Antigamente se você quisesse que um computador fizesse algo novo,
você teria que programar.
Então, para quem aqui que nunca fez isso,
programação é algo que requer estabelecer com riqueza de detalhe
cada passo do que você quer que o computador faça
para atingir o seu objetivo.
Se quiser fazer algo que você ainda não sabe fazer por conta própria,
isso se torna um grande desafio.
E este foi o desafio enfrentado por este homem, Arthur Samuel.
Em 1956 ele quis que este computador fosse capaz de jogar damas com ele e vencê-lo.
Como escrever um programa,
estabelecer com riqueza de detalhe, e jogar damas melhor que você?
Então teve uma ideia:
fez o computador jogar contra si próprio milhares de vezes
para aprender a jogar damas.
E realmente funcionou, de fato em 1962
este computador venceu o campeão estadual de Connecticut.
Arthur Samuel foi o pai do aprendizado de máquina,
e devo muito a ele,
porque sou um profissional de aprendizado de máquina.
Fui presidente da Kaggle,
uma comunidade de mais de 200 mil profissionais dessa área.
A Kaggle organiza competições
para tentar resolver problemas até então sem solução,
e tem sido bem sucedida centenas de vezes.
Então desse ponto de vista, pude descobrir muito
do que o aprendizado de máquina conseguiu no passado, hoje,
e o que poderá fazer no futuro.
Talvez o primeiro grande sucesso comercial
de aprendizado de máquina foi o Google.
O Google mostrou que é possível encontrar informação
usando um algoritmo de computador,
e este algoritmo é baseado no aprendizado de máquina.
Desde então houve muitos casos de sucesso comercial de aprendizado de máquina.
Empresas como Amazon e Netflix
usam aprendizado de máquina para sugerir produtos que possa querer,
filmes que você possa querer assistir.
Às vezes é quase assustador.
Empresas como LinkedIn e Facebook
às vezes dirão quem deveria ser seu amigo
e você nem imagina como,
e isso porque está usando o poder do aprendizado de máquina.
São algoritmos que aprenderam como fazer isso a partir de dados
em vez de serem programados à mão.
Foi assim que a IBM foi bem sucedida em fazer
o Watson vencer dois campeões mundiais em Jeopardy,
respondendo questões incrivelmente sutis e complexas como essa:
["O antigo 'Leão de Nimrud' desapareceu do museu nacional dessa cidade em 2003]
Também por isso podemos ver os primeiros carros autônomos.
Se você quiser saber dizer a diferença entre, digamos,
uma árvore e um pedestre, bem, isso é muito importante.
Não sabemos como escrever esses programas à mão,
mas com o aprendizado de máquina isso agora é possível.
De fato este carro já dirigiu mais de um milhão de quilômetros
sem qualquer acidente em estradas públicas.
Pois bem, agora sabemos que computadores conseguem aprender,
e podem aprender a fazer coisas
que mesmo nós não sabemos fazer,
ou então fazer melhor que nós.
Um dos exemplos mais surpreendentes de aprendizado de máquina que já vi
aconteceu num projeto que organizei na Kaggle
no qual um time coordenado por Geoffrey Hinton,
da Universidade de Toronto,
venceu a competição de pesquisa automática de fármacos.
O extraordinário aqui não é apenas que eles bateram
todos os algoritmos desenvolvidos pela Merck ou a comunidade acadêmica,
mas que ninguém no time tinha qualquer conhecimento em biologia ou química,
e fizeram isso em duas semanas.
Como eles fizeram isso?
Usaram um algoritmo singular chamado aprendizado profundo.
Isso foi tão importante que de fato o sucesso foi noticiado
no The New York Times em artigo de primeira página semanas depois.
Este é Geoffrey Hinton, aqui no lado esquerdo.
Aprendizado profundo é um algoritmo inspirado no cérebro humano,
ou seja, é um algoritmo
que não tem limitações teóricas para o que pode fazer.
Quanto mais dados e tempo você der a ele,
melhor ele fica.
