Ciência e Tecnologia

Inteligência artificial compreende conceitos da física clássica

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Desenvolvido pela empresa de Inteligência Artificial britânica DeepMind, o programa PLATO, sigla em inglês para “aprendizado de física por autocodificação e rastreamento de objeto”, foi desenvolvido para compreender que objetos do mundo material seguem as leis da física.

A DeepMind foi comprada pela Google em 2014. A empresa já contribuiu no campo de Inteligência Artificial com Flamingo, um programa que descreve com precisão uma foto utilizando apenas algumas imagens de treinos, e com AlphaZero, um programa que venceu os melhores adversários robóticos e humanos em partidas de xadrez.

O conhecimento de “senso comum”

Foto: Gerd Altmann/Pixabay

Com a PLATO, os cientistas esperam tocar em uma questão que eles consideram importante. De acordo com eles, “algo está faltando” nas principais Inteligências Artificiais; elas “ainda têm dificuldade em capturar o conhecimento de ‘senso comum’ que guia previsões, inferências e ações em cenários humanos cotidianos”.

Pensando nisso, os cientistas focaram em ensinar para a inteligência artificial um conhecimento “intuitivo”: física clássica. Não é preciso assistir uma aula de física para saber que “tudo que sobe desce” e “dois objetos não ocupam o mesmo lugar”.

PLATO foi treinado com vídeos de simulações de objetos se comportando da forma que deviam. Foram utilizados prismas retangulares e esferas de tamanho e formatos diversos, para simular colisões de tipos de movimentos variados, queda livre, entre outros. 


Os pesquisadores desenvolveram 300 mil cenários divididos em cinco conceitos que buscavam ensinar, como persistência de objeto — eles não desaparecem do nada —  continuidade — objetos traçam um caminho contínuo — e solidez. Testes similares são realizados com crianças para examinar o caráter inato do entendimento de física. Isso inspirou os cientistas a aplicarem esse tipo de teste. 

Inclusive, um dos cenários mostrava dois pilares dispostos com um vão entre eles. Uma bola se aproxima rolando e passa por trás dos pilares, ela aparece no fundo entre eles e depois reaparece do outro lado.

Isso parece óbvio porque já estudamos esse conceito. No entanto, PLATO também recebeu cenas ilógicas, em que os objetos não obedeciam às leis da física. Por exemplo, na cena descrita acima, a bola não era visível entre os pilares, no entanto, saía de trás do segundo como se estivesse em seu trajeto normal. 

Previsão

Foto: Freepik

Após as aulas acima, os cientistas solicitaram que PLATO previsse o que ocorreria em novos vídeos. Eles apontaram que as suposições da inteligência artificial costumavam ser corretas quando o vídeo tinha noções da física, no entanto, ela errava em cenários absurdos.

De acordo com matéria da Superinteressante, com esses resultados, os cientistas entenderam que visões de mundo centradas em objetos poderiam desenvolver habilidades mais generalizadas e adaptáveis para uma IA.

“Se você considerar os diferentes cenários que uma maçã pode estar, você não precisa aprender sobre uma maçã em uma árvore, uma maçã na sua cozinha e uma maçã na lixeira. Quando você isola o objeto, você está em melhor posição para generalizar como ele se comporta em novos sistemas”, disse Luis Piloto, um dos autores do estudo, conforme repercutido pela Superinteressante.

A representação centrada do objeto faz com que a PLATO consiga aprender os conceitos da física com maior eficiência de dados. Além disso, o bom uso dessa informação pode auxiliar a reduzir os requisitos para treinar e aplicar modelos de inteligência artificial.

Com o ramo das Inteligências Artificiais crescendo, facilitar sua aplicação pode aumentar o desenvolvimento dessa tecnologia.

FIFA vai usar inteligência artificial em impedimento

Inteligência artificial

No entanto, o campo da Inteligência Artificial não está revolucionando somente empresas e computadores, já que também está mudando o jogo dentro de campo. 

A Fifa divulgou que na Copa do Mundo deste ano de 2022, no Catar, usará câmeras aliadas à IA para detectar impedimentos nas partidas.

O sistema contará com 12 câmeras que rastreiam 29 pontos nos corpos dos jogadores com machine learning (algoritmo que aprende a cada decisão tomada). 

De acordo com matéria da IstoÉ, o software combinará esses dados e gerará alerta para os juízes do VAR, que validarão a decisão junto ao juiz.

Em resumo, a decisão final continua sendo da comissão de arbitragem

Fonte: Superinteressante, Isto É

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