Como a Inteligência Artificial do futuro vai saber identificar um gato sem nunca ter visto um?

Hoje, ao acordar, você olhou para o seu celular e viu uma sugestão de notícia sobre um assunto que havia pesquisado anteriormente? Saiba, então, que seu dia já começou com a participação de uma Inteligência Artificial.

Inteligência artificial (IA) é a capacidade que dispositivos eletrônicos têm de pensar como seres humanos. Isso quer dizer que máquinas, como celulares e computadores, são capazes de aprender e tomar decisões de forma racional e inteligente.

Quer outro exemplo? Eu tenho uma assistente pessoal na minha casa e, quando entro no meu quarto, posso dar comandos simples para ela, como: “acenda a luz”. Ou mais complexos: “coloque ‘tomate’ na lista de compras do mercado”. A Inteligência Artificial pode ser uma grande aliada e facilitar a nossa vida.

A ciência também pode ser beneficiada com a evolução da IA. Existem pesquisas que já contaram com sua ajuda para o desenvolvimento dos experimentos e, atualmente, ela está sendo explorada para a identificação de organismos vivos. Podemos treinar a IA para identificar o que é um cão e o que é um rato, por exemplo, mas isso ainda não é uma tarefa simples. Então o desafio é: como fazer a Inteligência Artificial aprender na mesma velocidade que uma criança?

O conjunto de dados utilizados para treinar sistemas de IA é altamente específico e enorme. A foto de um rato deve ser reconhecida como a foto de um rato. Mas e se tivermos um cão do tamanho de um rato grande? Como treinar o sistema para que ele não confunda os dois? Um time da Universidade de Waterloo, do Canadá, está desenvolvendo uma metodologia para resolver questões como esta.

Um sistema de IA pode ser ensinado pelo método "aprendizagem única". Este é o método utilizado no reconhecimento facial, como no desbloqueio de celulares quando o proprietário olha para a câmera do seu dispositivo. Ele pode não ser tão eficiente caso haja diferenças de iluminação, acessórios e estilos de cabelo. Ou no caso do cão pequeno e rato grande.

Os pesquisadores canadenses propõem um método diferente. A ideia é que o sistema de IA seja capaz de identificar diversas categorias com base em um número de exemplos que seja menor que o número de categorias. Vou ajudar a entender isso melhor:

Imagine que o seu objetivo seja ensinar a IA a identificar ratos, cães e gatos. Como isso poderia ser ensinado sem usar um grande número de exemplos de cada um dos animais? A chave para resolver este desafio está nos rótulos flexíveis, ao invés de rótulos rígidos. Nos rótulos rígidos, determina-se que um dado pertence obrigatoriamente a uma classe única, mas quando se usam rótulos flexíveis, levam-se em consideração os graus de similaridade entre os dados e as várias classes existentes.

No caso do sistema que identifica apenas ratos e cães, se você mostrar a foto de um gato ele não será identificado nessa classe. A IA poderá afirmar que o gato é 55% cão e 45% rato, por exemplo. Para que o gato seja classificado corretamente, o sistema de rótulos flexíveis é mais eficiente. Ao informar para a IA que um gato é parte cão, parte rato, ela será capaz de identificar um gato como gato, mesmo sem ter visto um.

E tudo isso é feito com base na programação, utilizando o algoritmo de k-vizinhos. Esse algoritmo funciona da seguinte forma: ele entende que coisas ou animais similares provavelmente existem próximo uns aos outros. O algoritmo será treinado para diferenciar as categorias, considerando características como peso, altura, tamanho, presença de patas, orelhas, dentes e assim por diante.

E como a ciência pode se beneficiar disso? No reconhecimento de novas espécies e na automatização de tarefas operacionais, deixando mais tempo livre para que atividades mais complexas sejam realizadas pelos cientistas.

Pensando especificamente na química, minha área de estudo, a IA contribui para o reconhecimento de moléculas e a previsão de reações químicas. Com isso, já podemos desenvolver novos medicamentos e materiais, pois a IA consegue determinar se uma molécula é promissora para determinadas doenças ou funções, com base em dados já conhecidos.

E agora, me conta: como você gostaria de ver a Inteligência Artificial sendo utilizada?

Tags: IA, IA no cotidiano, pensar como humanos, automatização de tarefas operacionais.