Pinterest usa Inteligência Artificial para capturar nossas imaginações

Por DOBSON LOBO

O TERMO " inteligência ARTIFICIAL " evoca imagens tanto do futuro distante (robôs humanóides, carros autônomos) quanto do trabalho árduo necessário para chegar lá. Mas a tecnologia já é difundida e em lugares que você pode não perceber.

Apanhe o Pinterest, a plataforma de pesquisa visual onde as pessoas descobrem e guardam ideias. A empresa investe fortemente em inteligência artificial, muitas vezes de maneiras que podem não ser óbvias para um usuário casual.

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"Estamos constantemente experimentando aplicativos que as pessoas podem imaginar usando hoje", diz Vijay Narayanan, chefe de descoberta e conteúdo da empresa. “Há projetos de Inteligência Articial focados em coisas como carros autônomos, mas também existe a inteligência artificial diária e acessível que ajuda as pessoas a viverem melhor agora”.

Para desenvolver a “AI acessível e cotidiana”, o Pinterest segue uma regra simples, mas muitas vezes ignorada: antes de mais nada, defina seu problema. "Não desenvolva tecnologia apenas para desenvolver tecnologia", diz Narayanan. "Em vez disso, desenvolva tecnologia com um propósito e que suporte sua missão principal."

Recursos como o surgimento de sugestões de receitas baseadas em dieta ou sugestões de decoração para o gosto específico de um usuário estão disponíveis devido ao aprendizado profundo (um subconjunto de Inteligência Articial e aprendizado de máquina que usa redes neurais para imitar o cérebro para analisar dados e treinar modelos de computador). Entendendo a intenção por trás de uma pesquisa simples, os modelos de aprendizagem profunda do Pinterest oferecem resultados altamente personalizados.

E os usuários da Internet apreciam a personalização - 80% deles são mais propensos a fazer uma compra se a experiência for personalizada. Ao usar a Inteligência Articial para analisar montanhas de dados, o Pinterest adapta os resultados de pesquisa para cada uma das centenas de milhões de usuários. Essa é uma grande razão pela qual o Pinterest se considera "em sua essência, uma empresa de dados e inteligência artificial", de acordo com Vanja Josifovski, sua diretora de tecnologia.

Em setembro, o Pinterest atingiu 250 milhões de usuários ativos mensais. O co-fundador do Pinterest, Evan Sharp, disse recentemente que, enquanto os usuários gastam tempo em outros aplicativos populares, eles investem tempo no Pinterest. As pessoas usam o que descobrem no Pinterest. Seja para uma festa à fantasia ou em uma viagem de carro, eles fazem uso do que encontram.

Para que isso seja verdade, o Pinterest precisa resolver o "problema da descoberta". Quando um usuário digita um termo de pesquisa, quase 75% dos quais têm três palavras ou menos, o que ele realmente está procurando? Pode não haver uma resposta clara para começar, mas a profunda experiência de pesquisa baseada em aprendizado ajuda a redigir um.

Digamos que o usuário pesquise “BBQ” e selecione uma imagem que represente uma cena íntima de quintal. O aplicativo irá recomendar outras imagens e pesquisas. Talvez incluam configurações de mesa ou jogos de gramado. Juntos, eles representam um caminho de descoberta, começando com A, o desejo vago de grelhar algo e terminando com Z, um churrasco de fim de semana planejado com amigos.

Uma das maneiras pelas quais o Pinterest faz recomendações relevantes é por meio de uma rede neural chamada PinSage, desenvolvida em parte usando os frameworks de aprendizagem profunda TensorFlow e PyTorch no Amazon Web Services (AWS). O modelo de aprendizagem profunda coloca cada imagem, de acordo com o tema, dentro de um "gráfico" gigante de outras imagens.

Três bilhões de imagens, ou “nós”, formam o gráfico; 18 bilhões de linhas conectam-nos. O resultado é um contexto detalhado para cada imagem, que permite que o Pinterest recomende imagens tematicamente semelhantes para os usuários, como briquetes de carvão e carnes grelhadas. Em vez de uma lista linear de resultados, o usuário recebe um guia abrangente sobre o que ele poderia planejar para o final de semana.

Os esforços de personalização de aprendizado do Pinterest usam mais do que apenas os termos de pesquisa dos usuários para melhorar. Eles também aprendem com o que os usuários capturam com as câmeras de seus telefones.

A pesquisa de câmera do Pinterest Lens permite que os usuários pesquisem tirando fotos de um objeto off-line e recebam resultados de recomendações on-line. Uma maçã retornará resultados para receitas relacionadas a pratos, como pizza ou cidra. Uma foto de um par de tênis de corrida resultará em sapatos relacionados, e até roupas esportivas para usar, disponíveis para compra.

Via: wired