Em geral, uma inteligência artificial precisa analisar milhares de exemplos para aprender algo novo, como reconhecer padrões. Mas uma equipe de pesquisadores desenvolveu um algoritmo que pode ensinar novos conceitos ao computador usando apenas um exemplo.
Normalmente, sistemas de inteligência artificial têm que ser treinados com grandes conjuntos de dados antes que possam executar uma tarefa. Ao contrário dos computadores, os seres humanos podem realizar o que os pesquisadores chamam de “aprendizagem de primeira” com relativa facilidade.
Pesquisadores criaram uma AI que pode fazer o mesmo, usando uma técnica chamada Aprendizagem Bayesiana de Programa. Ela usa probabilidades para deduzir as regras básicas por trás da formação de letras no alfabeto – é semelhante à forma como os seres humanos aprendem conceitos.
Enquanto um programa de computador convencional decompõe sistematicamente uma tarefa de alto nível em seus cálculos mais básicos, um programa probabilístico requer apenas um modelo muito superficial dos dados em que vai operar. Algoritmos de inferência, em seguida, preenchem os detalhes do modelo analisando uma série de exemplos.
Aqui, o modelo entendeu que os caracteres da escrita humana consistem em traçados demarcados pelo levantamento da caneta, e que eles consistem em subtraços, demarcados por pontos em que a velocidade da caneta é zero.
Armado com esse modelo, o sistema analisou centenas de gravações de captura de movimento de humanos desenhando caracteres em diversos sistemas de escrita diferentes. Assim, ele aprendeu a relação entre traços consecutivos e subtraços.
O teste
O experimento, detalhado na revista Science, é uma espécie de teste de Turing visual. O software e um ser humano observaram um novo caractere – algo que se parece com uma letra, mas não é. (Você pode ver alguns exemplos na imagem abaixo.) Em seguida, eles produziam variações sutis do caractere.
Em outro teste, o computador e o humano receberam uma série de caracteres estranhos e tinham que usá-los como base para criar um símbolo novo.
Então, uma equipe de juízes humanos teve que distinguir quais resultados foram produzidos por computador, e quais por seres humanos. Em ambas as tarefas, os juízes só conseguiam identificar os esforços da inteligência artificial com cerca de 50% de precisão – tão preciso quanto um chute aleatório.
Você acha que consegue se sair melhor do que os juízes? Na imagem acima, há seis pares de painéis: um deles foi reproduzido por uma inteligência artificial; e o outro, por um humano. Você consegue identificar qual painel foi gerado por uma máquina? As respostas estão no fim do post.
Este pode parecer um experimento estranho, mas tem algumas implicações profundas. Josh Tenenbaum, pesquisador do estudo, diz em comunicado: “atualmente, há muito foco em classificar padrões, mas a inteligência não se trata apenas de classificar ou reconhecer; trata-se de pensar”. [MIT via New York Times e GeekWire]
Os painéis da imagem foram produzidos pela inteligência artificial, respectivamente, nos grupos 1,2,1; 2,1,1.
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