{"id":7218,"date":"2019-05-01T16:59:26","date_gmt":"2019-05-01T19:59:26","guid":{"rendered":"http:\/\/br.newsroom.fb.com\/?p=7218"},"modified":"2021-06-17T10:10:01","modified_gmt":"2021-06-17T13:10:01","slug":"segundo-dia-da-f8-2019-avancos-em-visao-computacional-inteligencia-artificial-inclusiva-e-outros-destaques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2019\/05\/segundo-dia-da-f8-2019-avancos-em-visao-computacional-inteligencia-artificial-inclusiva-e-outros-destaques\/","title":{"rendered":"Segundo dia da F8 2019: Avan\u00e7os em Vis\u00e3o Computacional, Intelig\u00eancia Artificial inclusiva e outros destaques"},"content":{"rendered":"

O segundo dia do F8 foi concentrado nos investimentos a longo prazo que estamos fazendo nas \u00e1reas de Intelig\u00eancia Artificial e Realidade Aumentada\/Realidade Virtual. Na abertura do evento, o diretor de tecnologia Mike Schroepfer falou sobre as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial que estamos usando para resolver uma s\u00e9rie de desafios em nossos produtos – e por que ele est\u00e1 otimista sobre o que vem a seguir.<\/span><\/p>\n

A apresenta\u00e7\u00e3o de Schroepfer foi seguida pelas de Manohar Paluri e Joaquin Quinonero Candela da \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial do Facebook; de Margaret Stewart de design de produto; e de Lade Obamehinti, Lindsay Young e Ronald Mallet, todos da \u00e1rea de Realidade Aumentada\/Realidade Virtual.<\/span><\/p>\n

Intelig\u00eancia artificial<\/h2>\n
\"Manohar
Manohar Paluri<\/figcaption><\/figure>\n

A intelig\u00eancia artificial impulsiona uma variedade de produtos e infraestrutura no Facebook. Nos \u00faltimos anos, ela esteve presente em nosso trabalho para detectar proativamente conte\u00fados que violassem nossas pol\u00edticas<\/a>. Para nos ajudar a detectar mais conte\u00fados problem\u00e1ticos, n\u00f3s estamos trabalhando para garantir que nossos sistemas de intelig\u00eancia artificial possam entender informa\u00e7\u00f5es com o m\u00ednimo de supervis\u00e3o poss\u00edvel. E n\u00f3s j\u00e1 demos os seguintes passos. Avan\u00e7os em processamento natural de linguagem (NLP, em ingl\u00eas)<\/a> nos ajudou a criar uma linguagem comum para tradu\u00e7\u00f5es, para que n\u00f3s possamos encontrar conte\u00fado prejudicial em mais idiomas. E uma nova abordagem para reconhecimento de objetos chamada <\/span>Panoptic FPN<\/span><\/a> ajudou nossos sistemas equipados com intelig\u00eancia artificial a entender contextos a partir do plano de fundo de fotos. \u00a0<\/span>Modelos de treinamento que combinam sinais visuais e de \u00e1udio melhoram ainda mais os resultados.<\/span><\/p>\n

\"Tecnologias
Tecnologias como o Panoptic FPN, mostradas aqui, ajudam os sistemas com tecnologia de Intelig\u00eancia Artificial a compreender o contexto a partir do plano de \u00a0fundo das fotos<\/figcaption><\/figure>\n

Nosso trabalho no campo de processamento natural de linguagem \u00e9 importante, mas diversas t\u00e9cnicas funcionam melhor para os idiomas mais comuns. N\u00f3s tamb\u00e9m precisamos de uma forma de oferecer suporte aos muitos idiomas em que o conjunto de amostras para treinamento \u00e9 muito pequeno. Para esses idiomas, o aprendizado auto-supervisionado pode ajudar \u00e0 medida que n\u00f3s somos capaz de treinar modelos sem que humanos tenham que identificar conjuntos enormes de dados. Isso nos permite entender \u00a0melhor conte\u00fado relevante \u2014 incluindo viola\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas \u2014 sem traduzir cada frase. Essa t\u00e9cnicas nos ajudam a garantir que todos os nossos classificadores estejam identificando conte\u00fado problem\u00e1tico em mais idiomas do que n\u00f3s pod\u00edamos antes. <\/span><\/p>\n

