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Informática

Inteligência artificial começa a imaginar o desconhecido

Redação do Site Inovação Tecnológica - 27/01/2020

Inteligência artificial começa a aprender a imaginar o desconhecido
O algoritmo de "imaginação artificial" está sendo testado para reconhecer novos animais e plantas.
[Imagem: Mohamed Elhoseiny]

Imaginação artificial

A inteligência artificial depende de dados de treinamento para desenvolver sua capacidade de reconhecer objetos, mas não consegue ainda, como os seres humanos, deduzir intuitivamente uma classificação provável para um objeto que não estava em seu banco de dados de treinamento.

Mas isso pode estar começando a mudar.

Projetado para aprender a desviar-se das informações conhecidas, um algoritmo de "imaginação" para inteligência artificial mostrou-se capaz de identificar objetos anteriormente não vistos a partir de descrições escritas.

O algoritmo abre caminho para a "imaginação artificial" e a classificação automatizada de novas espécies de plantas e animais.

"A imaginação é uma das principais propriedades da inteligência humana que permite não apenas gerar produtos criativos, como arte e música, mas também entender o mundo visual," contextualizam Mohamed Elhoseiny (KAUST) e Mohamed Elfeki (Universidade Central da Flórida).

Aprendizado de captura zero

A ideia dos dois pesquisadores foi prover o contato com o desconhecido por meio de uma descrição escrita, embora a expectativa seja que, no futuro, a inteligência artificial possa "imaginar" por meio da inferência ao ver algo semelhante a um objeto conhecido.

O resultado atual é uma versão do que é chamado de algoritmo ZSL (Zero-Shot Learning), ou aprendizado de captura zero, uma referência a um aprendizado de máquina sem exemplos de treinamento.

"Nós modelamos o processo de aprendizado visual para categorias 'não vistas', relacionando o ZSL à criatividade humana, observando que o ZSL lida com reconhecer o invisível, enquanto a criatividade lida com criar um 'invisível agradável'," disse Elhoseiny.

Na criatividade, algo novo - agradável ou "desejável" - deve ser diferente de uma arte anterior, mas não tão diferente que seja irreconhecível. Da mesma forma, o algoritmo modela um sinal de aprendizado que incentiva indutivamente o desvio em relação às classes já vistas, mas não vai tão longe a ponto de que a classe imaginada se torne irrealista ou perca a transferência de conhecimento das classes já vistas.

"Uma das aplicações possíveis da nossa abordagem é na identificação de espécies desconhecidas," diz Elhoseiny. "A inteligência artificial baseada nessa tecnologia pode ajudar a relatar avistamentos de espécies sem fotos, apenas com descrições por linguagem".

Bibliografia:

Artigo: Creativity inspired zero-shot learning
Autores: Mohamed Elhoseiny, Mohamed Elfeki
Revista: Proceedings of The IEEE International Conference on Computer Vision
Link: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Elhoseiny_Creativity_Inspired_Zero-Shot_Learning_ICCV_2019_paper.pdf






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