Nos últimos anos, o Google tem investido bastante em pesquisas de inteligência artificial. O objetivo da empresa é fazer com que as máquinas possam ser utilizadas para melhorar os próprios produtos e facilitar a vida das pessoas. Mas, segundo pesquisadores da gigante de tecnologia, ainda há um longo caminho a percorrer.
Eles listaram três grandes obstáculos que devem ser superados pelas máquinas antes que a tecnologia seja tão inteligente quanto os humanos. Confira:
1. Interação com o mundo
Durante milhões de anos de evolução, as pessoas desenvolveram e aguçaram sentidos como visão, audição e tato, para garantir sua sobrevivência. De acordo com os cientistas, esses sentidos constituem uma parte importante da inteligência e foram obtidos pela experimentação e interação com o ambiente. "Atualmente somos muito bons na coleta de dados e no desenvolvimento de algoritmos, mas o esse outro tipo de raciocínio é tão importante quanto a análise de dados. Quanto mais perto conseguirmos chegar dessa realidade, melhor será para os sistemas", explica Peter Norvig, diretor de pesquisa do Google.
"Acho que à medida que desenvolvermos sistemas capazes de interagir com o mundo, o raciocínio das máquinas será aprimorado, ao contrário dos sistemas de aprendizagem que observam passivamenta a informação", aposta o diretor.
2. Aprendizado independente
Tradicionalmente, pais e professores atuam como mentores durante a infância dos indivíduos, mas uma série de aspectos importantes foram aprendidos de maneira implícita, sem que fosse necessário um aviso verbal. Os computadores não possuem essa capacidade. As máquinas utilizam o aprendizado supervisionado -que funciona de um jeito bem parecido com o da escola- para adquirir conhecimentos. Cada vez que o sistema aprende uma nova tarefa, ele começa do zero, o que siginifica que ela precisa de tempo e supervisão de um humano.
"Precisamos trabalhar mais no aprendizado contínuo, que é a idéia de que não precisamos treinar os nossos modelos a partir do zero cada vez que temos novos dados ou algoritmos para tentar," afirma Samy Bengio, pesquisador do Google. "Esta é uma tarefa muito difícil que certamente vai levar um tempo muito longo período de tempo para melhorar."
3. Foco no desenvolvimento de habilidades importantes
Geoffrey Hinton, pesquisador do Google, declara que um dos maiores obstáculos para que os computadores se equiparem aos humanos vem justamente dos desenvolvedores. Segundo ele, é importante não se distrair com considerações desnecessárias, como a discussão sobre a necessidade ou a presença de uma 'consciência' nas máquinas.
"A consciência é uma tentativa muito primitiva de explicar o que há especial em um sistema que é complicado. Usamos ela para evocar uma 'essência' que não conseguimos ver. Esse conceito é tão útil quanto dizer que o que faz um carro andar é o 'oomp'. Isso não explica nada sobre o seu funcionamento".
Fonte > TechInsider/olhardigital
Eles listaram três grandes obstáculos que devem ser superados pelas máquinas antes que a tecnologia seja tão inteligente quanto os humanos. Confira:
1. Interação com o mundo
Durante milhões de anos de evolução, as pessoas desenvolveram e aguçaram sentidos como visão, audição e tato, para garantir sua sobrevivência. De acordo com os cientistas, esses sentidos constituem uma parte importante da inteligência e foram obtidos pela experimentação e interação com o ambiente. "Atualmente somos muito bons na coleta de dados e no desenvolvimento de algoritmos, mas o esse outro tipo de raciocínio é tão importante quanto a análise de dados. Quanto mais perto conseguirmos chegar dessa realidade, melhor será para os sistemas", explica Peter Norvig, diretor de pesquisa do Google.
"Acho que à medida que desenvolvermos sistemas capazes de interagir com o mundo, o raciocínio das máquinas será aprimorado, ao contrário dos sistemas de aprendizagem que observam passivamenta a informação", aposta o diretor.
2. Aprendizado independente
Tradicionalmente, pais e professores atuam como mentores durante a infância dos indivíduos, mas uma série de aspectos importantes foram aprendidos de maneira implícita, sem que fosse necessário um aviso verbal. Os computadores não possuem essa capacidade. As máquinas utilizam o aprendizado supervisionado -que funciona de um jeito bem parecido com o da escola- para adquirir conhecimentos. Cada vez que o sistema aprende uma nova tarefa, ele começa do zero, o que siginifica que ela precisa de tempo e supervisão de um humano.
"Precisamos trabalhar mais no aprendizado contínuo, que é a idéia de que não precisamos treinar os nossos modelos a partir do zero cada vez que temos novos dados ou algoritmos para tentar," afirma Samy Bengio, pesquisador do Google. "Esta é uma tarefa muito difícil que certamente vai levar um tempo muito longo período de tempo para melhorar."
3. Foco no desenvolvimento de habilidades importantes
Geoffrey Hinton, pesquisador do Google, declara que um dos maiores obstáculos para que os computadores se equiparem aos humanos vem justamente dos desenvolvedores. Segundo ele, é importante não se distrair com considerações desnecessárias, como a discussão sobre a necessidade ou a presença de uma 'consciência' nas máquinas.
"A consciência é uma tentativa muito primitiva de explicar o que há especial em um sistema que é complicado. Usamos ela para evocar uma 'essência' que não conseguimos ver. Esse conceito é tão útil quanto dizer que o que faz um carro andar é o 'oomp'. Isso não explica nada sobre o seu funcionamento".
Fonte > TechInsider/olhardigital
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