\"\"
Joaquin Quinonero Candela<\/figcaption><\/figure>\n

A intelig\u00eancia artificial \u00e9 fundamental no nosso trabalho para manter nossa plataforma segura \u2014 \u00a0mas n\u00f3s sabemos que traz riscos. Sendo bem claros, ela pode refletir e ampliar o preconceito. Para resolver isso, estamos construindo pr\u00e1ticas mais justas – para garantir que a intelig\u00eancia artificial proteja as pessoas e n\u00e3o as discrimine – em todas as etapas do desenvolvimento de produtos.<\/span><\/p>\n

Quando os modelos de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o treinados por humanos em conjuntos de dados envolvendo pessoas, existe um risco representacional inerente. Se os conjuntos de dados cont\u00e9m limita\u00e7\u00f5es, falhas ou outros problemas, os modelos resultantes poder\u00e3o ter um desempenho diferente para pessoas diferentes. Para gerenciar esse risco, desenvolvemos um novo processo para a intelig\u00eancia artificial inclusiva. Esse processo fornece diretrizes para ajudar pesquisadores e programadores a projetar conjuntos de dados, medir o desempenho do produto e testar novos sistemas por meio da lente da inclus\u00e3o. Para imagem, essas dimens\u00f5es incluem tom de pele e apresenta\u00e7\u00e3o de idade e g\u00eanero. J\u00e1 para voz, inclui dialeto, idade e g\u00eanero. O processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva est\u00e1 sendo usado agora por muitas equipes de produtos no Facebook e est\u00e1 incorporado no desenvolvimento de novos recursos.<\/span><\/p>\n

\"\"
Margaret Stewart<\/figcaption><\/figure>\n

Para conhecer melhor todas as nossas atualiza\u00e7\u00f5es e avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial anunciados hoje, confira as publica\u00e7\u00f5es em nosso <\/span>blog de Intelig\u00eancia Artificial<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Realidade Aumentada\/Realidade Virtual<\/b><\/h2>\n
\"\"
Lade Obamehinti<\/figcaption><\/figure>\n

Uma das \u00e1reas em que estamos usando o processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva \u00e9 a de Realidade Aumentada. Os engenheiros do Spark AR<\/a> (Realidade Aumentada) este processo para garantir que o seu software entregue os efeitos de Realidade Aumentada de qualidade para todos. Por exemplo, alguns efeitos s\u00e3o ativados a partir de gestos com a m\u00e3o. Sendo assim, os dados de treinamento incluem v\u00e1rios tons de pele sob uma variedade de condi\u00e7\u00f5es de luz para garantir que o sistema seja sempre capaz de reconhecer uma m\u00e3o em frente \u00e0 c\u00e2mera. Os engenheiros do Oculus tamb\u00e9m est\u00e3o usando esse processo para comandos de voz em Realidade Virtual, usando dados representativos de dialetos, idades e g\u00eaneros.<\/span><\/p>\n

Enquanto trabalhamos para garantir que nossa tecnologia n\u00e3o exclua as pessoas, tamb\u00e9m estamos nos esfor\u00e7ando para garantir que ela ajude a unir as pessoas. E com a Realidade Virtual, vemos um futuro onde as pessoas poder\u00e3o interagir e se unir, independentemente da dist\u00e2ncia f\u00edsica. Mas, para realmente alcan\u00e7ar isso, as pessoas precisam se sentir completamente presentes na Realidade Virtual. E isso significa que precisamos de avatares verdadeiramente reais, com gestos, express\u00f5es faciais e tom de voz que acrescentem nuances \u00e0s nossas conversas.<\/span><\/p>\n

