O pai ignorado da inteligência artificial
Um dos pioneiros do desenvolvimento dessa tecnologia, Jürgen Schmidhuber é hoje um ilustre desconhecido nas empresas do Vale do Silício
quisadora na gigante das redes sociais.
Mas mencione o nome de Jurgen Schmidhuber em um restaurante do Vale do Silício, frequentado por programadores de São Francisco, e você provavelmente vai receber olhares perplexos.
Ignorado. Em uma recente viagem de trem a Zurique, Schmidhuber, de 53 anos, coordenador do Instituto Dalle Molle de Pesquisa de Inteligência Artificial, refletiu sobre o motivo pelo qual sua pesquisa anterior é frequentemente ignorada. “É como grande parte da sociedade. Às vezes, é pós-factual.”
As reclamações de Schmidhuber são bem conhecidas na confraria de pesquisadores que transformaram o que até meia década atrás era uma discussão acadêmica em uma indústria de muitos bilhões de dólares. “Jurgen é loucamente obcecado com reconhecimento e continua reivindicando crédito que não merece por muitas coisas. Isso faz com que ele sistematicamente se levante no fim de cada palestra e solicite a autoria do que acabou de ser apresentado”, explicou LeCun.
Schmidhuber contesta essa crítica com um ponto maior: ele não é o único que não está recebendo crédito devido entre os pesquisadores de inteligência artificial. Na verdade, ele diz que trabalhos que remontam aos anos 1960 são regularmente ignorados pelos pesquisadores de notáveis de hoje.
Apesar de insistir que não guarda rancor de pesquisadores mais conhecidos, ele se irrita com o fato de a história não lhe ter sido mais gentil. “Alguns pesquisadores em meu campo vêm agindo como se tivessem inven- tado algo, embora isso tenha sido inventado por outras pessoas que eles nem mesmo mencionam”, afirmou.
Briga. A disputa de crédito entre os pesquisadores é relativa às raízes das redes neurais, que permitem que as máquinas aprendam reconhecendo padrões. As aplicações incluem reconhecimento de linguagem, identificação de objetos, navegação em carros autônomos e mãos de robôs. Como campo científico, datam dos anos 1940. Mas só recentemente pesquisadores nessa área fizeram progressos notáveis.
Em 1997, Schmidhuber e Sepp Hochreiter publicaram um artigo sobre uma técnica que, como ficou provado, tornou-se crucial para estabelecer as bases para o progresso rápido que foi feito recentemente em visão e fala. A ideia, conhecida como Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM, na sigla em inglês), não foi amplamente compreendida na época. Ela, essencialmente, oferecia uma forma de memória ou contexto para as redes neurais.
Assim como os humanos não recomeçam a aprender do zero a cada segundo, um tipo específico de rede neural adiciona etapas ou memória que interpreta cada nova palavra ou observação à luz do que foi previamente observado. A LSTM melhorou surpreendentemente essas redes, levando a enormes saltos em precisão.
Pode ser que o infortúnio de Schmidhuber tenha sido o fato de ele simplesmente ter descoberto isso muito cedo – alguns anos antes dos computadores poderosos e baratos de hoje. Só recentemente seus conceitos começaram a ter sucesso. No ano passado, por exemplo, os pesquisadores do Google relataram que usaram LSTM para diminuir os erros de transcrição de seu serviço de reconhecimento de fala em 49%.
Mas entre a pesquisa de Schmidhuber e Hochreiter e o progresso de hoje há uma grande lacuna – e aí está a fricção. Os outros pesquisadores dizem que a contribuição de muitas pessoas foi necessária para chegar onde estamos hoje. “Ele fez muitas coisas seminais. Mas não foi a pessoa que tornou isso popular. É como os vikings descobrindo a América; foi Colombo que tornou isso real”, diz o cientista Gary Bradski.