Never Ending Image Learner (NEIL) ainda não provou ao mundo que é um projeto sensato, mas já começou a trabalhar para dar senso comum a um computador. Como é que essa característica humana pode passar para uma máquina? Na Universidade de Carnegie Mellon, nos EUA, a resposta já começou a ser trabalhada: com o recurso à plataforma NEIL, os cientistas norte-americanos estão apostados a ensinar um computador a estabelecer relações de causalidade entre várias imagens que vão sendo “visionadas” ao longo de várias sessões.
Entre julho e a atualidade, o NEIL já “observou” mais de três milhões de imagens. Depois destas primeiras sessões de aprendizagem, o NEIL ganhou a capacidade de identificar 1500 objetos que constam em mais de 500 mil imagens; passou a estabelecer 2500 associações entre imagens; e ficou apto a reconhecer mais de 1200 ações.
Com base neste “treino intensivo”, a plataforma NEIL ficou em condições de reconhecer que os automóveis devem circular nas estradas e que os patos têm semelhanças com os gansos, recorda a BBC.
Em Carnegie Mellon, há a esperança de que os computadores possam aprender os rudimentos do funcionamento do mundo que os rodeia de modo similar ao dos humanos, que usam a observação como uma das ferramentas para estabelecer associações e relações de causalidade entre atividades e objetos.
Os investigadores recordam que não é só o senso comum que está em vias de deixar de ser um exclusivo dos humanos: NEIL também já revelou que é atreito ao erro, confundindo o nome da cantora Pink com a palavra inglesa que designa cor de rosa (pink). Uma falha que os humanos ajudarão a sanar nos próximos tempos, preveem os investigadores dos EUA.