O The New York Times também mostrou neste artigo outro resultado
extraordinário de aprendizado profundo
que vou mostrar para vocês agora.
Mostra que os computadores conseguem escutar e entender.
(Vídeo) Richard Rashid: Agora, o último passo
que pretendo dar nesse processo
é na verdade falar a vocês em chinês.
A chave aqui é que
conseguimos levantar uma vasta quantidade de informação de muitos falantes do chinês
e produzir um sistema de conversão texto-fala
que pega o texto em chinês e o converte para a linguagem chinesa,
e então pegamos mais ou menos uma hora da minha própria voz
e usamos para modular
o sistema texto-fala padrão para que possa parecer a minha voz.
O resultado não é perfeito.
Na verdade há alguns erros.
(Em chinês)
(Aplausos)
Há muito trabalho pela frente nessa área.
(Em chinês)
(Aplausos)
J. Howard: Isso foi num congresso de aprendizado de máquina na China.
Na verdade não é comum escutar aplausos
espontâneos em congressos acadêmicos,
apesar de obviamente às vezes acontecer em conferências TED, fiquem à vontade.
Tudo que vocês viram aconteceu com aprendizado profundo.
(Aplausos) Obrigado.
A transcrição em inglês foi aprendizado profundo.
A tradução para chinês e o texto no canto superior direito, também,
e a construção da voz também foi aprendizado profundo.
Então, aprendizado profundo é esta coisa extraordinária.
É um único algoritmo que parece fazer quase tudo,
e uma ano antes descobri que também aprendeu a ver.
Nessa competição alemã desconhecida,
chamada: Modelo de Reconhecimento de Placas de Trânsito Alemãs,
o aprendizado profundo aprendeu a reconhecer placas de trânsito como este.
Não apenas conseguiu reconhecer as placas
melhor que qualquer outro algoritmo,
o ranking na verdade mostrou ser melhor do que as pessoas,
quase duas vezes melhor.
Então em 2011 tivemos o primeiro exemplo
de computadores que conseguem ver melhor do que as pessoas.
Desde então muito aconteceu.
Em 2012, o Google anunciou que havia um algoritmo de aprendizado profundo
assistindo vídeos do YouTube
e processando os dados em 16 mil computadores por um mês,
e o computador aprendeu sozinho conceitos como pessoas e gatos
apenas assistindo aos vídeos.
É desse jeito que os humanos aprendem.
Os humanos não aprendem com alguém explicando o que viram,
aprendem por si próprios.
Também em 2012, Geoffrey Hinton, a quem vimos antes,
venceu a conhecida competição ImageNet,
tentando descobrir a partir de um milhão e meio de imagens
o que elas retratam.
A partir de 2014 estamos com um percentual de erro de 6%
em reconhecimento de imagem.
De novo, isso é melhor que as pessoas.
Então, as máquinas estão fazendo um ótimo trabalho
e agora isso está sendo usado na indústria.
Por exemplo, o Google anunciou ano passado
que mapearam cada locação da França em duas horas,
e fizeram isso fornecendo imagens das ruas
para o algoritmo de aprendizado profundo reconhecer e ler os números das ruas.
Imaginem quanto levaria do jeito antigo:
dúzias de pessoas, muitos anos.
Também está acontecendo na China.
Baidu é um Google chinês, acho,
e o que vocês podem ver acima à esquerda
é um exemplo de uma foto que enviei ao sistema de aprendizado profundo deles,
e abaixo você pode ver que o sistema entendeu que foto era
e encontrou imagens similares.
As imagens similares de fato têm fundos similares,
direções de rostos similares, algumas até com a língua para fora.
Claramente não está olhando para o texto da página.
Tudo que carreguei foi uma foto.
Agora temos computadores que realmente entendem o que veem
e podem assim buscar em bancos de dados
de centenas de milhões de fotos em tempo real.
O que significa o fato dos computadores conseguirem ver?
Bem, não é só que conseguem ver.