Mostramos um realismo inovador em nossos rostos de <\/span>Codec Avatares<\/span><\/a>, que permitem que as pessoas interajam em tempo real em Realidade Virtual. Mas a comunica\u00e7\u00e3o genu\u00edna requer o corpo inteiro. \u00c9 por isso que estamos desenvolvendo modelos totalmente adapt\u00e1veis \u200b\u200be baseados em f\u00edsica que reproduzem um avatar 3D com dados de um determinado n\u00famero de sensores. Estamos usando uma abordagem em camadas que reproduz a anatomia humana e que pode se adaptar automaticamente para combinar perfeitamente \u00e0 apar\u00eancia e ao movimento \u00fanico de qualquer indiv\u00edduo. N\u00f3s projetamos esses modelos de dentro para fora, desenvolvendo um esqueleto virtual e, em seguida, acrescentamos a estrutura muscular, pele e roupas. O resultado s\u00e3o avatares realistas – desde o movimento dos m\u00fasculos at\u00e9 o caimento das roupas. Ainda temos um longo caminho a percorrer antes que esta pesquisa resulte em um produto, mas estamos animados com os resultados at\u00e9 agora.<\/span><\/p>\n

\"\"
Ronald Mallet<\/figcaption><\/figure>\n

Assim como a Realidade Aumentada, queremos tornar a Realidade Virtual inclusiva e segura para todos. Constru\u00edmos sistemas preventivos – como um c\u00f3digo de conduta para todos que usam ou desenvolvem para nossos <\/span>headsets<\/span><\/i> – que promovem cultura e intera\u00e7\u00f5es respeitosas. E n\u00f3s criamos sistemas reativos, incluindo ferramentas para denunciar ou bloquear usu\u00e1rios que violem nossas diretrizes.<\/span><\/p>\n

Quando lan\u00e7amos nossos pr\u00f3prios aplicativos sociais de Realidade Virtual, incluindo Spaces, Venues e Rooms, incorporamos seguran\u00e7a ao design central da experi\u00eancia. Um v\u00eddeo com orienta\u00e7\u00f5es apresenta \u00e0s pessoas alguns dos recursos projetados para que se sintam mais \u00e0 vontade interagindo com um grande grupo de pessoas enquanto estiverem em Realidade Virtual. Por exemplo, a bolha de seguran\u00e7a \u00e9 um recurso que impede que pessoas ou objetos cheguem mais perto do que voc\u00ea gostaria. Se um avatar entrar na bolha de seguran\u00e7a de outro, os dois avatares se tornar\u00e3o invis\u00edveis um ao outro. Tamb\u00e9m temos moderadores ao vivo para ajudar a garantir um bom comportamento e analisar den\u00fancias de a\u00e7\u00f5es inadequadas.<\/span><\/p>\n

