Estudos mostram que o aprendizado de um bebê pode servir de avanço para a IA

Neurocientistas do Trinity College dizem que os bebês podem ajudar a desbloquear a próxima geração de inteligência artificial (IA). O artigo, publicado na revista científica Nature Machine Intelligence, descreve os princípios de como os bebês absorvem informações e como elas podem ser replicadas para aplicação em IA. Assim, confira mais informações sobre como o aprendizado de um bebê pode servir de avanço para a inteligência artificial!

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O avanço nas máquinas de IA

O cientista do Trinity College, Lorijn Zaadnoordijk, explica que todos os incríveis desenvolvimentos em inteligência artificial foram realizados por causa do aprendizado de máquinas que usam uma grande quantidade de dados para treinar modelos de redes neurais artificiais.

No entanto, o cientista continuou dizendo que o progresso em muitas áreas foi retardado, já que as bases de dados para o aperfeiçoamento de aprendizado das máquinas precisam ser gerenciadas e alimentadas por mentes humanas.

Porém, com sua teoria, ele afirma que o aprendizado pode ser feito de forma mais eficiente, já que não é assim que os bebês aprendem. Isso acontece quando os bebês experimentam o mundo ao seu redor, às vezes até vendo-o uma vez.

Três fatores importantes para uma IA ter qualidade

O artigo identifica três fatores cruciais para que uma IA alcance a qualidade e velocidade de aprendizado de um bebê.

• O primeiro é que o processamento de informação das crianças é guiado e limitado;
• O segundo é que elas aprendem por meio de inputs (entradas) diversos e multimodais;
• Por último é que o input dos bebês é formado pelo desenvolvimento e pelo aprendizado ativo.

A ideia da pesquisa é explorar quais conceitos ainda não foram devidamente aplicados no desenvolvimento da inteligência artificial e aprimorá-los para produzir um sistema que possa aprender sem ser supervisionado.

Implementar o processo de aprendizado infantil

De acordo com o estudo, para aplicar os processos de aprendizagem das crianças nas IAs, elas precisam estabelecer suas preferências desde o início para serem capazes de moldar o aprendizado.

Elas também precisam receber dados mais ricos que representam o mundo, e não apenas imagens e planilhas. Assim, é importante entender como são os arredores, os sons, os cheiros e o gosto das coisas.

Finalmente, as máquinas também requerem trajetórias de desenvolvimento definidas pelos pesquisadores. Assim como as crianças têm estímulos diferentes ao longo do tempo, é importante replicar esse comportamento dando aos computadores diferentes experiências e redes à medida em que eles “crescem”.