Num novo estudo, uma equipa de cientistas explica como uma nova abordagem melhora significativamente a capacidade
Podemos fazer com que a IA aprenda muito melhor se treiná-la na maneira como nosso cérebro percebe as informações.
Maximilian Riesenhuber, PhD, Professor de Neurobiologia, Centro Médico da Universidade de Georgetown
As pessoas podem aprender coisas novas rapidamente e bemconceitos visuais baseados em dados limitados – às vezes apenas um exemplo é suficiente. Mesmo bebês de três a quatro meses podem aprender facilmente a reconhecer zebras e diferenciá-las de gatos, cavalos e girafas. Mas os computadores geralmente precisam “ver” muitos exemplos do mesmo objeto para saber o que ele é, explica Riesenhuber.
Portanto foi necessário desenvolversoftware para determinar relações entre categorias visuais inteiras, em vez de tentar uma abordagem mais padronizada para identificação de objetos usando apenas informações intermediárias e de baixo nível, como forma e cor.
A equipe descobriu que as redes neurais artificiais, que representam objetos em termos de conceitos previamente aprendidos, aprendem novos conceitos visuais com muito mais rapidez.
O fato é que a arquitetura do cérebro que se encontra embaseado no estudo de conceitos visuais humanos, com base em redes neurais envolvidas no reconhecimento de objetos. Acredita-se que o lobo temporal anterior do cérebro contém representações "abstratas" que vão além da forma. Essas hierarquias neurais complexas para reconhecimento visual permitem que as pessoas aprendam novas tarefas e, o mais importante, usem o conhecimento adquirido anteriormente.
Apesar dos avanços no campo da tecnologia artificialinteligência, o sistema visual humano ainda é o padrão ouro em termos de sua capacidade de generalizar a partir de vários exemplos: ele pode lidar de forma confiável com variações em uma imagem e analisar claramente o que está acontecendo ao seu redor.
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