Uma brincadeira pode treinar algoritmos para reconhecer rostos e como funciona a progressão da idade? Sim, pode. E é sobre isso que vamos falar neste post.
Essa semana (entre 14 a 18 de janeiro de 2019) tivemos o #10yearschallenge rodando nas mídias sociais. Falei disso sobre um ponto de vista pessoal e como o tempo nos faz continuar sendo o que somos, para ler sob esse ponto de vista é só clicar aqui.
No entanto, apesar de uma brincadeira inocente, os profissionais de tecnologia trouxeram à tona a relevância da brincadeira dos 10 anos para o aprendizado de máquina. O assunto foi comentado no SlashDot, CBS, entre outros.
A autora do livro Tech Humanist, Kate O’Neill, fez uma thread no Twitter onde cita:
“Esses dados podem ser usados para treinar algoritmos de reconhecimento facial a respeito de progressão de idade e reconhecimento de faixa etária”.
Aprendizado de máquina a partir de dados
Se você não é da área de tecnologia, calma! Eu vou te explicar o que é o aprendizado de máquina e o que significa esses algoritmos.
O aprendizado de máquina (do inglês Machine Learning) é uma área dentro da inteligência artificial que utiliza algoritmos para ensinar máquinas a chegarem a conclusões, ter ações, realizar atividades. Esses algoritmos precisam de informação para suas definições, essas informações são os dados.
Por exemplo, para ensinar os algoritmos qual o impacto do tempo sobre a aparência das pessoas, ele precisaria ler inúmeras imagens de antes e depois para ter a informação. Mas como isso seria possível? Posso usar um banco de dados com milhares de fotos de pessoas? Ok, pode. Mas a máquina não tem como saber se as fotos são de tal ano e de tal dia, de forma que ela teria informações, mas esses dados estariam desorganizados ou incompletos.
Agora, imagine que essa máquina tivesse acesso a inúmeras imagens já organizadas, mostrando o intervalo de 10 anos entre uma e outra. Os dados já viriam prontos informando “essa imagem é de 2009, essa é de 2019”. Entendeu? Com uma curadoria sobre esses dados, ficaria muito mais simples treinar os algoritmos para compreender o reconhecimento facial, a progressão da idade e o que significa 10 anos a mais na pele, nos olhos e nas características faciais dos humanos.
E agora?!
A mesma Kate que levantou a questão no Twitter também informa que não significa necessariamente algo ruim. Porém, é algo que precisamos refletir sobre como os dados que publicamos podem ser usados por aí.
Amy Webb, professora na Universidade de Nova Iorque e autora de um livro que está para ser publicado a respeito de como a inteligência artificial pode manipular os humanos, disse a CBS que esse tipo de “desafio” é um presente para os algoritmos utilizados em machine learning, porque possibilita ao Facebook treinar seus algoritmos para reconhecer mudanças e identificar padrões.
O “pavor” de dados vazados tem se tornado algo cada vez mais comentado no meio de tecnologia, principalmente depois de escândalos envolvendo o vazamento de dados no Facebook. A questão envolve o quanto os nossos dados têm se tornado produto nas mãos das empresas e se isso é ou não é preocupante.
As conclusões a respeito desse questionamento são diversas e vai depender da visão de cada um. Mas lembres-se daquela famosa frase de filme policial “tudo o que você disser poderá ser usado contra você”, sabe? Os seus dados expostos terão esse poder? Como? É algo que devemos prestar atenção.
Fonte: CBS NEWS.