De fato, o aprendizado profundo fez mais.
Frases matizadas e complexas como esta agora são
compreendidas pelo algoritmos de aprendizado profundo.
Como podem ver aqui,
este sistema de Stanford com o ponto vermelho acima
descobriu que esta frase expressa um sentimento negativo.
Na verdade o aprendizado profundo está alcançando a performance humana
ao entender sobre o que as frases são e o que dizem sobre as coisas.
Além disso o aprendizado profundo é usado para ler chinês,
de novo no nível do falante nativo.
Esse algoritmo, desenvolvido na Suíça
por pessoas que não falam chinês.
Como eu digo, usar aprendizado profundo
é o melhor sistema no mundo para isto,
até mesmo comparando ao entendimento do humano nativo.
Esse é um sistema que montamos na minha empresa
que mostra tudo isso colocado junto.
São fotos sem texto,
e enquanto digito frases aqui,
ele entende essas fotos em tempo real,
descobre sobre o que elas são
e encontra fotos similares ao que estou escrevendo.
Vocês podem ver, está realmente entendendo minhas frases
e entendendo essas imagens.
Sei que vocês viram algo assim no Google,
no qual você digita coisas e aparecem imagens,
mas na verdade o que acontece é que está buscando o texto na página.
Isso é muito diferente de na verdade entender as fotos.
Isto é algo que os computadores conseguiram fazer
pela primeira vez somente há alguns poucos meses.
Vemos que agora os computadores conseguem não apenas ver, mas ler também,
e claro, mostramos aqui que podem entender o que escutam.
Talvez não seja surpresa o que vou dizer agora: eles sabem escrever.
Aqui um texto gerado usando um algoritmo de aprendizado profundo ontem.
E aqui um texto gerado por um algoritmo de Stanford.
Cada uma dessas frases foi criada
por um algoritmo de aprendizado profundo para descrever cada uma dessas imagens.
Esse algoritmo nunca tinha visto um homem de camiseta preta tocando violão.
Ele já viu um homem antes, já viu a cor preta,
já viu um violão antes,
mas criou, independentemente, essa descrição inédita para essa imagem.
Ainda não chegamos ao patamar da performance humana, mas estamos perto.
Em testes, humanos preferem a legenda gerada por computador
uma a cada quatro vezes.
Agora esse sistema tem apenas duas semanas,
então provavelmente dentro de um ano,
o algoritmo de computador será melhor que o desempenho humano
no ritmo que as coisas vão.
Os computadores conseguem escrever.
Quando juntamos isso tudo, aparecem oportunidades muito empolgantes.
Por exemplo, na medicina,
uma equipe em Boston anunciou a descoberta
de dúzias de novas características clinicamente relevantes
de tumores que ajudam os médicos em prognósticos de câncer.
De modo semelhante, em Stanford,
um grupo anunciou que, examinando os tecidos ampliados,
desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina
que de fato é melhor que patologistas humanos
ao predizer índices de sobrevivência para pacientes de câncer.
Em ambos os casos, não apenas as previsões eram mais precisas,
mas criaram uma ciência sagaz.
No caso da radiologia,
são indicadores clínicos novos que os humanos conseguem entender.
Nesse caso de patologia,
o sistema de computador descobriu que as células ao redor do câncer
são tão importantes quanto as próprias células cancerígenas
para se fazer um diagnóstico.
Isso é o oposto ao que os patologistas tinham ensinado por décadas.
Em cada um desses dois casos, foram os sistemas desenvolvidos
por um grupo de especialistas médicos e especialistas em aprendizado de máquina,
mas a partir do ano passado, já ultrapassamos isto também.
Este é um exemplo de identificação de áreas cancerígenas
em tecido humano sob um microscópio.
O sistema aqui consegue identificar essas áreas com mais precisão,
ou com a mesma precisão, do que patologistas humanos,
mas foi construído com aprendizado profundo sem conhecimento médico
por pessoas sem conhecimento na área.