\"\"
Lindsay Young<\/figcaption><\/figure>\n

As ferramentas e estruturas que compartilhamos hoje s\u00e3o parte de como estamos nos preparando para o que vem a seguir. Para n\u00f3s, este trabalho \u00e9 sobre trazer vozes e oportunidades iguais para as pessoas em todo o mundo e ajud\u00e1-las a permanecerem conectadas umas com as outras. Para ler mais sobre os an\u00fancios de ontem, leia nosso <\/span>resumo do primeiro dia<\/span><\/a>. Para mais detalhes sobre as not\u00edcias de hoje, consulte tamb\u00e9m nosso <\/span>blog de desenvolvedores<\/span><\/a>, <\/span>blog de intelig\u00eancia artificial<\/span><\/a>, <\/span>blog de engenharia<\/span><\/a>, blog do <\/span>Oculus<\/span><\/a>, <\/span>Central de Informa\u00e7\u00f5es do Instagram<\/span><\/a> e nossa <\/span>Newsroom<\/span><\/a>. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode assistir a todas as apresenta\u00e7\u00f5es da F8 na p\u00e1gina do <\/span>Facebook para Desenvolvedores<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"O segundo dia do F8 foi concentrado nos investimentos a longo prazo que estamos fazendo nas \u00e1reas de Intelig\u00eancia Artificial e Realidade Aumentada\/Realidade Virtual. Na abertura do evento, o diretor de tecnologia Mike Schroepfer falou sobre as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial que estamos usando para resolver uma s\u00e9rie de desafios em nossos produtos – e por que ele est\u00e1 otimista sobre o que vem a seguir. A apresenta\u00e7\u00e3o de Schroepfer foi seguida pelas de Manohar Paluri e Joaquin Quinonero Candela da \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial do Facebook; de Margaret Stewart de design de produto; e de Lade Obamehinti, Lindsay Young e Ronald Mallet, todos da \u00e1rea de Realidade Aumentada\/Realidade Virtual. Intelig\u00eancia artificial A intelig\u00eancia artificial impulsiona uma variedade de produtos e infraestrutura no Facebook. Nos \u00faltimos anos, ela esteve presente em nosso trabalho para detectar proativamente conte\u00fados que violassem nossas pol\u00edticas. Para nos ajudar a detectar mais conte\u00fados problem\u00e1ticos, n\u00f3s estamos trabalhando para garantir que nossos sistemas de intelig\u00eancia artificial possam entender informa\u00e7\u00f5es com o m\u00ednimo de supervis\u00e3o poss\u00edvel. E n\u00f3s j\u00e1 demos os seguintes passos. Avan\u00e7os em processamento natural de linguagem (NLP, em ingl\u00eas) nos ajudou a criar uma linguagem comum para tradu\u00e7\u00f5es, para que n\u00f3s possamos encontrar conte\u00fado prejudicial em mais idiomas. E uma nova abordagem para reconhecimento de objetos chamada Panoptic FPN ajudou nossos sistemas equipados com intelig\u00eancia artificial a entender contextos a partir do plano de fundo de fotos. \u00a0Modelos de treinamento que combinam sinais visuais e de \u00e1udio melhoram ainda mais os resultados. Nosso trabalho no campo de processamento natural de linguagem \u00e9 importante, mas diversas t\u00e9cnicas funcionam melhor para os idiomas mais comuns. N\u00f3s tamb\u00e9m precisamos de uma forma de oferecer suporte aos muitos idiomas em que o conjunto de amostras para treinamento \u00e9 muito pequeno. Para esses idiomas, o aprendizado auto-supervisionado pode ajudar \u00e0 medida que n\u00f3s somos capaz de treinar modelos sem que humanos tenham que identificar conjuntos enormes de dados. Isso nos permite entender \u00a0melhor conte\u00fado relevante \u2014 incluindo viola\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas \u2014 sem traduzir cada frase. Essa t\u00e9cnicas nos ajudam a garantir que todos os nossos classificadores estejam identificando conte\u00fado problem\u00e1tico em mais idiomas do que n\u00f3s pod\u00edamos antes. A intelig\u00eancia artificial \u00e9 fundamental no nosso trabalho para manter nossa plataforma segura \u2014 \u00a0mas n\u00f3s sabemos que traz riscos. Sendo bem claros, ela pode refletir e ampliar o preconceito. Para resolver isso, estamos construindo pr\u00e1ticas mais justas – para garantir que a intelig\u00eancia artificial