Pesquisadores do Google estão aprendendo como as máquinas aprendem. 

A lógica que norteia as pesquisas é a mesma em tentar entender por que os humanos tomam decisões

E as pesquisas partem da realidade de que as máquinas estão começando a aprender tarefas por conta própria.

Elas estão identificando rostos, reconhecendo palavras faladas, lendo exames médicos e até mesmo realizando suas próprias conversas.

Tudo isso é feito através das chamadas redes neurais, que são algoritmos de computador complexos que aprendem tarefas analisando grandes quantidades de dados.

Mas essas redes neurais criam um problema que os cientistas estão tentando resolver:

nem sempre é fácil dizer como as máquinas chegam às suas conclusões.

Google dá um passo a frente

Segundo informações do Financial Post, uma equipe do Google deu um pequeno passo para abordar essa questão.

Com o lançamento de novas pesquisas, os estudiosos oferecem os contornos da tecnologia que mostram como as máquinas tomam suas decisões.

“Mesmo observando parte de como uma decisão foi tomada, você pode ter muitas informações sobre as possíveis maneiras de falhar”, disse Christopher Olah, pesquisador do Google.

Um número crescente de pesquisadores de AI está desenvolvendo maneiras de entender melhor as redes neurais.

Jeff Clune, professor da Universidade de Wyoming que agora trabalha no laboratório de IA da Uber, chama isso de “neurociência artificial”.

Entender como esses sistemas funcionam se tornará mais importante à medida que eles tomam decisões antes tomadas por humanos.

Como quem consegue um emprego e como um carro autônomo responde a emergências.

Proposto pela primeira vez na década de 1950, redes neurais são destinadas a imitar a teia de neurônios no cérebro.

O que os algoritmos fazem? 

Esses algoritmos reúnem uma série de operações matemáticas e cada operação representa um neurônio.

A nova pesquisa do Google tem como objetivo mostrar, de maneira altamente visual, como essas operações matemáticas desempenham tarefas distintas, como reconhecer objetos em fotos.

Dentro de uma rede neural, cada neurônio trabalha para identificar uma característica particular que pode aparecer em uma foto.

Por exemplo, em uma linha que curva da direita para a esquerda em um determinado ângulo ou várias linhas que se fundem para formar uma forma maior.

O Google quer fornecer ferramentas que mostrem o que cada neurônio está tentando identificar.

Além de quais são bem-sucedidos e como seus esforços se combinam para determinar o que realmente está na foto:

• talvez um cachorro
• um smoking ou um pássaro.

Informações do Financial Post