A pesquisa da inteligência humana aplicada às máquinas acontece há décadas, e conquistou a imaginação das pessoas por muito mais tempo, basta ponderar no Frankenstein de Mary Shelley no século XIX. Frank Chen, sócio especializado em IA de a corporação líder de capital de traço Andreessen Horowitz, argumenta que a IA pode estar entrando numa nova idade de ouro. Abaixo, uma transcrição editada do bate papo. Knowledge@Wharton: Qual é o estado atual de investimento em inteligência artificial?
Em que ponto nos encontramos? Frank Chen: Eu diria que estamos é uma idade de ouro de investimento em IA. Para colocá-lo em um tema histórico, a IA foi inventado em meados da década de 1950, em Dartmouth, e desde em vista disso fundamentalmente temos tido ciclos de expansão e fracassos. Os períodos de fracasso foram tão dramáticos no espaço da IA, que têm um nome especial: o inverno da IA. Provavelmente tivemos 5 invernos desde o decênio de 1950, e isto parece uma primavera.
Muitas coisas funcionam, deste modo há muitas oportunidades pra que as corporações escolham uma técnica de IA, a ser aplicadas a um problema de negócios e resolver os grandes problemas. Nós e muitos outros investidores, somos muito ativos ao tentar localizar as empresas que estão resolvendo dificuldades comerciais utilizando IA.
Knowledge@Wharton: O Que nos tirou nesse inverno da IA? Chen: Existe um conjunto de técnicas conhecidas como aprendizado profundo que, quando se casam com grandes quantidades de dados realmente obtêm previsões muito precisas. Tendo como exemplo, ser qualificado de diferenciar o que há numa imagem, ouvir a voz e visualizar o que se está dizendo, ser capaz de localizar a rotação de consumidores.
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A exatidão dessas previsões, por causa estas técnicas, melhorou bem mais do que eu jamais havia conseguido. E isso é de fato o que está desenvolvendo as oportunidades. Knowledge@Wharton: Quais são alguns dos grandes dificuldades que a IA resolveria pras organizações? Chen: A IA está por todas as partes. Tais como, considere o estágio de vida do artefato: você precisa descobrir quais os serviços ou produtos construir, determinar como colocar preço, optar como comercializá-lo e vendê-lo e distribuí-lo para regressar aos clientes. Depois que o tiverem adquirido, você necessita descobrir como apoiá-los e vender produtos e serviços relacionados.
A título de exemplo, quando se trata de gerar produtos ou serviços, nós temos essa fantasia de pessoas numa garagem no Vale do Silício, concebendo alguma coisa do nada. Claro, isso a todo o momento vai suceder. Mas assim como temos corporações que estão extraindo fluxos de dados de Amazon e eBay pra achar o que estão comprando as pessoas.
o Que categoria está emergindo de tudo isso? Se pensarmos nas linhas de negócio de rótulos específicos da Amazon como a Amazon Basics, veremos que as decisões relacionadas com os produtos estão baseadas em fatos. Podem localizar aquilo que tem mais atividade pela plataforma e tomar decisões como “oh, nós temos que fazer um cabo HDMI, ou temos que fazer uma mochila”.