proteja as pessoas e n\u00e3o as discrimine – em todas as etapas do desenvolvimento de produtos. Quando os modelos de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o treinados por humanos em conjuntos de dados envolvendo pessoas, existe um risco representacional inerente. Se os conjuntos de dados cont\u00e9m limita\u00e7\u00f5es, falhas ou outros problemas, os modelos resultantes poder\u00e3o ter um desempenho diferente para pessoas diferentes. Para gerenciar esse risco, desenvolvemos um novo processo para a intelig\u00eancia artificial inclusiva. Esse processo fornece diretrizes para ajudar pesquisadores e programadores a projetar conjuntos de dados, medir o desempenho do produto e testar novos sistemas por meio da lente da inclus\u00e3o. Para imagem, essas dimens\u00f5es incluem tom de pele e apresenta\u00e7\u00e3o de idade e g\u00eanero. J\u00e1 para voz, inclui dialeto, idade e g\u00eanero. O processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva est\u00e1 sendo usado agora por muitas equipes de produtos no Facebook e est\u00e1 incorporado no desenvolvimento de novos recursos. Para conhecer melhor todas as nossas atualiza\u00e7\u00f5es e avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial anunciados hoje, confira as publica\u00e7\u00f5es em nosso blog de Intelig\u00eancia Artificial. Realidade Aumentada\/Realidade Virtual Uma das \u00e1reas em que estamos usando o processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva \u00e9 a de Realidade Aumentada. Os engenheiros do Spark AR (Realidade Aumentada) este processo para garantir que o seu software entregue os efeitos de Realidade Aumentada de qualidade para todos. Por exemplo, alguns efeitos s\u00e3o ativados a partir de gestos com a m\u00e3o. Sendo assim, os dados de treinamento incluem v\u00e1rios tons de pele sob uma variedade de condi\u00e7\u00f5es de luz para garantir que o sistema seja sempre capaz de reconhecer uma m\u00e3o em frente \u00e0 c\u00e2mera. Os engenheiros do Oculus tamb\u00e9m est\u00e3o usando esse processo para comandos de voz em Realidade Virtual, usando dados representativos de dialetos, idades e g\u00eaneros. Enquanto trabalhamos para garantir que nossa tecnologia n\u00e3o exclua as pessoas, tamb\u00e9m estamos nos esfor\u00e7ando para garantir que ela ajude a unir as pessoas. E com a Realidade Virtual, vemos um futuro onde as pessoas poder\u00e3o interagir e se unir, independentemente da dist\u00e2ncia f\u00edsica. Mas, para realmente alcan\u00e7ar isso, as pessoas precisam se sentir completamente presentes na Realidade Virtual. E isso significa que precisamos de avatares verdadeiramente reais, com gestos, express\u00f5es faciais e tom de voz que acrescentem nuances \u00e0s nossas conversas. Mostramos um realismo inovador em nossos rostos de Codec Avatares, que permitem que as pessoas interajam em tempo real em Realidade Virtual. Mas a comunica\u00e7\u00e3o genu\u00edna requer o corpo inteiro. \u00c9 por isso que estamos desenvolvendo modelos totalmente adapt\u00e1veis \u200b\u200be baseados em f\u00edsica que reproduzem um avatar 3D com dados de um determinado n\u00famero de sensores. Estamos usando uma abordagem em camadas que reproduz a anatomia humana e que pode se adaptar automaticamente para combinar perfeitamente \u00e0 apar\u00eancia e ao movimento \u00fanico de qualquer indiv\u00edduo. N\u00f3s projetamos esses modelos de dentro para fora, desenvolvendo um esqueleto virtual e, em seguida, acrescentamos a estrutura muscular, pele e roupas. O resultado s\u00e3o avatares realistas – desde o movimento dos m\u00fasculos at\u00e9 o caimento das roupas. Ainda temos um longo caminho a percorrer antes que esta pesquisa resulte em um produto, mas estamos animados com os resultados at\u00e9 agora. Assim como a Realidade Aumentada, queremos tornar a Realidade Virtual inclusiva e segura para todos. Constru\u00edmos sistemas preventivos – como um c\u00f3digo de conduta para todos que usam ou desenvolvem para nossos headsets – que promovem cultura e intera\u00e7\u00f5es respeitosas. E n\u00f3s criamos sistemas