Por que o Big Data é um negócio maior do que o capital de risco no jogo de inteligência artificial

"Os dados são o novo petróleo" pode ser um clichê clássico que caracteriza a importância dos números brutos para a indústria de computadores, mas quando se trata de empreendimentos de inteligência artificial, o clichê pode não ir longe o suficiente.

"Um dos maiores blocos para IA são dados", Ben Wilson, diretor do Centro para Dispositivos Inteligentes da Intellectual Ventures, de Bellevue, Washington.disse hoje em um fórum sobre AI apresentado como parte da Série de Palestrantes Executivos da Câmara de Comércio Metropolitana de Seattle.“Tradicionalmente, as startups precisam de capital.Agora, se você está fazendo AI, você precisa de capital e também precisa de dados.E você vai gravar seus dados antes de gravar seu capital. ”

Wilson destacou que os grandes players no mercado de IA são as empresas que têm os dados, seja na Amazon ou na Microsoft,Facebook ou Google.

"Antes de ter uma boa ideia, comece com os dados", disse ele.“E se você é alguém que tem uma ótima ideia, mas não tem dados, isso será um grande obstáculo para você e terá que encontrar alguns colaboradores ou parceiros que tenham acesso aos dados de que você precisa.”

Os conjuntos de dados são de suma importância, porque as ferramentas para aprendizado de máquina e visão computacional têm um apetite voraz por dados de treinamento.Gigabytes com gigabytes de exemplos são necessários para ensinar um agente de inteligência artificial a distinguir entre um gato ou um cachorro, ou entre um sinal de parada e um pedestre atravessando a rua. “Especificamente com aprendizado de máquina e aprendizado profundo,os dados são a nova moeda que você deve considerar quando estiver fazendo planos de negócios ”, disse Wilson.

Sridhar Chandrashekar - co-fundador e CEO da Optio3, uma startup focada em software de gerenciamento corporativo para a Internet daCoisas.ou IoT - secundou essa visão.Ele observou que em suas conversas com empresas como a GE e a Honeywell, os clientes geralmente estão interessados ​​em apenas comprar os dados brutos para fins de dados.

Dave Thurman, reitor e CEO da NortheasternO Campus Regional da Universidade de Seattle, pegou a proposta de valor. "Então, há a sua oportunidade de negócio", disse ele à multidão do almoço.“Entrem no negócio de coletar dados e disponibilizá-los para empresas de IA.”

A aquisição deste ano da Mighty AI, de Seattle, pela Uber, serve como uma ilustração que foi arrancada das manchetes.O modelo de negócios da AI poderosa era desenvolver dados de treinamento para os modelos de visão computacional usados ​​em carros autônomos, e a Uber claramente decidiu que era mais barato comprar a empresa do que comprar os dados aos poucos.(Os termos da aquisição não foram divulgados, mas de acordo com uma fonte da GeekWire, os investidores não recuperaram todos os US $ 27 milhões que haviam sido levantados para a Mighty Ai.)

Seattle se destaca como um ponto de acesso de inteligência artificial, em grande parte devido a um grupo de talentos de engenheiros cultivados pela Microsoft e pela Amazon, bem como instituições de pesquisa como a Universidade de Washington e o Allen Institute for Artificial Intelligence.E não estamos falando apenas de cursos de ciência da computação e engenharia.Chandrashekar disse que matemáticos e físicos também estão na mistura. "Um dos melhores engenheiros que você pode encontrar para aprendizado de máquina é o campo da estatística", disse ele.“Eles realmente pensam em dados como ninguém.”

Thurman disse que sua universidade oferece mais de uma dúzia de programas conjuntos que mesclam ciência da computação e outras disciplinas - desde matemática e ciências até humanidades."Eu posso dizer o que os empregadores estão nos dizendo que estão procurando", disse ele."É tudo isso, e pessoas que têm a capacidade de manter uma conversa uns com os outros."

Aqui estão alguns outros destaques da conversa de hoje, moderada pela repórter do Seattle Times Melissa Hellmann:

• Thurman disse que a IA não é mais apenas para os titãs da tecnologia.De um jeito ou de outro, toda empresa está se tornando uma empresa de tecnologia."Colocamos tantos estudantes na Nordstrom quanto na Microsoft", disse ele.
• Os palestrantes disseram que a reciclagem dos trabalhadores será fundamental para lidar com as mudanças nos padrões de emprego que surgirão devido à ascensão da AI.e automação no local de trabalho.Wilson apontou para a Lei de Contas de Aprendizagem e Treinamento ao Longo da Vida, uma medida que estabeleceria contas de poupança correspondentes ao governo para apoiar os trabalhadores à medida que aprendessem novas habilidades.A deputada Suzan DelBene, D-Wash., É uma das co-patrocinadoras do projeto.
• Wilson teme que a ascensão da AI possa acentuar as desigualdades de renda, a menos que sejam equilibradas por iniciativas de políticas públicas."Se você olhar para quem está mais bem posicionado para capitalizar sobre a IA ... as pessoas com dados estão em posição de ganhar muito dinheiro, e essas tendem a ser as pessoas que já têm muito dinheiro", disse ele.>
• Que tal exigir que as empresas paguem uma pessoa pelos dados que coletam?“Uma maneira que muitas pessoas propuseram para resolver o problema da desigualdade de renda é que pessoas como nós percebam que os dados que geramos são valiosos e fazem as pessoas pagar por isso”, disse Wilson.“A parte difícil é que você fornece seus dados gratuitamente todos os dias para todos.… Foi uma das últimas revoluções da internet, e talvez tenhamos que desfazer [isso] para resolver alguns desses problemas. ”

Via: Geek Wire