Última atualização: 25 de janeiro de 2023
Tempo de leitura: 6 min
Se alguém lhe mostrasse a foto de um crocodilo e perguntasse se era um pássaro, você seria paciente e tolerante o suficiente para esclarecê-lo sobre a identidade da criatura? Essa interação improvável em cenários da vida real, por mais obvio que nos pareça, pode ser crucial para a Inteligência Artificial (IA) obter conhecimento. Este treinamento vem sendo utilizado por pesquisadores de IA – principalmente generativa – para construir programas capazes de realizar várias tarefas, desde diagnosticar doenças até comandar robôs ou máquinas em residências de forma autônoma.
É comum que os sistemas de IA se tornem mais inteligentes usando um método repetitivo que chamamos de aprendizado de máquina: eles analisam muitos dados e identificam padrões para descobrir, por exemplo, como é uma cadeira, com base em milhares de imagens. Porém, existem ainda diversas lacunas mesmo em grandes conjuntos de dados.
Para ajudar a Inteligência Artificial a expandir sua compreensão do mundo, os pesquisadores agora estão trabalhando no desenvolvimento de uma maneira de os programas de computador localizarem essas lacunas em seu conhecimento e descobrirem como pedir a estranhos para preenchê-las – assim como uma criança pergunta a um pai por que o céu é azul. O objetivo é desenvolver uma inteligência artificial capaz de identificar corretamente imagens que não havia visto anteriormente. A pesquisa sobre “aprendizagem ativa”, na qual a IA avalia sua ignorância e solicita mais informações, muitas vezes exige que os pesquisadores contratem trabalhadores online para fornecer as informações.
De acordo com o novo estudo, pesquisadores da Universidade de Stanford liderados por Ranjay Krishna, agora na Universidade de Washington, Seattle, treinaram um sistema de aprendizado de máquina para detectar lacunas em seu conhecimento, bem como para formular perguntas, muitas vezes idiotas, sobre imagens que estranhos pacientemente responderiam.
A equipe “recompensou” sua IA por escrever perguntas inteligíveis: conforme as pessoas respondiam a uma consulta, o feedback dizia ao sistema que ele deveria se comportar no futuro de maneira semelhante. Ao longo do tempo, a IA aprendeu implicitamente a linguagem e as normas sociais, aprimorando sua capacidade de fazer perguntas sensatas e fáceis de responder.
Krishna diz que há muitas peças móveis na nova IA, algumas das quais são redes neurais, funções matemáticas complexas inspiradas na arquitetura do cérebro. O primeiro componente selecionou um pôr do sol do Instagram, o segundo componente fez uma pergunta sobre a imagem, por exemplo, “Esta foto foi tirada à noite?” O terceiro componente usou as respostas do leitor para aprender sobre imagens e extrair fatos. Ao longo de oito meses e mais de 200.000 perguntas no Instagram, a equipe relata no Proceedings of the National Academy of Sciences que o sistema melhorou 118% ao responder a perguntas semelhantes às feitas.
A principal inovação, diz Jaques, foi recompensar o sistema por fazer com que os humanos respondessem, “o que não é tão louco do ponto de vista técnico, mas muito importante do ponto de vista da direção da pesquisa”. No futuro, os pesquisadores esperam que sistemas como o deles ajudem a IA a entender o senso comum – por exemplo, que as cadeiras são feitas de madeira -, a robótica interativa – por exemplo, um aspirador com IA incorporada pedindo instruções para chegar à cozinha – e até mesmo os chatbots – assistentes virtuais.
Com a exponenciação do Big Data, a IAs possuem um gigantesco arsenal de dados para construírem suas próprias análises do mundo real e replicá-las. Os estudos avançam agora para treiná-las com informações que, por parecerem tão óbvias aos humanos dificilmente são citadas. Este bloqueio é formado pelo nosso senso crítico, inexistente ainda nas máquinas. Se os pesquisadores estão tentando treiná-las para o óbvio, logo a distância entre o abstratismo dos sentimentos e a Inteligência Artificial ficará mais curta. O futuro se move a passos largos e, assim como Sócrates na antiguidade, ao reconhecer a própria ignorância as IAs se tornam cada vez mais sábias.
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