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: https://x.com/MelMitchell1/status/181...
📰 Reportagem digitalizada na fonte original: https://www.nytimes.com/1958/07/13/ar...
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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