reativos, incluindo ferramentas para denunciar ou bloquear usu\u00e1rios que violem nossas diretrizes. Quando lan\u00e7amos nossos pr\u00f3prios aplicativos sociais de Realidade Virtual, incluindo Spaces, Venues e Rooms, incorporamos seguran\u00e7a ao design central da experi\u00eancia. Um v\u00eddeo com orienta\u00e7\u00f5es apresenta \u00e0s pessoas alguns dos recursos projetados para que se sintam mais \u00e0 vontade interagindo com um grande grupo de pessoas enquanto estiverem em Realidade Virtual. Por exemplo, a bolha de seguran\u00e7a \u00e9 um recurso que impede que pessoas ou objetos cheguem mais perto do que voc\u00ea gostaria. Se um avatar entrar na bolha de seguran\u00e7a de outro, os dois avatares se tornar\u00e3o invis\u00edveis um ao outro. Tamb\u00e9m temos moderadores ao vivo para ajudar a garantir um bom comportamento e analisar den\u00fancias de a\u00e7\u00f5es inadequadas. As ferramentas e estruturas que compartilhamos hoje s\u00e3o parte de como estamos nos preparando para o que vem a seguir. Para n\u00f3s, este trabalho \u00e9 sobre trazer vozes e oportunidades iguais para as pessoas em todo o mundo e ajud\u00e1-las a permanecerem conectadas umas com as outras. Para ler mais sobre os an\u00fancios de ontem, leia nosso resumo do primeiro dia. Para mais detalhes sobre as not\u00edcias de hoje, consulte tamb\u00e9m nosso blog de desenvolvedores, blog de intelig\u00eancia artificial, blog de engenharia, blog do Oculus, Central de Informa\u00e7\u00f5es do Instagram e nossa Newsroom. 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Na abertura do evento, o diretor de tecnologia Mike Schroepfer falou sobre as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial que estamos usando para resolver uma s\u00e9rie de desafios em nossos produtos – e por que ele est\u00e1 otimista sobre o que vem a seguir. A apresenta\u00e7\u00e3o de Schroepfer foi seguida pelas de Manohar Paluri e Joaquin Quinonero Candela da \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial do Facebook; de Margaret Stewart de design de produto; e de Lade Obamehinti, Lindsay Young e Ronald Mallet, todos da \u00e1rea de Realidade Aumentada\/Realidade Virtual. Intelig\u00eancia artificial A intelig\u00eancia artificial impulsiona uma variedade de produtos e infraestrutura no Facebook. Nos \u00faltimos anos, ela esteve presente em nosso trabalho para detectar proativamente conte\u00fados que violassem nossas pol\u00edticas. Para nos ajudar a detectar mais conte\u00fados problem\u00e1ticos, n\u00f3s estamos trabalhando para garantir que nossos sistemas de intelig\u00eancia artificial possam entender informa\u00e7\u00f5es com o m\u00ednimo de supervis\u00e3o poss\u00edvel. E n\u00f3s j\u00e1 demos os seguintes passos. Avan\u00e7os em processamento natural de linguagem (NLP, em ingl\u00eas) nos ajudou a criar uma linguagem comum para tradu\u00e7\u00f5es, para que n\u00f3s possamos encontrar conte\u00fado prejudicial em mais idiomas. E uma nova abordagem para reconhecimento de objetos chamada Panoptic FPN ajudou nossos sistemas equipados com intelig\u00eancia artificial a entender contextos a partir do plano de fundo de fotos. \u00a0Modelos de treinamento que combinam sinais visuais e de \u00e1udio melhoram ainda mais os resultados. Nosso trabalho no campo de processamento natural de linguagem \u00e9 importante, mas diversas t\u00e9cnicas funcionam melhor para os idiomas mais comuns. N\u00f3s tamb\u00e9m precisamos de uma forma de oferecer suporte aos muitos idiomas em que o conjunto de amostras para treinamento \u00e9 muito pequeno. Para esses idiomas, o aprendizado auto-supervisionado pode ajudar \u00e0 medida que n\u00f3s somos capaz de treinar modelos sem que humanos tenham que identificar conjuntos enormes de dados. Isso nos permite entender \u00a0melhor conte\u00fado relevante \u2014 incluindo viola\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas \u2014 sem traduzir cada frase. Essa t\u00e9cnicas nos ajudam a garantir que todos os nossos classificadores estejam identificando conte\u00fado problem\u00e1tico em mais idiomas do