Os avanços mais recentes avanços no campo da inteligência artificial são bastante surpreendentes. Existem sistemas de alta precisão para tarefas como análises dos sentimentos e o reconhecimento facial, enquanto que outros, ainda mais avançados, podem resolver problemas de geometria e álgebra. Agora, uma equipe de pesquisadores do Instituto Allen e da Universidade de Washington nos EUA, desenharam um algoritmo que utiliza todos os dados disponíveis na internet para analisá-los, memorizá-los e reconhecê-los.
Este interessante projeto, apelidado de LEVAN, pode aprender em um curto período de tempo "tudo sobre qualquer coisa". O que também surpreende é que não é supervisionado por nenhum humano, já que utiliza a web sozinho para aprender tudo o que necessita saber.
Para aprender frases comuns associadas a conceito em particular, o LEVAN monitora frases no Google e continua as buscas em sites de imagens na web como Google, Bing e Flickr, a fim de entender uma ação determinada. Por exemplo, o LEVAN 'compreende' que 'boxeador peso pesado', 'ring de boxe', 'o boxeador Muhammad Ali', etc, são partes do amplo conceito "BOXE", e se encontra uma imagem qualquer desses conceitos, pode descrevê-los.
Até o inicio de 2014, o Levan já domina 153 conceitos diferentes e mais de 50.000 definições, e já armazenou em sua base de dados mais de 10 milhões de imagens com a descrição de ação em cada uma delas.
Este interessante projeto, apelidado de LEVAN, pode aprender em um curto período de tempo "tudo sobre qualquer coisa". O que também surpreende é que não é supervisionado por nenhum humano, já que utiliza a web sozinho para aprender tudo o que necessita saber.
Para aprender frases comuns associadas a conceito em particular, o LEVAN monitora frases no Google e continua as buscas em sites de imagens na web como Google, Bing e Flickr, a fim de entender uma ação determinada. Por exemplo, o LEVAN 'compreende' que 'boxeador peso pesado', 'ring de boxe', 'o boxeador Muhammad Ali', etc, são partes do amplo conceito "BOXE", e se encontra uma imagem qualquer desses conceitos, pode descrevê-los.
"Learning Everything about Anything: Webly-Supervised Visual Concept Learning"
Santosh Divvala, Ali Farhadi, Carlos Guestrin
In CVPR 2014 (oral)
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Até o inicio de 2014, o Levan já domina 153 conceitos diferentes e mais de 50.000 definições, e já armazenou em sua base de dados mais de 10 milhões de imagens com a descrição de ação em cada uma delas.
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