2017: Pesquisador de IA no trabalho

Um pesquisador de IA projeta, treina e avalia os algoritmos que permitem que o software reconheça imagens, gere linguagem, planeje e tome decisões – geralmente uma forma de aprendizado de máquina, onde um modelo melhora uma tarefa processando grandes quantidades de dados, em vez de seguir regras que uma pessoa escreveu à mão. O trabalho abrange laboratórios universitários que inventam novas arquiteturas, grupos de pesquisa corporativos que ampliam arquiteturas comprovadas e especialistas que dedicam uma carreira a uma fatia estreita, como a forma como um modelo aprende com poucos dados.

O campo é mais jovem do que a maioria das pessoas supõe: a expressão “inteligência artificial” foi cunhada em 1955 para um workshop de verão de 1956 no Dartmouth College, e o trabalho passou duas vezes, entre o boom e o “inverno”, desde então – períodos em que o financiamento entrou em colapso depois de as primeiras promessas não terem sido cumpridas. A abordagem dominante de hoje, a aprendizagem profunda, passou décadas como uma posição minoritária antes de um único concurso de reconhecimento de imagens de 2012 e de um artigo de 2017 sobre “atenção” remodelarem toda a disciplina em torno de redes neurais cada vez maiores, treinadas com cada vez mais dados.

A pesquisa em IA é incomum entre as profissões deste site porque seu tema e seu instrumento são a mesma tecnologia. Ferramentas construídas a partir dos resultados da própria área agora elaboram revisões de literatura, propõem experimentos e escrevem códigos para execuções de treinamento, e alguns laboratórios estão tentando abertamente automatizar partes do próprio processo de pesquisa. O que sobrevive a essa pressão, e o que não sobrevive, é a questão que o resto deste perfil tenta responder de forma honesta e não tranquilizadora.