Reproduzindo-se

Nasceu o primeiro "bebê" da inteligência artificial

Uma inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do Google teve seu primeiro "bebê" no final do ano passado.

Uma inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do Google teve seu primeiro “bebê” no final do ano passado. Esquisito? A gente tenta explicar. A AutoML, como foi chamada, foi criada para gerar outras inteligências artificiais, para simplificar o trabalho dos pesquisadores do Google Brain, o braço da empresa focado em pesquisas do tipo.

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Para programar, eles eram obrigados a fazer manualmente as redes de aprendizado das máquinas, um trabalho complexo que demandava um tempo considerável de engenheiros e cientistas especializados no assunto. Ou seja,
humanos sempre deveriam ajudar a máquina a aprender suas tarefas.
A solução foi criar um tipo de inteligência artificial capaz de propor modelos para novas inteligências artificiais. Os “bebês” então são treinados e avaliados pela “mãe” para suas próximas tarefas, sem a ajuda de humanos.

Após milhares de testes iniciais, o AutoML já havia desenvolvido modelos de reconhecimento de imagem com uma qualidade equivalente à dos frutos do trabalho dos especialistas.

Até que, em novembro, nasceu a NASNet, o primogênito. Ele surgiu com capacidades superiores a programas desenvolvidos e programado por humanos. E a NASNet tinha o comportamento parecido com o de uma criança: ficava testando soluções para seus problemas e era corrigido e guiado pela mãe AutoML.

Assim, o “bebê” é capaz de identificar imagens com um aproveitamento melhor do que o apresentado pelos modelos criados por humanos – com acerto de 82,7% em sua forma completa. Outra vantagem de ter uma inteligência artificial criada por outra máquina é que ela pode ser ajustada para plataformas móveis e continuar produzindo resultados 3% melhores do que os modelos mais modernos já criados por humanos.

Ainda assim, a AutoML não foi uma mãe completamente independente, e precisou de uma ajudinha dos pesquisadores. Ela passou por alguns ajustes em suas configurações de pesquisas e contou com uma busca manual em bancos de imagens. Desta forma, os pesquisadores adaptaram a AutoML para lidar com grandes bases de dados, algo que ela não estava preparada originalmente.
Após apresentar os resultados do projeto, o Google disponibilizou publicamente a NASNet a outros pesquisadores que trabalham com aprendizado de máquinas.

 

Fonte: UOL
Créditos: UOL