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Pesquisas de inteligência artificial frequentemente se espelham em características do cérebro humano para encontrar a melhor forma de desenvolver a tecnologia, e a IBM é mais uma empresa a fazer isso.
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Em uma conferência realizada em Melbourne, na Austrália, pesquisadores da IBM apresentaram dois artigos científicos que vão nesse caminho: um deles busca criar um “período de atenção”, enquanto o outro examina como aplicar o processo de nascimento e morte de neurônios a sistemas de aprendizagem de máquina.
O algoritmo de atenção se espelha na forma como isso funciona no cérebro humano. “A atenção é um mecanismo movido pela recompensa”, explicou a pesquisadora Irina Rish, da IBM, ao Engadget. Assim, ele informa a rede neural da IBM quais entradas oferecem a melhor recompensa – quanto maior a recompensa, maior será a atenção.
“Sabemos que, quando vemos uma imagem, o olho humano tem um campo visual bem estreito”, continuou a pesquisadora. “Então, dependendo da resolução, você só consegue ver alguns pixels da imagem em detalhes, enquanto o restante está borrado. Então você move rapidamente seus olhos para que o mecanismo de associação das diferentes partes da imagem permitam reconhecer o que ela é.”
Esse sistema vai funcionar em conjunto com outra tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores da IBM, que serve para fazer a AI memorizar imagens. Baseado na neurogênese – o processo de nascimento e morte de neurônios no cérebro humano -, o sistema usa novos dados que são apresentados a ele para formar novas conexões com dados antigos, criando uma memória para si.
Portanto, enquanto um dos sistemas usa o período de atenção do cérebro humano como base para fazer a inteligência artificial se concentrar em uma imagem, o outro sistema baseado na neurogênese trata de fazer com que ela aprenda e memorize a imagem.
Os sistemas são bastante complexos e, portanto, não devem encontrar aplicação prática em breve. “Eu diria que isso deve demorar algumas décadas – mas é um palpite”, explicou Rish. “Estamos apenas arranhando a superfície.”
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