que n\u00f3s pod\u00edamos antes. A intelig\u00eancia artificial \u00e9 fundamental no nosso trabalho para manter nossa plataforma segura \u2014 \u00a0mas n\u00f3s sabemos que traz riscos. Sendo bem claros, ela pode refletir e ampliar o preconceito. Para resolver isso, estamos construindo pr\u00e1ticas mais justas – para garantir que a intelig\u00eancia artificial proteja as pessoas e n\u00e3o as discrimine – em todas as etapas do desenvolvimento de produtos. Quando os modelos de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o treinados por humanos em conjuntos de dados envolvendo pessoas, existe um risco representacional inerente. Se os conjuntos de dados cont\u00e9m limita\u00e7\u00f5es, falhas ou outros problemas, os modelos resultantes poder\u00e3o ter um desempenho diferente para pessoas diferentes. Para gerenciar esse risco, desenvolvemos um novo processo para a intelig\u00eancia artificial inclusiva. Esse processo fornece diretrizes para ajudar pesquisadores e programadores a projetar conjuntos de dados, medir o desempenho do produto e testar novos sistemas por meio da lente da inclus\u00e3o. Para imagem, essas dimens\u00f5es incluem tom de pele e apresenta\u00e7\u00e3o de idade e g\u00eanero. J\u00e1 para voz, inclui dialeto, idade e g\u00eanero. O processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva est\u00e1 sendo usado agora por muitas equipes de produtos no Facebook e est\u00e1 incorporado no desenvolvimento de novos recursos. Para conhecer melhor todas as nossas atualiza\u00e7\u00f5es e avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial anunciados hoje, confira as publica\u00e7\u00f5es em nosso blog de Intelig\u00eancia Artificial. Realidade Aumentada\/Realidade Virtual Uma das \u00e1reas em que estamos usando o processo de intelig\u00eancia artificial inclusiva \u00e9 a de Realidade Aumentada. Os engenheiros do Spark AR (Realidade Aumentada) este processo para garantir que o seu software entregue os efeitos de Realidade Aumentada de qualidade para todos. Por exemplo, alguns efeitos s\u00e3o ativados a partir de gestos com a m\u00e3o. Sendo assim, os dados de treinamento incluem v\u00e1rios tons de pele sob uma variedade de condi\u00e7\u00f5es de luz para garantir que o sistema seja sempre capaz de reconhecer uma m\u00e3o em frente \u00e0 c\u00e2mera. Os engenheiros do Oculus tamb\u00e9m est\u00e3o usando esse processo para comandos de voz em Realidade Virtual, usando dados representativos de dialetos, idades e g\u00eaneros. Enquanto trabalhamos para garantir que nossa tecnologia n\u00e3o exclua as pessoas, tamb\u00e9m estamos nos esfor\u00e7ando para garantir que ela ajude a unir as pessoas. E com a Realidade Virtual, vemos um futuro onde as pessoas poder\u00e3o interagir e se unir, independentemente da dist\u00e2ncia f\u00edsica. Mas, para realmente alcan\u00e7ar isso, as pessoas precisam se sentir completamente presentes na Realidade Virtual. E isso significa que precisamos de avatares verdadeiramente reais, com gestos, express\u00f5es faciais e tom de voz que acrescentem nuances \u00e0s nossas conversas. 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Para mais detalhes sobre as not\u00edcias de hoje, consulte tamb\u00e9m nosso blog de desenvolvedores, blog de intelig\u00eancia artificial, blog de engenharia, blog do Oculus, Central de Informa\u00e7\u00f5es do Instagram e nossa Newsroom. 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Na abertura do evento, o diretor de tecnologia Mike Schroepfer falou sobre as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial que estamos usando para resolver uma s\u00e9rie de desafios em nossos produtos – e por que ele est\u00e1 otimista sobre o que vem a seguir. A apresenta\u00e7\u00e3o de Schroepfer foi seguida pelas de Manohar Paluri e Joaquin Quinonero Candela da \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial do Facebook; de Margaret Stewart de design de produto; e de Lade Obamehinti, Lindsay Young e Ronald Mallet, todos da \u00e1rea de Realidade Aumentada\/Realidade Virtual. Intelig\u00eancia artificial A