Um algoritmo do Facebook de reconhecimento de imagens foi ‘alimentado’ com mais de mil milhões de fotografias públicas do Instagram e aprendeu, por si mesmo, a reconhecer e identificar imagens. Depois da aprendizagem, com recurso às fotos que não foram classificadas previamente por humanos, o sistema de Inteligência Artificial (IA) conseguiu identificar imagens com 84,5% de precisão.
Calum Chase, especialista em IA, considera que este pode ser um “passo importante na direção do Santo Graal de computadores com senso comum”, realçando que esta experiência recorreu a aprendizagem autónoma da máquina e com imagens sem classificação feita pelo Homem.
Já há experiências com técnicas semelhantes aplicadas ao cenário de processamento de linguagem, mas aplicar a reconhecimento de imagens é mais difícil: “com imagens, o algoritmo tem de decidir que pixel pertence a que conceito. Mais, o mesmo conceito varia bastante de imagem para imagem, uma vez que um gato pode estar em diferentes poses ou visto de ângulos diferentes”, explica o Facebook em comunicado citado pela BBC.
O recurso a conjuntos de dados que não passaram pela classificação humana pode também ajudar a combater desvios na perceção da máquina, uma vez que se tiverem sido classificadas por humanos as imagens podem receber uma descrição já enviesada, condicionando depois a perceção do algoritmo.
Sandra Wachter, professora do Instituto de Internet de Oxford, descreve esta investigação como globalmente “muito promissora” e espera que se perceba melhor agora como o algoritmo chegou às suas decisões se não foi condicionado de forma alguma por inputs humanos.
