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Bebês podem ser a chave para a próxima geração da inteligência artificial

Por| Editado por Douglas Ciriaco | 04 de Julho de 2022 às 16h37

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Stephen Andrews/Unsplash
Stephen Andrews/Unsplash

A próxima geração da inteligência artificial pode ser alavancada pelos bebês, segundo os pesquisadores da Trinity College, na Irlanda. Os cientistas creem que a observação do processo de aprendizado de recém-nascidos pode ser a chave para romper os limites da tecnologia de machine learning.

O artigo, publicado no periódico científico Nature Machine Intelligence, descreve os princípios do processo de absorção de informações pelos bebês humanos e como eles podem ser replicados para aplicação em IA.

A limitação a que os pesquisadores se referem é o fato de que, para qualquer aplicação de machine learning, é necessário alimentar a inteligência artificial com um volume enorme de dados para que ela consiga identificar padrões e então conseguir trabalhar com as informações autonomamente. Esses dados, no entanto, precisam passar por uma curadoria humana cuidadosa.

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Por outro lado, as crianças aprendem de uma maneira completamente diferente. Apenas vivenciando o mundo ao redor, elas conseguem entender uma informação nova mesmo só a tendo visto uma vez em suas vidas, como explica Lorijn Zaadnoordijk, cientista da Trinity College.

O artigo identifica três fatores cruciais para que uma IA alcance a qualidade e velocidade de aprendizado de um bebê. O primeiro é que o processamento de informação das crianças é guiado e limitado; o segundo é que elas aprendem por meio de inputs diversos e multimodais, e o último é que o input dos bebês é formado pelo desenvolvimento e pelo aprendizado ativo. A ideia do estudo é explorar quais conceitos ainda não foram devidamente aproveitados no desenvolvimento de IAs e aprimorá-los para dar origem a um sistema capaz de aprendizado sem supervisão.

Para replicar o processo de aprendizagem infantil, as máquinas precisariam, de acordo com o estudo, ter suas preferências embutidas desde o princípio para dar forma ao seu aprendizado. Também é necessário abastecê-las com dados mais ricos que representem o mundo, e isso vai além de imagens e planilhas: elas precisam entender como seus arredores se parecem, como soam, como cheiram, quais são os gostos e as sensações.

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Por fim, as máquinas também precisam do que os pesquisadores definem como uma trajetória de desenvolvimento. Como as crianças têm estímulos diferentes com o passar do tempo, é importante replicar esse comportamento oferecendo aos computadores experiências e redes distintas conforme eles “crescem”.

Fonte: Trinity College, Nature Machine Intelligence