Dossiê · Inteligência artificial
Alex Krizhevsky: o pesquisador que treinou a AlexNet e deu a largada na revolução do deep learning
Em 2012, duas placas de vídeo de US$ 500 trabalharam por quase uma semana no quarto de Alex Krizhevsky, na casa dos pais dele. O resultado foi a AlexNet, a rede neural que venceu a competição ImageNet com uma margem de mais de 10 pontos sobre o segundo colocado. Para muitos, foi ali que começou a revolução do deep learning que levou ao ChatGPT.
Atualizado em · 2 fontes públicas citadas
Alex Krizhevsky é um cientista da computação canadense conhecido pelo trabalho com redes neurais artificiais e deep learning [1]. Em 2012, criou a AlexNet com Ilya Sutskever e seu orientador de doutorado, Geoffrey Hinton, na Universidade de Toronto [1].
A AlexNet é amplamente apontada como a faísca da revolução do deep learning [1]. Este dossiê reúne apenas informações públicas e com fonte, listadas ao final.
Toronto e o laboratório de Hinton
Krizhevsky fez o doutorado na Universidade de Toronto, orientado por Geoffrey Hinton [1][2]. Quando o projeto da AlexNet começou, ele e Ilya Sutskever eram alunos de pós-graduação [2].
Antes de 2011, Krizhevsky já tinha escrito o cuda-convnet, um programa para treinar pequenas redes neurais convolucionais no conjunto de imagens CIFAR-10 usando uma única GPU [2]. Ele também é o principal autor dos datasets CIFAR-10 e CIFAR-100, muito usados em pesquisa [1].
Como nasceu a AlexNet
Hinton procurava um conjunto de dados maior que o PASCAL VOC, e o pesquisador Jitendra Malik sugeriu o desafio ImageNet [2]. O ImageNet, criado por Fei-Fei Li a partir de 2007, tem mais de 14 milhões de imagens rotuladas em 22 mil categorias [2].
Sutskever convenceu Krizhevsky a treinar uma rede convolucional no ImageNet, com Hinton como pesquisador principal [2]. Krizhevsky ampliou o cuda-convnet para usar várias GPUs e passou 2012 ajustando os hiperparâmetros da rede [2].
O treino foi feito em duas placas Nvidia GeForce GTX 580, de 3 GB, no quarto de Krizhevsky na casa dos pais dele [2]. Cada placa custava US$ 500 no lançamento, e a rede levou de cinco a seis dias para treinar por 90 épocas [2].
Erro top-5 no ImageNet 2012
Percentual de erro top-5 na competição ILSVRC de 2012.
O valor do segundo colocado é aproximado, calculado pela diferença de mais de 10,8 pontos informada na fonte. Fonte: artigo da AlexNet na Wikipedia.
A arquitetura
A AlexNet tem oito camadas, cinco convolucionais e três totalmente conectadas, com 60 milhões de parâmetros e 650 mil neurônios, e classifica imagens em mil categorias [2]. A rede não cabia na memória de uma só GTX 580, então foi dividida em duas cópias, uma em cada placa [2].
O conjunto de treino tinha 1,2 milhão de imagens. A equipe usou técnicas como dropout, com probabilidade de 0,5, e aumento de dados com recortes e reflexos, que multiplicou o conjunto de treino por 2.048 [2]. O código foi escrito em CUDA e C++ [2].
A vitória no ImageNet 2012
Em 30 de setembro de 2012, a equipe, com o nome “SuperVision”, enviou o resultado à competição ILSVRC. A AlexNet venceu com erro top-5 de 15,3%, mais de 10,8 pontos percentuais à frente do segundo colocado [2]. O artigo foi apresentado na conferência NIPS em dezembro de 2012 [1].
A AlexNet é descrita como a primeira aplicação amplamente reconhecida de redes convolucionais profundas no reconhecimento visual em grande escala [2]. Na conferência ECCV de 2012, Yann LeCun chamou o resultado de “um ponto de virada inequívoco na história da visão computacional” [2].
Anos depois, Hinton resumiu a divisão de papéis assim, em tradução livre: “Ilya achou que devíamos fazer, Alex fez funcionar, e eu ganhei o Prêmio Nobel” [2].
Legado
No início de 2025, o artigo da AlexNet já tinha mais de 198 mil citações no Google Scholar [2]. Segundo o artigo sobre Krizhevsky, a AlexNet ajudou a abrir caminho para modelos como BERT e GPT, que estão por trás do ChatGPT [1].
Fei-Fei Li disse, numa entrevista em 2024, que com a AlexNet três elementos fundamentais da IA moderna se encontraram pela primeira vez [2].
Em março de 2025, o Computer History Museum liberou o código-fonte original de 2012 da AlexNet sob licença BSD [2]. Depois dela vieram redes como GoogLeNet, VGGNet e ResNet, que seguiram o caminho de redes cada vez mais profundas [2].
Frases e declarações públicas
“Ilya achou que devíamos fazer, Alex fez funcionar, e eu ganhei o Prêmio Nobel.”
Linha do tempo
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2007
Fei-Fei Li começa a criar o ImageNet.
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2009
Relatório que apresenta os datasets CIFAR.
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2011
Hinton começa a buscar o desafio ImageNet.
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2012
A AlexNet vence o ImageNet em 30 de setembro e é apresentada na NIPS em dezembro.
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2012
Hinton, Sutskever e Krizhevsky criam a DNNresearch, depois vendida ao Google.
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2025
O Computer History Museum libera o código original da AlexNet.
Empresas ligadas a Alex Krizhevsky
Empresas desta coleção em que a pessoa trabalhou, fundou, investiu ou com que teve relação direta. Os nomes com link já têm dossiê publicado.
Ver a rede de Alex Krizhevsky no grafo 3D
- Google (Alphabet) Comprou a DNNresearch e o código da AlexNet.
- NVIDIA Fabricante das GPUs usadas no treino.
Veja também: outras pessoas
- Geoffrey Hinton Orientador de doutorado e coautor da AlexNet.
- Ilya Sutskever Coautor da AlexNet.
- Fei-Fei Li Criadora do ImageNet.
- Yann LeCun Pioneiro das redes convolucionais, elogiou a AlexNet.
Sumário de siglas usadas
- CNN
- Rede neural convolucional, tipo de rede usada em visão computacional.
- GPU
- Unidade de processamento gráfico, a placa de vídeo usada para treinar redes neurais.
- ILSVRC
- ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, a competição do ImageNet.
- Erro top-5
- Percentual de imagens em que a resposta certa não está entre os cinco palpites do modelo.
- CIFAR
- Conjuntos de pequenas imagens rotuladas usados em pesquisa.
Perguntas frequentes
Quem criou a AlexNet?+
Por que a AlexNet foi importante?+
Em que computador a AlexNet foi treinada?+
O que aconteceu com a empresa de Krizhevsky?+
Referências
Sites e Artigos
Fontes consultadas
- Alex Krizhevsky · Wikipedia (inglês)
- AlexNet · Wikipedia (inglês)
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Conclusão
Krizhevsky é pouco conhecido fora da área, mas foi quem fez a AlexNet funcionar. A combinação que ele montou em 2012, muitos dados, GPUs de videogame e uma rede neural profunda, virou a receita básica da inteligência artificial moderna.