:Estamos mais perto de uma inteligência artificial parecida com a de humanos

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Estamos mais perto de uma inteligência artificial parecida com a de humanos

 

Sistema de inteligência artificial terá memória e imaginação

Sistemas de inteligência artificial deixam no chinelo seres humanos quando o assunto é precisão e velocidade de raciocínio. Apenas, porém, para tarefas específicas, que eles conhecem bem. Na hora de encontrar soluções criativas para novos desafios, a coisa muda. E isso acontece porque a máquina ainda não tem memória ou imaginação

Essa é uma das principais diferenças entre a nossa inteligência e a inteligência artificial. Mas isso pode estar começando a mudar.

Primeiro, é preciso entender como funcionam as máquinas. Elas são hábeis para aprender o passo a passo de como executar tarefas complicadas — como descobrir se alguém está prestes a publicar uma foto sua no Facebook —, mas sofrem quando precisam fugir do script com ações que exigem memória ou imaginação.

Eles simplesmente esquecem o que acabaram de fazer se tiverem de usar o conhecimento em um pedido um pouquinho diferente. Para dar conta da nova missão, têm de aprender as etapas do processo novamente mesmo que já as conheça de outros carnavais. É como se, mesmo sabendo fazer café, tivessem que aprender a preparar a bebida de novo se você pedir por um café com leite.

Essa peculiaridade atrapalha tanto que pesquisadores norte-americanos deram a ela o apelido apocalíptico de "esquecimento catastrófico"

A falta de memória leva também à falta de imaginação. As máquinas não conseguem utilizar uma informação já aprendida e extrapolar isso para outras situações. 

Por exemplo, em algum momento, você aprendeu que morangos verdes não estão maduros. Só que você provavelmente tirou conclusões não só sobre morangos, mas também sobre outras frutas. Por isso, mesmo que você nunca tenha comido uma banana verde, você sabe que a fruta não está no ponto. Já a máquina tem que aprender tudo do zero. 

Ao encarar uma banana verde, a máquina não lembra dos morangos verdes. Ela tem que aprender tudo de novo, inclusive o que é uma banana. 

Só que pesquisadores da DeepMind, empresa do Google que trabalha no aperfeiçoamento de máquinas inteligentes, estão para resolver a questão. Liderados por Irina Higgins, eles apresentaram um algoritmo de inteligência artificial capaz de romper as duas limitações: lembrar detalhes aprendidos anteriormente e "imaginar" se eles poderão ser aplicados em situações diferentes.

Nós queremos uma máquina que aprenda o senso comum de forma segura sem que ela se comprometa 

Irina Higgins, cientista da DeepMind

"Essa autora mostrou que é possível uma inteligência artificial não ter de aprender do zero", diz Esther Luna Colombini, professora da Unicamp e diretora de competições científicas da Sociedade Brasileira de Computação. 

A importância da memória

Colombini explica que ainda há controvérsia sobre como informações são inseridas na memória, mas já há consenso sobre como seres humanos organizam suas memórias.

As de curto prazo duram pouquinho e guardam informações fugazes (sequências numéricas etc). As de longo prazo, as mais importantes, duram mais tempo (conhecimento de uma língua, traumas de infância etc) e estão divididas assim: a semântica registra símbolos, objetos, ambientes, seres vivos e como eles se relacionam; e a episódica armazena situações cruciais vividas pelo indivíduo, que podem ser usadas para enriquecer a primeira. Há ainda a memória de procedimento, que guarda o jeito de fazer as coisas.

Essas várias modalidades de memória combinadas são a base para aprendermos como aprendemos.

Em um sistema cognitivo, a memória é um fator primordial. Quando você solidifica um conhecimento, à medida que vê aquilo de novo, faz inferências de mais alto nível

 Esther Luna Colombini, professora da Unicamp e diretora de competições científicas da Sociedade Brasileira de Computação

Os sistemas de inteligência artificial, no entanto, são craques em discriminar objetos e atividades, mas capengas em guardar memórias sobre como lidar com objetos fora dos ambientes em que foram vistos. "Você precisa saber o que está olhando para depois fazer inferências sobre o que pode fazer com aquilo", explica a professora.

"O ser humano tem na cabeça todas as frutas que já viu e todos os lugares que já viu ou visitou, do deserto a locais com neve. Com isso, é capaz de misturar tudo na mesma cena mesmo que não tenha visto tudo junto", exemplifica. É por isso que você consegue imaginar um abacaxi no meio do Saara, mesmo sem nunca ter pisado no maior deserto do mundo ou visto a fruta sobre aquelas dunas.

Em meio a tudo isso, o que o algoritmo criado pela DeepMind faz é simples (se você for um ser humano): ele é capaz de notar diferenças entre o que está vendo e o que viu no passado. O sistema consegue entender que o que está vendo não é um objeto totalmente novo só porque está sendo visto de um ângulo totalmente novo. Ele consegue "imaginar", ou, mais tecnicamente, modelar uma ideia abstrata daquele objeto a ponto de conseguir encaixá-lo em diversas situações. Com isso em mente, ele atualiza sua noção de mundo e passa a aplicar o conhecimento existente a novos ambientes.

Para Higgins, essa pesquisa é o elo perdido entre os robôs de agora, bons em um serviço só, e os do futuro, que, espera-se, aprendam a solucionar quaisquer pendengas. "Eu acredito que isso é crucial para chegar a qualquer coisa próxima de uma inteligência artificial equivalente à de um humano."


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Fonte: Folha
Por: Redao
Data: 12/09/2018 11h23min

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