Facebook quer ensinar sua inteligência artificial a esquecer - Vida Celular
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Um novo projeto do Facebook quer criar uma inteligência artificial capaz de esquecer dados armazenados, tal como nosso próprio cérebro. Batizado de Expire-Span, o sistema receberá uma série de vetores que determinarão quando as informações armazenadas devem desaparecer.
O Expire-Span é uma tecnologia voltada para resolver um dos grandes problemas do acúmulo de informação: o custo. A medida em que IAs manipulam dados volumosos e precisam armazenar informações de maneira permanente, as despesas com computação e armazenamento aumentam. Este problema se agrava com múltiplos dispositivos, de computadores a smartphones e vestíveis, enviando diversos registros diários o tempo todo.
Inspirado na memória humana, o esquecimento do Expire-Span funcionará como um mecanismo específico na memória externa do algoritmo, que determina quando a informação acrescentada é crucial ou não. A partir dessa determinação, a inteligência artificial do Facebook emite seus prazos de validade, que começarão a degradar os dados e, assim, liberando espaço para informação crucial.
A rede social de Zuckerberg ainda não declarou como pretende utilizar o Expire-Span nos seus próximos dias, ou se o recurso estará destinado ao Facebook ou a alguma outra possível tecnologia. No momento, a plataforma precisa educar os algoritmos a detectar e priorizar informações corretamente.
Processo de esquecimento é "inspirado", mas não igual ao de cérebro humano
Embora o processo de esquecimento da inteligência artificial do Facebook lembre muito nosso próprio cérebro, a relação de prioridade de dados não é igual. Enquanto nossa memória esquece das coisas por aspectos multifatoriais — e nem todos completamente identificados — o Expire-Span é apenas modelado na teoria do esquecimento.
Na verdade, a inteligência artificial é uma versão em larga escala de outras IAs que esquecem. Anteriormente, alguns modelos de algoritmo com Memória de Curto Prazo Alongada (LSTM) receberam um mecanismo de esquecimento em Redes Neurais Recorrentes (RNN). Ao utilizar apenas um vetor para dados, cada operação nova acaba sobrepondo os dados anteriores.