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Ricardo Santos

Ricardo is a developer, functional expert and machine learning researcher at Altitude, currently focusing on recurrent neural networks and deep reinforcement learning algorithms. He is enthusiastic about Artificial Intelligence in his personal life for a long time, mainly for the fun of watching computers solving (and sometimes creating) problems in unseen, creative ways. You can reach Ricardo at ricardo.santos@altitude.com

Recent Posts

Pode um Contact Center ser um “Deep Learner”?

Jan 7, 2019 2:32:13 PM Ricardo Santos

Era uma vez um jogo de 1.400 anos de idade, chamado Xadrez, e o melhor jogador do mundo, Garry Kasparov, perdendo contra um supercomputador da IBM chamado “Deep Blue”.

Isso aconteceu em 1997. Desde então o amor da inteligência artificial (IA) pelo xadrez nunca sumiu, ainda mais com as máquinas tornando-se mais habilidosas e jogando torneios entre elas mesmas.

Em novembro de 2017, o website chess.com realizou um torneio com as dez melhores máquinas de xadrez. Uma máquina muito boa com um nome muito estranho, a Stockfish, venceu e tornou-se a nova campeã mundial de xadrez. De acordo com o Wikipedia, “desde 2013, a Stockfish têm sido desenvolvida utilizando uma rede distribuída nomeada Fishtest, onde voluntários podem doar tempo de CPU para testar melhorias no programa” e “a partir de junho de 2017, a estrutura utilizou mais de 745 anos de tempo de CPU para jogar mais de 485 milhões de jogos de xadrez”.

É impressionante, mas cerca de 1 mês depois o AlphaZero da Google DeepMind, com uma abordagem de aprendizado por reforço, decidiu concorrer ao título – sem nenhum conhecimento prévio sobre xadrez, exceto suas regras, e treinando apenas por 9 horas, alcançou o nível da Stockfish na quarta hora, ganhando o jogo e tornando-se o maior jogador desde a invenção do xadrez.

Deep Art: redes neurais criativas

Jan 4, 2019 6:18:04 PM Ricardo Santos

Eu me lembro de um professor de pintura que eu tive falando: “Esqueça os contornos, eles estão em seu cérebro e não na realidade. Pintar é uma interpretação visual. Você não pinta uma cadeira, você encontra uma solução, na tela, para as cores, luzes e sombras que você observa, ignorando se elas enxergam uma cadeira ou um trem. Se você fizer isso certo, no final, conseguirá uma cadeira”.

Não sou um pintor, minhas cadeiras sempre acabavam parecendo com trens, portanto eu nunca soube se ele estava certo ou não. Provavelmente sim. Mas me pergunto o que ele diria sobre interpretação de imagem – feita por máquinas.