O aprendizado profundo pode tornar a IA humana? A ficção científica tem sugerido muito material para a nossa imaginação durante séculos, mas hoje - em parte - há cada vez menos para imaginar e mais para descobrir.
Antes de responder a pergunta vamos descobrir o que são redes neurais. Passando pelo aprendizado de máquina tradicional, entendemos Como o aprendizado profundo é diferente? e por que é a chave para treinar a IA para desenvolver capacidades cada vez mais semelhantes às do cérebro humano.
Índice de conteúdos
Redes neurais, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Vamos contextualizar um pouco.
- Le redes neurais eles são modelos projetados para simular o comportamento do cérebro humano, eles, portanto, processam informações de maneira semelhante à de nossos neurônios. Para saber mais acesse o artigo dedicado a redes neurais.
- Il aprendizado de máquina permite que a IA aprenda e evolua com a experiência, sem ser explicitamente programada.
- Il deep learning é um subconjunto de aprendizado de máquina que usa redes neurais profundas, possibilitando aplicações como tradução automática, reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
Como uma IA aprende
No contexto de aprendizagem profunda, a IA aprende por meio de um processo de treinamento baseado em dados. Durante o treinamento, a rede neural é exposta a uma enorme quantidade de dados. Então aprenda a reconhecer padrões e fazer previsões.
Como mencionado acima, o aprendizado acontece através de redes neurais profundas compostas por muitas camadas de neurônios artificiais conectados entre si.
Cada uma dessas conexões tem um “peso” que determina oimportância da informação que passa por ele. Durante o treinamento, o modelo otimiza esses pesos, reduzindo progressivamente o erro entre as previsões feitas e os resultados esperados.
Redes neurais profundas então eles aprendem a extrair e combinar recursos cada vez mais complexos de dados.
Nas primeiras camadas, o modelo reconhece padrões simples. À medida que avança pelas camadas, a IA combina essas informações para reconhecer conceitos mais abstratos. Por exemplo, em um sistema de reconhecimento de imagem, as primeiras camadas podem identificar bordas e cores, enquanto as camadas posteriores podem reconhecer formas e objetos complexos.
Esse processo de abstração é o que torna o aprendizado profundo tão poderoso em tarefas como visão computacional ou compreensão de linguagem natural.
Então ele poderá aprender a capacidade abstrativa que nos torna humanos?
Não exatamente. Na verdade, a capacidade humana de abstração também pode imaginar coisas que você nunca viu. Talvez, coisas que ainda nem existem na forma exata em que são imaginadas. A IA, por outro lado, não consegue fazer o mesmo com o aprendizado profundo. Ainda está longe de replicar totalmente o pensamento humano, que envolve processos inconscientes e células cerebrais não neurais.
Então não: A IA não se torna humana com aprendizagem profunda. Pelo menos não hoje e estimando tecnologias publicadas.
Entretanto il MIT desenvolveu uma nova arquitetura híbrida de inteligência artificial que tenta imitar a capacidade humana de raciocinar. Eles criaram três “bibliotecas” que melhoram a compreensão contextual e a abstração em linguagem natural.
Georgia Tech desenvolveu uma rede neural que tenta imitar a tomada de decisão humana. Ao contrário das redes neurais tradicionais, este modelo integra um processo de acumulação de evidências semelhante ao humano, tomando decisões com um nível de confiança que varia de acordo com as evidências.
O que mais acontecerá?
