“Pegue a indústria automotiva, por exemplo. Há muito interesse em entender o que está acontecendo com as pessoas dentro de um veículo, pois a indústria trabalha para desenvolver recursos avançados de segurança do motorista e para personalizar a experiência de transporte. No entanto, é difícil, caro e demorado coletar dados do driver do mundo real. A síntese de dados está ajudando a resolver que – por exemplo, se você tiver um vídeo meu dirigindo meu carro, poderá usá-los para criar novos cenários, ou seja, para me simular virando a cabeça ou usando um chapéu ou óculos de sol ”. Kaliouby adicionou.
Graças aos avanços em áreas como redes adversárias generativas (GAN), muitas áreas da pesquisa em IA agora podem sintetizar seus próprios dados de treinamento. A síntese de dados, no entanto, não elimina a necessidade de coletar dados do mundo real, el Kaliouby lembra: “[Dados reais] sempre serão críticos para o desenvolvimento de algoritmos precisos de IA. No entanto, a [síntese de dados] pode aumentar esses conjuntos de dados. ”
” As arquiteturas de redes neurais continuarão a crescer em tamanho e profundidade, a produzir resultados mais precisos e a melhorar o desempenho humano em tarefas que envolvem análise de dados”, disse à TNW Kate Saenko, professora associada do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Boston. “Ao mesmo tempo, os métodos para melhorar a eficiência das redes neurais também melhorarão, e veremos mais redes em tempo real e com economia de energia em execução em pequenos dispositivos”.
Saenko prevê que métodos de geração neural, como deepfakes, também continuarão a melhorar e criar manipulações cada vez mais realistas de texto, fotos, vídeos, áudio e outras multimídia que são indetectáveis ​​para os seres humanos. A criação e detecção de deepfakes já se tornou uma perseguição de gato e rato .
À medida que a IA entra em cada vez mais campos, novos problemas e preocupações surgirão. “Haverá um exame mais minucioso da confiabilidade e do viés por trás desses métodos de IA à medida que eles se tornarem mais amplamente implementados na sociedade, por exemplo, mais governos locais considerando uma proibição da vigilância por IA devido a questões de privacidade e justiça”, disse Saenko.
Saenko, que também é diretor do Grupo de Visão e Aprendizagem por Computador da BU, tem uma longa história na pesquisa de algoritmos visuais de IA. Em 2018, ela ajudou a desenvolver o RISE, um método para examinar as decisões tomadas pelos algoritmos de visão computacional .