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    Vision AI será a próxima rede mundial


    A web pode não ser a maior coisa para rodar na internet (atualmente parece que o Zoom é), mas era a mais transformadora até o surgimento dos aplicativos móveis. Você pode seguir as ondas por interesse do desenvolvedor: nos anos 2000, todo mundo estava aprendendo HTML e fazendo um site. Na década de 2010, todos estavam aprendendo a desenvolver aplicativos móveis. Na década de 2020, todos os desenvolvedores construirão o Vision AI. E por um bom motivo.

    O impacto da web foi a digitalização de processos manuais baseados em papel. Em vez de receber um extrato bancário pelo correio, você pode visualizá-lo na web. Em vez de enviar cheque pelo correio, você pode pagar pela web. Em vez de enviar uma autorização comercial por fax, você pode validá-la na web.

    Isso se estendeu aos processos internos da empresa, da configuração do produto às pesquisas com funcionários, e aos processos B2B, das atualizações do catálogo aos relatórios de crédito. Todas as informações agora eram digitais, graças ao portal que chamamos de web, e podiam ser acionadas digitalmente. Quando os aplicativos móveis surgiram, a base das informações digitalizadas estava lá para disponibilizar esses dados na palma de nossas mãos.

    Acredito que a próxima grande onda seja a Vision AI, e pelo mesmo motivo: ela oferece a oportunidade de digitalizar o próximo grande tesouro de informações do mundo, o que não está no papel, mas pode ser visto por uma câmera. Câmeras, você sabe, aquelas coisas milagrosas que, por estarem em todos os smartphones, agora são incrivelmente poderosas e baratas.

    As câmeras e seus poderes de processamento relacionados estão eclipsando outros tipos de sensores, impulsionados por experiências úteis de aplicativos de telefone celular e cultura digital que vão do Instagram ao Pinterest, TikTok e tecnologia de reconhecimento facial incorporada em eventos esportivos. As câmeras e o poder de processamento relacionado estão se tornando incríveis e eclipsando outros tipos de sensores. Por que usar um sensor de proximidade magnética que deve ter algo colocado em uma porta quando você pode apontar uma câmera minúscula e barata para a porta e saber se ela está aberta? Por que usar um sensor de temperatura quando uma câmera pode ver as frequências da luz refletida e determinar a temperatura? Os celulares mais recentes estão integrando sensores LIDAR em suas câmeras, e acredito que o conjunto de sensores de câmera se tornará ainda mais sofisticado. Combine isso com a tecnologia de visão computacional emergente alimentada por IA, e juntos vocês terão o Vision AI.

    O Vision AI tem o poder de desbloquear o futuro da automação de uma forma nunca vista desde a Revolução da Web, em que cada formulário e chamada telefônica se transformou em um site e desbloqueamos todas as pesquisas, análises e processamento automatizado resultantes que agora são comuns. Assim como há campos de treinamento da web, em breve haverá campos de treinamento de visão computacional para ampliar o círculo de acesso a essa nova tecnologia.

    Tudo o que você deseja contar, registrar, analisar ou armazenar pode ser obtido ensinando o Vision AI a procurá-lo. E isso é apenas capturar os dados, como os formulários da web faziam. Depois disso, desdobra-se tudo o que podemos fazer com esses dados. Fornece relatórios, comparações e análises. Fazer previsões. Crie um perfil e anuncie. Aprenda e eduque.

    Primeiro vêm as ferramentas, com foco em casos de uso específicos. Hoje temos usos como a detecção de defeitos de fabricação, avaliação de danos após eventos climáticos, coleta de informações para subscrição de seguros, contagem de itens para planos militares, vigilância de trapaceiros de jogos de azar, alerta de pessoas carregando armas em uma premissa e previsão de jogos esportivos com base no passado dos jogadores comportamento e “fala”. Eles criaram as plataformas Vision AI, ferramentas de gerenciamento de imagem e vídeo, plataformas de ponta e, é claro, todos os algoritmos de IA e ferramentas de treinamento que permitem transformar imagens e vídeos em informações.

    Em seguida, vêm os usos em que não podíamos pensar antes – as coisas que não pareciam possíveis antes de vivermos com essa tecnologia. Na web, comprar voos e hotéis parecia possível como uma extensão do processo por telefone que costumávamos usar. Mas será que imaginamos que teríamos uma enciclopédia colaborativa global em atualização contínua ou a capacidade de ver quanto qualquer amigo pagou por sua casa?

    As verdadeiras mudanças ocorrem quando os computadores começam a medir e contar coisas que são muito vastas para serem contadas por humanos – cada carvalho morto na Califórnia – ou muito caras para humanos contar – todas as células de levedura em uma cultura – ou muito difíceis para humanos perceberem – a mudança na marcha que sugere uma condição médica.

    Durante esta década, veremos campos de treinamento ensinando centenas de milhares de desenvolvedores a utilizar as ferramentas Vision AI, da mesma forma que ensinamos milhões a codificar na web. Depois disso, veremos nosso mundo para o próximo nível de dados que ele apresenta e seremos capazes de agir sobre isso.

    Assim deve ser com o Vision AI. O futuro do Jetson que nos foi prometido chegará à existência.

    (Divulgação: minha empresa, Shasta, lançou um Camera Fund em 2017, que se concentra em Vision AI, então atualmente tenho um interesse em oito empresas Vision AI.)

    Issac Roth criou e vendeu várias empresas de software empresarial. Como sócio da Shasta Ventures, ele investe em empresas de software empresarial e atualmente gerencia investimentos em CodeFresh, Scalyr, Beautiful.ai, Quartz.co e uma série de empreendimentos não anunciados. Ele fundou a plataforma de nuvem Makara, vendeu para a Red Hat e permaneceu para criar e dimensionar o Red Hat OpenShift. Mais tarde, Issac incubou os principais mantenedores do Node.js em Shasta e se juntou a eles para formar o StrongLoop. A StrongLoop foi adquirida pela IBM, onde Issac se tornou CTO de API Management e Hybrid Cloud Integration.


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