Jim Wilson/The New York Times
Pode não parecer muito, mas esta simulação do cérebro humano é um grande passo em frente no domínio da inteligência artificial.
A descoberta foi feita nos secretos laboratórios Google X: a equipa de cientistas liderada por Andrew Y. Ng, da Universidade de Standford, e Jeff Dean, da Google, criou uma rede neuronal composta por 16 mil computadores, que foi depois exposta à Internet para aprender sozinha. Quando confrontada com 10 milhões de imagens retiradas de vídeos do YouTube, a rede neuronal ensinou-se a si mesma a reconhecer gatos.
Segundo o New York Times, o desempenho da rede nesta tarefa superou as expectativas dos cientistas, já que a taxa de identificações corretas duplicou relativamente a esforços anteriores.
Estes resultados parecem suportar as teorias de biólogos que sugerem que os neurónios estão treinados para identificar objetos específicos.
Com este tipo capacidades, os processos de “aprendizagem” nos sistemas autónomos de deteção de faces ou o reconhecimento de voz podem mudar por completo. Se agora estes processos envolvem equipas de humanos que supervisionam a “aprendizagem”, com a nova abordagem podemos “alimentar o algoritmo com uma tonelada de dados e deixar que os dados falem por si e que o software aprenda automaticamente”, afirmou o Andrew Ng.
Os cientistas afirmam que durante o processo de treino nunca disseram à rede “isto é um gato”. A rede “basicamente inventou o conceito de ‘gato’. Provavelmente temos outros que são vistas alternativas de gatos”, indicou Jeff Dean.
Apesar deste sucesso, os cientistas são cautelosos ao fazer paralelos entre esta rede neuronal artificial e o que se passa num cérebro humano, até porque o número de ligações no córtex visual do cérebro, por exemplo, é um milhão de vezes superior.
Ainda assim, este estudo mostra que os algoritmos de aprendizagem melhoram drasticamente quando acedem a grandes quantidades de informação.
Os investigadores irão apresentar as suas descobertas esta semana, numa conferência em Edimburgo, na Escócia.
