Da esquerda para a direita: “pequena garota está comendo um pedaço de torta”, “jogador de baseball está arremessando uma bola em um jogo”, “gato preto está sentado em cima de uma mala”.
Os resultados alcançados para as imagens acima são excitantes e realmente históricos, pois em mais de 20 anos de estudo do campo isto nunca havia sido feito. Embora o computador ainda possa confundir tacos de baseball com escovas de dente e doninhas com gatos, hoje temos resultados muito melhores do que sequer poderíamos imaginar há alguns anos atrás.
“As coisas estão andando rápido agora, porque nós estamos tendo os primeiros casos de sucesso de reconhecimento de objetos”, disse Fei-Fei Li, diretora do Laboratório de Visão e também do Laboratório de Inteligência Artificial, ambos da Universidade de Stanford (EUA).
Um dos motivos desses primeiros sucessos foi a criação, em 2007, da Image-Net, que é um banco de dados gigantesco com mais de meio bilhão de imagens catalogadas e descritas “a mão” por mais de 50.000 pessoas de quase 150 países diferentes. Ao mesmo tempo que a Image-Net era criada por Fei-Fei, a Microsoft desenvolvia o COCO (“Common Objects in Context” – “Objetos Comuns em Contexto”), que hoje em dia possui mais de 300 mil imagens descritas com 5 tags diferentes (cada imagem).
Hoje em dia, Google, Facebook, Apple e diversas outras empresas gigantes da área possuem projetos similares. Por que as principais empresas do mundo criaram projetos tão grandiosos ao mesmo tempo que parecem ser tão tolos? A justificativa até que é bem simples: a melhor forma que encontramos de reconhecer imagens é imitar seres humanos e para isso precisamos agir/aprender como eles. Se considerarmos o olho humano como uma máquina digital, ele é capaz de capturar imagens a cada 200 milisegundos, o que significa que durante a infância de uma criança milhões de fotografias de formas e padrões já foram armazenados. A ideia é, portanto, obter o maior número possível de imagens com descrições e ensinar ao computador o que essas imagens representam. Basicamente, todo esse banco de dados gigantesco vai ser dado para um computador e obviamente, quanto maior for a amostragem, maior será a facilidade do computador em reconhecer uma imagem corretamente.