De modo similar, aqui, esta segmentação de neurônios.
Agora podemos segmentar neurônios tão precisamente quanto os humanos,
mas este sistema foi desenvolvido com aprendizado profundo
por pessoas sem conhecimento prévio em medicina.
Então eu mesmo, que não tenho conhecimento em medicina,
pareço ser inteiramente qualificado para iniciar uma empresa médica,
que foi o que fiz.
Estava meio aterrorizado,
mas a teoria sugeria que era possível
fazer uma medicina muito útil usando apenas estas técnicas analíticas de dados.
E ainda bem, a reação tem sido fantástica,
não apenas da mídia, mas da comunidade médica,
que tem sido muito favorável.
A teoria é que podemos pegar a parte intermediária do processo médico
e transformá-la o quanto possível em análise de dados,
deixando aos médicos o que eles fazem de melhor.
Quero dar uma exemplo a vocês.
Hoje um novo teste de diagnóstico médico leva uns 15 minutos para ser feito
e vou mostrar em tempo real para vocês,
mas comprimi para três minutos,
cortando alguns pedaços.
Em vez de um teste de diagnóstico médico,
vou mostrar um teste de diagnóstico de imagens de carros,
pois é algo que todos podem entender.
Então aqui estamos iniciando com 1,5 milhão de imagens de carro,
e quero criar algo que pode selecionar a partir do ângulo
em que a foto foi tirada.
Estas imagens não estão marcadas, então preciso começar do zero.
Com o algoritmo de aprendizado profundo,
pode-se automaticamente identificar áreas de estrutura nestas fotos.
O legal é que o humano e o computador agora podem trabalhar juntos.
Então o humano, como podem ver,
diz ao computador as áreas de interesse
que o computador usa para melhorar o algoritmo.
Esses sistemas de aprendizado profundo na verdade usa o espaço de 16 mil dimensões,
então você pode ver aqui o computador girando através do espaço,
tentando encontrar novas áreas de estrutura.
E quando consegue,
o humano que está no controle aponta as áreas de interesse.
Aqui o computador encontrou as áreas com sucesso,
por exemplo, ângulos.
Enquanto seguimos o processo,
gradualmente dizendo mais e mais ao computador
sobre os tipos de estruturas que estamos procurando.
Se fosse um teste diagnóstico,
seria um patologista identificando áreas de condição patológica, por exemplo,
ou um radiologista indicando nódulos potencialmente problemáticos.
E às vezes pode ser difícil para o algoritmo.
Nesse caso, ficou um pouco confuso.
As frentes e as traseiras estão todas misturadas.
Então temos que ser cuidadosos,
manualmente separando as frentes e as traseiras,
e dizendo ao computador que isso é o tipo de grupo
que nos interessa.
Então fizemos isso por um tempo, adiantamos um pouco,
treinamos o algoritmo de aprendizado de máquina
com base em algumas centenas de coisas,
e esperamos que tenha ficado melhor.
Vocês podem ver agora que algumas dessas fotos desapareceram,
mostrando que já consegue entender algumas por si próprio.
Podemos então usar esse conceito para fotos similares,
e usando fotos similares, vocês podem ver,
o computador nesse ponto consegue encontrar somente as frentes dos carros.
Nesse ponto o humano pode dizer ao computador,
"Ok, sim, você fez um bom trabalho".
Claro que às vezes ainda é difícil
separar grupos nesse ponto.
Neste caso mesmo após o computador girar um pouco,
ainda vemos que imagens do lado esquerdo
e do direito estão todas misturadas.
Podemos novamente dar dicas ao computador,
e dizer ok, encontre uma projeção que separe
os lados esquerdo e direito o melhor possível
usando o algoritmo de aprendizado profundo.
E dando aquela dica - ah, ok, conseguiu.
Encontrou um jeito de pensar nestes objetos
que acabou agrupando-os.
Vocês entendem a ideia aqui.
Não é o caso de substituir o humano pelo computador,
mas sim trabalharem juntos.
