John Markoff Como boa apostadora, a pesquisadora Daphne Koller, da Universidade de Stanford, cujo trabalho resultou em importantes avanços no campo da inteligência artificial, vê o mundo como teia de probabilidades. Mas não há coisa alguma de incerto sobre seu impacto pessoal no mundo da matemática e da ciência. Teórica da matemática, ela contribuiu para campos como a robótica e a biologia. Sua maior realização até o momento -e, aos 39 anos, ela certamente terá muitas outras - foi a criação de um conjunto de ferramentas de computação para inteligência artificial que pode ser utilizado por cientistas e engenheiros em tarefas como previsão de congestionamentos de trânsito, melhora da visão de máquinas e estudo da forma pela qual o câncer se alastra.
O trabalho de Koller, construído sobre as bases fornecidas por um teorema do século 18 quanto à teoria das probabilidades, já teve impacto comercial importante, e os colegas da pesquisadora dizem que isso só crescerá na próxima década. As técnicas de Koller foram usadas para melhorar sistemas de visão por computador e de compreensão da linguagem natural, e é possível que no futuro conduzam a uma nova geração, melhorada, de serviços de busca na web.
"Ela está no extremo mais adiantado da vanguarda", disse Gray Bradski, pesquisador que trabalha no campo da visão para máquinas na Willow Garage, uma empresa iniciante instalada em Menlo Park, Califórnia. Koller recebeu no ano passado um novo prêmio de ciências da computação concedido pela Associação da Maquinaria Computacional e Fundação Infosys, a divisão filantrópica do grupo indiano de serviços de computação Infosys.
O prêmio a Koller, no valor de US$ 150 mil, é considerado por cientistas e executivos do setor como validação de suas pesquisas, que ajudaram a transformar a inteligência artificial de ficção científica em uma disciplina de engenharia que está criando diversas máquinas e sistemas inteligentes. Não se trata do primeiro prêmio que ela recebe; em 2004, ela havia recebido uma bolsa de pesquisa no valor de US$ 500 mil, da Fundação MacArthur.
Koller é parte de um retomada do interesse na inteligência artificial. Depois de três décadas de decepções, os pesquisadores de inteligência artificial estão fazendo progresso. Recentes desdobramentos tornaram possíveis filtros contra spam, novos mapas de trânsito ClearFlow, da Microsoft, e os carros robotizados sem pilotos construídos por equipes de Stanford para competições promovidas pela Agência de Projetos Avançados da Defesa norte-americana.
Desde que começou como professora em Stanford, em 1995, Koller vem liderando um grupo de pesquisadores que reinventaram a disciplina da inteligência artificial. O campo surgiu nos anos 60 e inicialmente era dominado por esforços para produzir sistemas de raciocínio com base em lógica e conjuntos de regras. Judea Pearl, cientista da computação na Universidade da Califórnia em Los Angeles, havia uma década antes proposto técnicas estatísticas avançadas que dependiam de medição repetida de fenômenos do mundo real.
Conhecida como abordagem bayesiana, essa abordagem tem por cerne uma fórmula de atualização das probabilidades dos eventos baseada em observações repetidas. A regra de Bayes, nomeada em honra de Thomas Bayes, um matemático do século 18, descreve como transformar uma suposição atual sobre um acontecimento em uma suposição revisada e mais precisa, por meio da observação de novos indícios. Koller comandou as pesquisas que expandiram de maneira considerável o escopo do software bayesiano existente.
"Quando comecei, na metade ou final dos anos 80, o senso dominante era de que inteligência artificial não tinha lugar para números", ela disse em entrevista recente. "As pessoas não pensam em forma de números, e assim por que os computadores deveriam fazê-lo?"
Koller está começando a aplicar seus algoritmos de maneira mais generalizada, para ajudar cientistas a discernir padrões em vastos aglomerados de dados. "O mundo é ruidoso e confuso", disse Koller. "É preciso saber como lidar com o ruído e a incerteza". Essa filosofia a levou a pesquisar mais sobre teoria dos jogos e inteligência artificial, e mais recentemente sobre biologia molecular.
As ferramentas que criou levaram a um novo mapa genético do câncer, baseado no exame de grande número de genes ativos em diversos tumores. Com base na pesquisa, cientistas puderam desenvolver uma nova explicação sobre como os tumores de mama se alastram para os ossos.
Uma área potencialmente promissora que talvez venha a colocar em uso cotidiano o trabalho teórico de Koller será o campo emergente da extração de informações, que poderia ser aplicada a buscas na Web. As páginas de Web seriam lidas por um sistema de software capaz de organizar a informação e compreender efetivamente textos não estruturados.
"Daphne é uma das mais apaixonadas pesquisadores no campo da inteligência artificial", disse Eric Horvitz, pesquisador da Microsoft e presidente da Associação pelo Avanço da Inteligência Artificial. "Depois de alguns anos de imersão nos desafios computacionais da decodificação de genômica regulatória, ela me confidenciou seu entusiasmo, dizendo que achava que tinha se tornado uma bióloga, uma verdadeira bióloga, e que isso era maravilhoso".
