Contente
Q:
Por que os engenheiros de IA precisam se preocupar com "mecanismos intuitivos"?
UMA:
A idéia de intuição humana é agora uma parte importante do trabalho inovador de inteligência artificial - e é por isso que os engenheiros de IA prestam tanta atenção aos "motores intuitivos" e a outros modelos semelhantes. Os cientistas estão trabalhando para quebrar o processo da intuição humana e simulá-lo com entidades de inteligência artificial. No entanto, ao explorar como a lógica e a intuição funcionam em redes neurais e outras tecnologias de IA, a definição da própria intuição se torna um pouco subjetiva.
Um dos melhores exemplos é o uso de um supercomputador novo e talentoso para derrotar campeões humanos no jogo Go - um jogo que é frequentemente descrito como algo intuitivo, embora também se baseie em lógica rígida. Como o Googles AlphaGo venceu jogadores humanos especializados, há muita especulação sobre quão bem os computadores estão na intuição do estilo humano. No entanto, se você olhar para a estrutura do jogo Go, verá que há muito a ser determinado na construção real dessas tecnologias para descobrir quanto eles estão confiando na intuição e quanto eles estão confiando em extensos modelos lógicos .
Em um jogo de Go, um humano pode fazer um movimento bem baseado na percepção intuitiva ou na lógica de longo alcance ou em uma mistura de ambos. Da mesma forma, os computadores podem criar modelos especializados de Go-play com base em extensos modelos lógicos que podem espelhar ou simular uma reprodução intuitiva até certo ponto. Portanto, ao falar sobre quão bons os computadores podem ser em modelos intuitivos, é importante definir a intuição, o que a comunidade científica ainda não fez completamente.
Mary Jolly, da Universidade de Lisboa, observa diferentes opiniões sobre definições de intuição em um artigo chamado "O Conceito de Intuição em Inteligência Artificial".
"Não há consenso entre os estudiosos sobre a definição do conceito", escreve Jolly. “Até recentemente, a intuição não cedia a métodos científicos rigorosos de estudo e, freqüentemente associada ao misticismo, era habitualmente evitada pelos pesquisadores. Até agora, o discurso sobre o assunto carecia de coerência e método. ”
Se o próprio conceito de intuição é inerentemente vago, a medição do desempenho da inteligência artificial na simulação da intuição será ainda mais problemática.
Uma explicação dos autores de um artigo chamado "Implementando o mecanismo de intuição humana na inteligência artificial" sugere o seguinte:
A intuição humana foi simulada por vários projetos de pesquisa usando técnicas de inteligência artificial. A maioria desses algoritmos ou modelos não tem a capacidade de lidar com complicações ou desvios. Além disso, eles também não explicam os fatores que influenciam a intuição e a precisão dos resultados desse processo. Neste artigo, apresentamos um modelo simples baseado em série para implementação de intuição humana, usando os princípios de conectividade e entidades desconhecidas.
Para uma visão talvez mais concreta do processo de intuição humana, um artigo da Wired cita a pesquisa do MIT para explicar o "mecanismo de física intuitivo" da mente humana - o que explica o que acontece quando olhamos para uma pilha de objetos. Podemos entender intuitivamente se é provável que objetos caiam ou se são estáveis ou estáveis, mas essa intuição é baseada em extensas regras lógicas que foram internalizadas ao longo do tempo, bem como em nossos modelos diretos de visão e percepção.
O escritor Joi Ito ressalta que os sistemas nos quais usamos intuitivamente nossos mecanismos de física são "barulhentos" e somos capazes de filtrar esse ruído. Isso tem sido uma grande parte do desenvolvimento da inteligência artificial - extraindo sentido de modelos barulhentos. No entanto, esses modelos precisam ir muito além para realmente fazer os tipos de previsões e análises que os humanos podem aplicar a sistemas complexos.
Uma maneira fácil de dizer isso é que, para alcançar esse resultado, os computadores teriam que misturar visão sofisticada com lógica extensa e cognição perceptiva de maneiras que atualmente não podem. Outra maneira de explicar é que vemos o cérebro humano como uma "caixa preta" que não foi totalmente revertida pela tecnologia. Embora nossas tecnologias sejam altamente capazes de produzir resultados inteligentes, elas ainda não podem simular a atividade poderosa, misteriosa e surpreendente do próprio cérebro humano.