Na semana passada, o MassTLC reuniu cientistas de dados, analistas, engenheiros de software e outros que se concentram em aprendizado de máquina e inteligência artificial em suas empresas e organizações para nossa segunda conferência anual MassIntelligence.
A manhã começou com uma palestra de Rohit Prasad, vice-presidente e cientista-chefe da Amazon Alexa. Rohit forneceu uma análise aprofundada das complexidades de como a Amazon desenvolveu a computação em ambiente contínua. Usando o aprendizado profundo abrangente, eles aproveitaram as vantagens das quantidades infinitas de dados nos conjuntos de dados da AWS. Com isso, eles foram capazes de processar tão rapidamente que a latência na qual Alexa responde é baixa.
Além disso, a Amazon forneceu duas APIs abertas aos desenvolvedores. O primeiro é o Alexa Skillset, no qual as organizações desenvolvem uma habilidade para se conectar especificamente com seu cliente final. A segunda API é o Voice Service, no qual as organizações podem construir o Alexa em seus próprios dispositivos, como o Sonos. Essas APIs fizeram com que o Amazon Echo tivesse 325 mil desenvolvedores em mais de 190 países, 50 mil habilidades, 100 tipos de dispositivos diferentes e 87 mil habilidades pessoais.
Nossa segunda palestra do dia, Lisa Amini, Diretora da IBM Research Cambridge, mudou-se dos usos focados no consumidor para o trabalho que acontecia nos laboratórios de pesquisa com a próxima geração de tecnologias voltadas para a empresa. Lisa nos conduziu por uma série de maneiras diferentes pelas quais eles têm ensinado a máquina a aprender, incluindo: IA visual de inspiração humana (ImageNet); Indução de programas neuro-simbólicos (ensinando a máquina a reconhecer objetos e orientações); e Rede Modular Neuro-simbólica (ensinando a máquina a reconhecer objetos e palavras).
O MassIntelligence também apresentou três “palestras de tecnologia” que deram uma visão geral de alto nível do aprendizado de máquina e IA em setores específicos. Heather Ames, da Neurala, deu uma ideia do trabalho com redes neurais;
Jeff Fried, da InterSystems e Maciej Pacula do Mass General Hospital, falaram sobre o uso do aprendizado de máquina como uma forma mais eficaz e eficiente de diagnosticar e tratar o câncer; e Ed Anthes-Washburn, da Autoridade Portuária de New Bedford, nos deram uma ideia de como uma das indústrias mais tradicionais do mundo está se voltando para os dados em busca de novas formas de monetização.
Para encerrar o dia, quatro sessões abertas abrangeram: adoção e utilização de ferramentas e processos de aprendizado de máquina na empresa; cidades inteligentes conectadas; mobilidade e transporte; e a ética em torno da IA.
Agradecemos nossos patrocinadores - e líderes em IA - IBM e Intersistemas por ajudar o MassTLC a produzir esta conferência.
