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Inteligência Artificial do Google consegue criar outras Inteligências Artificiais com eficiência

Podemos estar mais próximos da era seguinte das Inteligências Artificiais do que imaginávamos: uma Inteligência Artificial do Google se mostrou capaz de criar e treinar sozinhas outras Inteligências Artificiais de extrema eficiência.

O projeto batizado de  AutoML foi apresentado inicialmente em Maio desse ano, mas somente em Novembro conseguiu criar sem a intervenção humana um algoritmo de detecção de objetos e pessoas em imagens mais preciso que qualquer outro já criado pelos homens.

AutoML utiliza o conceito desenvolvido pelos pesquisadores do Google de “aprendizado de reforço”, o que significa que o algoritmo é testado exaustivamente para uma determinada tarefa, evoluindo com cada erro e acerto. O método tradicional de aprendizado de máquina, que submete um sistema a uma vasta quantidade de dados e exige testes sucessivos foi automatizado através do AutoML, que verifica a eficiência do seu “filho” milhares de vezes, buscando o aprimoramento.

A partir desse experimento, AutoML desenvolveu NASNet, um algoritmo que foi posto à prova contra bancos de dados de imagens já conhecidos. Comparando os resultados, AutoML ajustou sua criação até atingir um nível de acerto de 82.7% na validação, uma marca 1.2% superior à obtida por qualquer outro algoritmo anterior projetado por desenvolvedores humanos. Em uma versão que exige menos processamento, adequada para dispositivos móveis, NASNet obteve uma vitória ainda maior, conseguindo um nível de precisão 3.1% superior a qualquer solução similar para plataformas móveis.

“Nós esperamos que a comunidade maior de aprendizado de máquina será capaz de construir a partir desses modelos para abordar multitudes de problemas de visão por computador que ainda não imaginamos”, afirmaram os pesquisadores responsáveis pelo desenvolvimento de AutoML.