O que fazemos aqui é substituir algo que costumava demandar de uma equipe
de cinco ou seis pessoas por cerca de sete anos
com algo que leva apenas 15 minutos
para uma pessoa só.
Esse processo demanda cerca de quatro ou cinco iterações.
Podemos ver que agora temos 62%
de nossas 1,5 milhão de fotos classificadas corretamente.
Neste ponto podemos rapidamente
pegar seções inteiras
e checar se não há erros.
Ao encontramos erros, podemos deixar o computador analisar.
Usando esse tipo de processo em cada um dos diferentes grupos,
temos agora 80% de índice de sucesso
classificando 1,5 milhão de fotos.
Nesse ponto é só o caso de encontrar
o pequeno número que ainda não está classificado corretamente,
e tentar entender o motivo.
E com essa abordagem,
em 15 minutos temos 97% de índice de classificação.
Então esse tipo de técnica nos permite resolver um grande problema,
que é a falta de competência médica no mundo.
O Fórum Econômico Mundial diz que há escassez de algo entre 10 e 20 vezes
de médicos no mundo em desenvolvimento,
e que levaria cerca de 300 anos
para treinar gente suficiente para resolver o problema.
Imaginem conseguirmos aumentar a eficiência
usando essas abordagens de aprendizado profundo?
Por isso estou empolgado com as oportunidades.
E estou preocupado com os problemas.
O problema aqui é que cada área em azul no mapa
é um lugar onde os serviços correspondem a mais de 80% dos empregos.
O que são serviços?
São estes.
São também exatamente o que os computadores aprenderam a fazer.
Então, 80% dos empregos no mundo no mundo desenvolvido
é algo que computadores já aprenderam a fazer.
O que isso significa?
Ficaremos bem. Serão substituídos por outros empregos.
Por exemplo serão mais empregos para cientistas de dados.
Na verdade não.
Não leva muito tempo para cientistas de dados fazerem isto.
Por exemplo, os quatro algoritmos foram construídos pela mesma pessoa.
Então se pensar: "Ah, isso já aconteceu antes",
já vimos isso antes, quando coisas novas chegam
e novos empregos aparecem,
como serão estes novos empregos?
É muito difícil estimar isso,
porque o desempenho humano cresce neste ritmo gradual,
mas agora temos um sistema, aprendizado profundo,
que sabemos crescer em ritmo exponencial.
E estamos aqui.
Então hoje vemos as coisas ao redor
e dizemos: "Oh, os computadores são tão burros". Certo?
Mas em cinco anos os computadores estarão fora deste gráfico.
Então precisamos começar a pensar nesta capacidade desde já.
Já vimos isso antes, claro.
Na Revolução Industrial,
vimos uma mudança na capacidade graças aos motores.
Acontece que, as coisas foram se nivelando.
Houve distúrbio social,
mas quando os motores foram usados para gerar força em todas as situações
as coisas se acalmaram.
A Revolução do Aprendizado de Máquina será bem diferente,
porque ela nunca se acalma.
Quanto mais as capacidades intelectuais dos computadores melhorarem,
mais eles podem construir outros computadores, melhores nisso,
então esse será um tipo de mudança
que o mundo nunca teve antes,
então sua compreensão anterior do que é possível é diferente.
Isso já está nos afetando.
Nos últimos 25 anos, como a produtividade de capital aumentou,
a produtividade de mão de obra estacionou, de fato até caiu um pouco.
Então quero que comecemos esta discussão já.
Sei que quando conto isso para as pessoas,
elas podem acabar desdenhando:
"os computadores não sabem pensar,
não se emocionam, não entendem poesia,
não sabemos como eles funcionam".
E daí?
Hoje os computadores fazem coisas
que passamos a maior parte do tempo sendo pagos para fazer,
então chegou a hora de pensar
em como vamos ajustar nossas estruturas sociais e econômicas
para essa nova realidade.
Obrigado.
(Aplausos)