Koller é parte de uma família de acadêmicos e intelectuais de Israel, filha de um botânico e de uma professora de inglês. Seu interesse pela computação nasceu em 1981, aos 12 nos, quando seu pai passou um ano lecionando em Stanford e ela aprendeu a programar um computador pessoal rudimentar que dividia com outro aluno.
O trabalho de Koller, construído sobre as bases fornecidas por um teorema do século 18 quanto à teoria das probabilidades, já teve impacto comercial importante, e os colegas da pesquisadora dizem que isso só crescerá na próxima década. As técnicas de Koller foram usadas para melhorar sistemas de visão por computador e de compreensão da linguagem natural, e é possível que no futuro conduzam a uma nova geração, melhorada, de serviços de busca na web.
"Ela está no extremo mais adiantado da vanguarda", disse Gray Bradski, pesquisador que trabalha no campo da visão para máquinas na Willow Garage, uma empresa iniciante instalada em Menlo Park, Califórnia. Koller recebeu no ano passado um novo prêmio de ciências da computação concedido pela Associação da Maquinaria Computacional e Fundação Infosys, a divisão filantrópica do grupo indiano de serviços de computação Infosys.
O prêmio a Koller, no valor de US$ 150 mil, é considerado por cientistas e executivos do setor como validação de suas pesquisas, que ajudaram a transformar a inteligência artificial de ficção científica em uma disciplina de engenharia que está criando diversas máquinas e sistemas inteligentes. Não se trata do primeiro prêmio que ela recebe; em 2004, ela havia recebido uma bolsa de pesquisa no valor de US$ 500 mil, da Fundação MacArthur.
Koller é parte de um retomada do interesse na inteligência artificial. Depois de três décadas de decepções, os pesquisadores de inteligência artificial estão fazendo progresso. Recentes desdobramentos tornaram possíveis filtros contra spam, novos mapas de trânsito ClearFlow, da Microsoft, e os carros robotizados sem pilotos construídos por equipes de Stanford para competições promovidas pela Agência de Projetos Avançados da Defesa norte-americana.
Desde que começou como professora em Stanford, em 1995, Koller vem liderando um grupo de pesquisadores que reinventaram a disciplina da inteligência artificial. O campo surgiu nos anos 60 e inicialmente era dominado por esforços para produzir sistemas de raciocínio com base em lógica e conjuntos de regras. Judea Pearl, cientista da computação na Universidade da Califórnia em Los Angeles, havia uma década antes proposto técnicas estatísticas avançadas que dependiam de medição repetida de fenômenos do mundo real.
Conhecida como abordagem bayesiana, essa abordagem tem por cerne uma fórmula de atualização das probabilidades dos eventos baseada em observações repetidas. A regra de Bayes, nomeada em honra de Thomas Bayes, um matemático do século 18, descreve como transformar uma suposição atual sobre um acontecimento em uma suposição revisada e mais precisa, por meio da observação de novos indícios. Koller comandou as pesquisas que expandiram de maneira considerável o escopo do software bayesiano existente.
"Quando comecei, na metade ou final dos anos 80, o senso dominante era de que inteligência artificial não tinha lugar para números", ela disse em entrevista recente. "As pessoas não pensam em forma de números, e assim por que os computadores deveriam fazê-lo?"
Koller está começando a aplicar seus algoritmos de maneira mais generalizada, para ajudar cientistas a discernir padrões em vastos aglomerados de dados. "O mundo é ruidoso e confuso", disse Koller. "É preciso saber como lidar com o ruído e a incerteza". Essa filosofia a levou a pesquisar mais sobre teoria dos jogos e inteligência artificial, e mais recentemente sobre biologia molecular.
As ferramentas que criou levaram a um novo mapa genético do câncer, baseado no exame de grande número de genes ativos em diversos tumores. Com base na pesquisa, cientistas puderam desenvolver uma nova explicação sobre como os tumores de mama se alastram para os ossos.
Uma área potencialmente promissora que talvez venha a colocar em uso cotidiano o trabalho teórico de Koller será o campo emergente da extração de informações, que poderia ser aplicada a buscas na Web. As páginas de Web seriam lidas por um sistema de software capaz de organizar a informação e compreender efetivamente textos não estruturados.
"Daphne é uma das mais apaixonadas pesquisadores no campo da inteligência artificial", disse Eric Horvitz, pesquisador da Microsoft e presidente da Associação pelo Avanço da Inteligência Artificial. "Depois de alguns anos de imersão nos desafios computacionais da decodificação de genômica regulatória, ela me confidenciou seu entusiasmo, dizendo que achava que tinha se tornado uma bióloga, uma verdadeira bióloga, e que isso era maravilhoso".
Koller é parte de uma família de acadêmicos e intelectuais de Israel, filha de um botânico e de uma professora de inglês. Seu interesse pela computação nasceu em 1981, aos 12 nos, quando seu pai passou um ano lecionando em Stanford e ela aprendeu a programar um computador pessoal rudimentar que dividia com outro aluno.
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