intelig\u00eancia artificial impulsiona uma variedade de produtos e infraestrutura no Facebook. Nos \u00faltimos anos, ela esteve presente em nosso trabalho para detectar proativamente conte\u00fados que violassem nossas pol\u00edticas. Para nos ajudar a detectar mais conte\u00fados problem\u00e1ticos, n\u00f3s estamos trabalhando para garantir que nossos sistemas de intelig\u00eancia artificial possam entender informa\u00e7\u00f5es com o m\u00ednimo de supervis\u00e3o poss\u00edvel. E n\u00f3s j\u00e1 demos os seguintes passos. Avan\u00e7os em processamento natural de linguagem (NLP, em ingl\u00eas) nos ajudou a criar uma linguagem comum para tradu\u00e7\u00f5es, para que n\u00f3s possamos encontrar conte\u00fado prejudicial em mais idiomas. E uma nova abordagem para reconhecimento de objetos chamada Panoptic FPN ajudou nossos sistemas equipados com intelig\u00eancia artificial a entender contextos a partir do plano de fundo de fotos. \u00a0Modelos de treinamento que combinam sinais visuais e de \u00e1udio melhoram ainda mais os resultados. Nosso trabalho no campo de processamento natural de linguagem \u00e9 importante, mas diversas t\u00e9cnicas funcionam melhor para os idiomas mais comuns. N\u00f3s tamb\u00e9m precisamos de uma forma de oferecer suporte aos muitos idiomas em que o conjunto de amostras para treinamento \u00e9 muito pequeno. Para esses idiomas, o aprendizado auto-supervisionado pode ajudar \u00e0 medida que n\u00f3s somos capaz de treinar modelos sem que humanos tenham que identificar conjuntos enormes de dados. Isso nos permite entender \u00a0melhor conte\u00fado relevante \u2014 incluindo viola\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas \u2014 sem traduzir cada frase. Essa t\u00e9cnicas nos ajudam a garantir que todos os nossos classificadores estejam identificando conte\u00fado problem\u00e1tico em mais idiomas do que n\u00f3s pod\u00edamos antes. A intelig\u00eancia artificial \u00e9 fundamental no nosso trabalho para manter nossa plataforma segura \u2014 \u00a0mas n\u00f3s sabemos que traz riscos. Sendo bem claros, ela pode refletir e ampliar o preconceito. Para resolver isso, estamos construindo pr\u00e1ticas mais justas – para garantir que a intelig\u00eancia artificial proteja as pessoas e n\u00e3o as discrimine – em todas as etapas do desenvolvimento de produtos. Quando os modelos de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o treinados por humanos em conjuntos de dados envolvendo pessoas, existe um risco representacional inerente. Se os conjuntos de dados cont\u00e9m limita\u00e7\u00f5es, falhas ou outros problemas, os modelos resultantes poder\u00e3o ter um desempenho diferente para pessoas diferentes. Para gerenciar esse risco, desenvolvemos um novo processo para a intelig\u00eancia artificial inclusiva. Esse processo fornece diretrizes para ajudar pesquisadores e programadores a projetar conjuntos de dados, medir o desempenho do produto e testar novos sistemas por meio da lente da inclus\u00e3o. Para imagem, essas dimens\u00f5es incluem tom de pele e apresenta\u00e7\u00e3o de idade e g\u00eanero. 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Mostramos um realismo inovador em nossos rostos de Codec Avatares, que permitem que as pessoas interajam em tempo real em Realidade Virtual. Mas a comunica\u00e7\u00e3o genu\u00edna requer o corpo inteiro. \u00c9 por isso que estamos desenvolvendo modelos totalmente adapt\u00e1veis \u200b\u200be baseados em f\u00edsica que reproduzem um avatar 3D com dados de um determinado n\u00famero de sensores. Estamos usando uma abordagem em camadas que reproduz a anatomia humana e que pode se adaptar automaticamente para combinar perfeitamente \u00e0 apar\u00eancia e ao movimento \u00fanico de qualquer indiv\u00edduo. N\u00f3s projetamos esses modelos de dentro para fora, desenvolvendo um esqueleto virtual e, em seguida, acrescentamos a estrutura muscular, pele e roupas. O resultado s\u00e3o avatares realistas – desde o movimento dos m\u00fasculos at\u00e9 o caimento das roupas. 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