Startup capta milhões para ensinar inteligência artificial a aprender com erros

As inteligências artificiais atuais lembram um recém-formado cheio de teoria, mas sem experiência prática. Embora sistemas criados por gigantes da tecnologia sejam impressionantes, eles possuem uma falha grave. Eles não conseguem aprender com os próprios erros sem um treinamento adicional e específico.

Para adaptar esses programas para áreas especializadas como direito e finanças, as empresas costumam recorrer a dois caminhos difíceis. Ou contratam equipes caras de pesquisadores internos, ou dependem de consultores especializados conhecidos como engenheiros de implantação avançada (forward-deployed engineers).

É exatamente esse gargalo que a startup Trajectory pretende resolver no mercado de tecnologia. A empresa anunciou recentemente uma captação de 45 milhões de dólares em uma rodada de investimentos liderada pela gestora Sequoia Capital. Com apenas dezoito funcionários e cerca de um ano de existência, a companhia já está avaliada em 300 milhões de dólares.

Como funciona o aprendizado contínuo

A proposta da startup baseia-se em um conceito chamado de aprendizado contínuo (continual learning). Na prática, o sistema permite que um negócio use uma tecnologia de código aberto (open source), que tem código livre para modificações. A plataforma se conecta aos aplicativos da empresa para coletar feedbacks sobre o desempenho do modelo.

Com base nessas correções e avaliações diárias, a ferramenta realiza o re-treinamento automático da inteligência artificial. É como se o sistema trabalhasse na sua oficina ou escritório e ganhasse experiência com cada atendimento realizado. O objetivo é fazer o programa melhorar em tarefas específicas ao longo do tempo.

Um dos fundadores da startup, Ronak Malde, compara os modelos básicos atuais a um estudante de doutorado brilhante que acaba de começar um emprego novo. Segundo ele, a economia valoriza de verdade o profissional que passou trinta anos acumulando experiência naquele trabalho específico.

Acessibilidade para especialistas

O grande diferencial da plataforma é permitir que profissionais sem formação técnica avançada consigam aprimorar a tecnologia. Médicos, advogados e analistas financeiros podem indicar o que o sistema fez de errado de forma quase automática. Assim, o próprio especialista define o que é um bom resultado para a sua organização.

Empresas de setores jurídicos e financeiros já utilizam a plataforma para ajustar seus modelos. O objetivo é fazer com que a inteligência artificial analise contratos ou avalie empresas com a precisão de um especialista experiente. A startup agora disponibilizou sua plataforma de pós-treinamento para uso público geral.

O cofundador Michael Elabd destaca que manter humanos no centro do processo de treinamento torna tudo mais seguro. A ideia de sistemas que melhoram sozinhos de forma totalmente autônoma, conhecida como autoaperfeiçoamento recursivo (recursive self-improvement), pode gerar resultados perigosos ou inesperados se não houver supervisão.

Mercado competitivo e fundadores experientes

A Trajectory não está sozinha na tentativa de automatizar o ajuste de inteligências artificiais. O setor conta com concorrentes de peso, como a empresa Thinking Machines Lab e outras startups focadas em ajudar negócios a construir seus próprios agentes de tecnologia.

O ponto forte da empresa parece estar na bagagem de sua equipe fundadora. Os criadores possuem passagens por divisões de pesquisa avançada do Google DeepMind e pela Apple. Além disso, o foco em design de interface permitiu criar telas simples para clientes que não entendem de programação.