IBM trabalha em IA capaz de 'prestar atenção' e de 'relembrar' | Provedor Planentanet
por wedigital | set 4, 2017 | Destaque | 0 Comentários
Inteligências artificiais ou redes neurais de hoje, apesar de impressionantes, só conseguem fazer uma tarefa: reconhecer fotos, descobrir padrões, encontrar ligações entre dados ou resolver processos lógicos básicos. Para ensinar uma IA a fazer uma atividade diferente da inicial, é necessário apagar toda a memória e todo o conhecimento que ela adquiriu para, só então, ensiná-la a distinguir espécies de macaco, por exemplo. É um trabalho nada simples e requer muitas horas de teste e dedicação dos desenvolvedores.
Outro problema é que esse procedimento requer uma imensa quantidade de dados. Para fazer um software desse tipo reconhecer ambientes em uma cidade, por exemplo, é necessário milhares ou mesmo milhões de fotografias para alimentá-lo. Só que, quando confrontado com uma imagem de um local no campo — com uma fazenda ou floresta — o programa não consegue trazer nenhum resultado. Isso porque a natureza desses ambientes é fundamentalmente diferente, e a capacidade de relação das IA atuais não permite flexibilidade nesse nível.
O pessoal da IBM está trabalhando em inteligências artificiais capazes de 'prestar atenção' e de 'relembrar'
Por conta desses problemas, o pessoal da IBM está trabalhando em inteligências artificiais capazes de "prestar atenção" e de "relembrar". Engenheiros da empresa publicaram em um congresso sobre o tema na Austrália dois artigos científicos detalhando o trabalho que estão fazendo. Um disserta sobre as possibilidades de criar períodos de atenção nesses softwares e outro acerca de como replicar o processo biológico da "neurogênese" — nascimento, vida e morte de neurônios.
O processo de atenção seria basicamente ativado pelos desenvolvedores com um sistema de recompensa. Eles informariam ao software quais entradas/dados produzem os melhores resultados. Depois disso, a IA levaria essa atenção para frente e sempre priorizaria determinadas informações em detrimento de outras para aprender com mais eficiência e precisão.
Esse mecanismo basicamente facilitaria o processo na "tomada de decisões" desses programas, fazendo com que exemplos claros de alguma coisa sejam algo como modelos predominantes na hora de reconhecer algum padrão. A ideia é imitar o comportamento humano de sintetizar as informações dadas para agir somente quando houver mais alguma confirmação.
Uma boa analogia é uma consulta médica: se você vai ao hospital com dores no peito, o médico não faz testes nos seus braços, pernas ou cabeça. Ele vai primeiro avaliar apenas as possibilidades que envolvem o seu peito e outras que estejam mais relacionadas. Assim, economiza-se tempo e recursos.
Caso o médico fosse imitar o comportamento das inteligências artificiais, ele avaliaria o corpo inteiro da pessoa sem nenhum foco
Caso o médico fosse imitar o comportamento atual das inteligências artificiais, ele avaliaria o corpo inteiro da pessoa sem nenhum foco e só agiria de alguma forma depois de determinar que todos os testes possíveis já tenham sido feitos.
Posteriormente, a capacidade de recordar coisas proporcionadas pela neurogênese seria extremamente útil para quando softwares inteligentes começassem a realizar múltiplas atividades: ou seja, mais de uma tarefa sem ter que ser completamente reprogramadas/ensinadas. O processo imaginando pela IBM permitiria que o programa acessasse seu conhecimento mais rapidamente através de relações fortes entre suas experiências passadas com as quais ele enfrenta em dado momento. Assim, esses softwares trabalhariam de uma forma mais eficiente mesmo com bases de dados muito maiores do que as que conhecemos hoje.
Por enquanto, entretanto, nada disso vai fazer com que a inteligência artificial de hoje ou das próximas décadas atinja algum nível de consciência e possa "pensar" ou replicar ações ou atividades humanas da mesma forma que nós fazemos. Os próprios pesquisadores afirmam que ainda estão muito longe disso, nadando muito raso no mar da coisa toda.