Quando ouvimos inteligência artificial e aprendizado de máquina, imaginamos um computador que pode pensar e aprender por si mesmo. Ou seja, praticamente como um ser humano.
Percebemos o mundo através de uma combinação de vários sentidos, como visão, audição e reconhecimento de fala. Mas as máquinas interpretam o mundo com a ajuda de dados processados por algoritmos. Ou seja, quando a máquina vê uma foto, ela a traduz em um conjunto de metadados que usa para realizar a tarefa. E se você complicar a tarefa, ou seja, onde haverá som além da imagem, a IA começa a se perder.
“O principal problema aqui é como uma máquina pode conciliar essas diferentes modalidades? É fácil para nós pessoas. Vemos um carro, e então ouvimos o som de um carro passando, e sabemos que é a mesma coisa. Mas para aprendizado de máquina, nem tudo é tão simples", — disse Oleksandr Liu, estudante de pós-graduação do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) e primeiro autor de um artigo dedicado a esse problema.
Liu e seus colegas desenvolveram um método de inteligência artificial que aprende a representar dados de uma maneira que captura conceitos comuns às modalidades visuais e de áudio. Por exemplo, seu método pode aprender que a ação de uma criança chorando em um vídeo está relacionada à palavra "chorar" em um clipe de áudio. Usando esse conhecimento, seu modelo de aprendizado de máquina pode determinar onde uma determinada ação ocorre em um vídeo e identificá-la.
Esse método pode um dia ser usado para ajudar os robôs a aprender sobre conceitos do mundo através da percepção, mais parecido com o que os humanos fazem. O modelo ainda tem algumas limitações que os cientistas esperam abordar em trabalhos futuros. Até agora, sua pesquisa se concentrou em dados de duas modalidades ao mesmo tempo, mas no mundo real, as pessoas se deparam simultaneamente com muitos fluxos de dados que processam sem pensar. As máquinas ainda precisam aprender isso.
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