteligência Artificial
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- Опубліковано 7 жов 2024
- Fascinação e receio! Hallison paz reage a uma reportagem do jornal New York Times que retrata como especialistas pioneiros em inteligência artificial se referiam de forma espantosa a esta tecnologia. A reportagem intitulada "Electronic 'Brain' Teaches Itself" ('Cérebro' Eletrônico Ensina a si Mesmo - tradução livre) foi publicada em 13 de julho de 1958 e aborda o Perceptron, modelo fundamental na compreensão das redes neurais artificiais, que realizam feitos fantásticos hoje em dia (fantásticos mesmo?).
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😱 Em julho de 1958, oficiais da Marinha dos Estados Unidos apresentaram uma demonstração impressionante de uma nova tecnologia que, futuramente, seria reconhecida como o embrião das redes neurais modernas. A reportagem revela um misto de admiração e cautela, com frases como: "Eles hesitaram em chamá-la de máquina, porque era tão parecida com um ser humano [só que] sem vida.".
Neste vídeo, Hallison Paz lê e reage pela primeira vez ao artigo histórico "Electronic 'Brain' Teaches Itself" (Cérebro Eletrônico Ensina a si Mesmo - tradução livre), que capturou a fascinação (e o receio) dos especialistas da época com o desenvolvimento de uma máquina que eles julgavam inteligente. Quais eram as expectativas naquela época e como elas se comparam ao que vivemos hoje com IA?
Esta reportagem retrata a visão daqueles oficiais e um pouco de como as pessoas na sociedade tinham acesso a informações sobre pesquisas científicas avançadas como esta a partir da grande mídia impressa. Além de explorar a reportagem, Hallison também discute o contexto histórico e o impacto do Perceptron no campo da inteligência artificial. De que forma esses primeiros modelos influenciam o que vemos hoje? Este vídeo mergulha nessa narrativa histórica e reflete sobre como esses primeiros passos da IA moldaram o desenvolvimento de tecnologias atuais.
🙅🏾♂️ Xuíte com a imagem lida no vídeo: x.com/MelMitch...
📰 Reportagem digitalizada na fonte original: www.nytimes.co...
Hallison Paz é pesquisador em AI Graphics, campo de interseção entre inteligência artificial, computação gráfica e visão computacional. É graduado em engenharia de computação pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), além de mestre e doutorando no laboratório Visgraf, laboratório de visão computacional e computação gráfica do Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), onde pesquisa aplicações de machine learning para novas mídias. Tem experiência na análise, projeto e desenvolvimento de soluções e modelos de inteligência artificial, e passagem como pesquisador no Reality Labs Research, divisão de realidade virtual e aumentada da empresa Meta.
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Muito obrigado pela opnião imparcial e científica. O senhor tem meu respeito e admiração.
Hallison e Kizzy, parabéns pelos 200 mil inscritos! Sempre excelentes materiais nos vídeos do canal, obrigado!
Muito obrigado!
Ótimo vídeo! Aqui não apareceu esse Hype, mas o like está garantido!
Obrigado! Tem que ser pela versão do aplicativo de celular do UA-cam. Nela, a seção de comentários fica com uma interface que dá para arrastar pro lado e aí aparece o botão "hype".
Muito bom meu mano.
Valeu, Saulo! 🙌🏾
Apesar de terem acertados as previsões, mas só com perceptron não foi possível, tendo que descobrirem as redes convolucionais.
E ainda assim, levou 2 décadas depois das redes convolucionais para a precisão dos modelos superar humanos como benchmark.
#reactia
🙌🏾😁
Parabéns pelos 200k, suas habilidades de engajar é fantástica! Acho que podemos criar algo juntos que beneficie você e seus seguidores. Posso te enviar mais informações?
Obrigado! As informações de contato estão na descrição do vídeo.
@@pgdinamica Enviado. Abraços.
As pessoas, principalmente pesquisadores da área com pouca base filosófica e/ou cognitiva, pensam muito "consciencia" sobre o paradigma funcional. É reduzir a mente humana a uma coisa ínfima, só pra atribuir as caracteristica dela à outras coisas. No caso, modelos de IA.
esse começo me quebrou kkkk
😉
Talvez possa estar misturando os assuntos, mas a poucos dias estava vendo sobre arquiteturas de computador, como a de Von Neumann, e uma critica feita por Alan Turing a esse processo era justamente a maneira de envio das informações na sua realidade, que é hardware, com os barramentos.
E túneis se provaram a opção mais confiável e que segue uma rota, seja nos fios ou redes de software.
Está misturando os assuntos, mas não é um problema, podemos falar deste também :)
Eu desconhecia esta crítica do Turing à arquitetura de Neumann, mas, ainda hoje, a maioria dos computadores modernos utiliza a arquitetura de Von Neumann, inclusive com barramentos para transferir dados. O que você quer dizer com "túneis se provaram mais confiáveis"?
Acredito que o exagero usado no texto foi para impressionar a URSS com o quanto eles estariam avançados tecnologicamente durante a guerra fria.
É uma hipótese interessante, ainda mais considerando o envolvimento de militares 🤔
de 1958 até hoje ainda nao compriram a promessa dessa IA que percebe o seu entorno (world model).
Tem um episódio no podcast Machine Learning Street Talks em que um dos convidados fala sobre uma tentativa de construir um “world model” usando aprendizado por reforço.
#reatcAI
😁🙌🏾
Cérebro mecânico = computador
DeepL traduz melhor que o Google.
Interessante…vou testar e comparar no meu dia a dia :)
Alguém aqui acha viável estudar Ciência da Computação hoje em dia?
Oxe, por que poderia não ser viável?
@@pgdinamicaTalvez pela percepção dele de que o mercado não está em alta demanda para essa faculdade específica?
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