A empresa americana de software Wolfram Research, mais conhecida pela criação da ferramenta de buscas online Wolfram Alpha, lançou um novo serviço de pesquisa. Mas, em vez de realizar operações matemáticas dificílimas ou calcular se uma pessoa está bêbada ou não, a nova ferramenta impressiona ainda mais. Ela identifica imagens: o usuário envia uma foto e o computador responde o que é aquilo.

"Ele não irá acertar sempre, mas na maior parte do tempo ele se sai muito bem", escreve Stephen Wolfram, fundador e presidente da Wolfram Research, em um post no blog da empresa. "O que é particularmente fascinante é que quando ele erra, os erros parecem ser muito humanos", afirma.

Wolfram acredita que o projeto possa ser útil se aplicado em grandes coleções de fotos, para tentar identificar e categorizá-las. A tecnologia, chamada "Image Identify", ou "Identificadora de Imagem", tem código aberto, e poderá ser usada por outras desenvolvedoras na construção de ferramentas de identificação de imagens em seus softwares e aplicativos.

Para "treinar" o sistema, Wolfram o alimentou com dezenas de milhões de imagens para que ele entendesse o que cada objeto era. "O processo é comparável ao número de diferentes percepções e estímulos que os humanos têm em seus primeiros dois anos de vida", diz.

A chave para que o sistema "aprenda" é o uso de redes neurais, que vasculham o banco de dados do sistema, restringindo as possibilidades sobre o que aquele determinado objeto possa ser. Cada uma das camadas da rede analisa um nível diferente de detalhes da imagem: brilho, cor, formas, sombras etc.

Os algoritmos usados pela máquina são desenvolvidos para se aperfeiçoarem com o tempo. Quanto mais imagens eles receberem, maior será a precisão da identificação.

O sistema também recebeu imagens que poderiam confundi-lo, como gatos vestindo roupas de astronautas, bichos-preguiça com chapéus de aniversário e um Chewbacca, clássico personagem de Star Wars. Para o alívio de Elon Musk, a máquina errou a identificação de todas essas imagens:

Compatível com desktops e dispositivos móveis, o projeto atualmente é capaz de reconhecer 10 mil tipos de objetos, apesar de ainda ter dificuldades em reconhecer pessoas específicas, obras de arte e objetos incomuns no cotidiano.

Fonte: Blog Stephen Wolfram