O conceito de inteligência artificial provavelmente é tão antigo quanto as narrativas de ficção científica, se não for ainda mais velho. No entanto, parece que estamos cada vez mais próximos de assistir a esse conceito se tornar realidade. E o gatilho disso provavelmente serão as redes neurais artificiais que estão sendo desenvolvidas atualmente.

Graças a elas, os softwares de reconhecimento visual já permitem a um computador não apenas reconhecer elementos individuais de uma imagem como ainda interpretar o que cada indivíduo registrado ali está fazendo. Já falamos um pouco disso no final do ano passado e mais recentemente também, quando mencionamos os “sonhos eróticos” do Deep Dream. Até o Facebook tem investido em soluções similares.

Agora, pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade de Stanford apresentaram os resultados preliminares de seus experimentos com um programa similar aos já citados, chamado de NeuralTalk. Ele não só interpreta os elementos de uma imagem como é capaz de dizer o que está acontecendo ali contextualmente.

Evolução progressiva

Da mesma forma como educamos uma criança através do exemplo e da comparação – colocando dois objetos que sejam distintos, mas ambos azuis, para o aprendizado de cores, por exemplo – esse sistema é alimentado com uma infinidade de imagens. Elas são todas catalogadas e armazenadas, para que cada fragmento delas possa servir como parâmetro na hora de a rede neural analisar novas figuras.

Por isso, ao ser alimentado com uma foto de um homem vestindo uma camiseta preta enquanto toca violão, o NeuralTalk identifica os elementos com a frase “homem vestindo camiseta preta está tocando violão”. Na maior parte das vezes, a interpretação é tão precisa que não parece ser o trabalho de um programa, mas de uma pessoa.

No entanto, o software ainda tem muito para aprender, mesmo que os seus resultados já sejam impressionantes. Nas imagens que ilustram a galeria abaixo, é possível perceber que algumas das sugestões apresentadas estão bastante equivocadas, enquanto outras acertam apenas uma parte do contexto. Mas isso tende a diminuir conforme a rede neural aprende mais, de modo extremamentesemelhante à forma como acontece o desenvolvimento da percepção humana.

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