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terça-feira, 20 outubro, 2020 - 13:47 PM
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Inteligência Artificial aprende a desenhar usando só textos como base

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As trs Leis da Robtica, idealizadas pelo escritor Isaac Asimov, funcionam muito bem na fico, mas no na prtica. Por exemplo, para uma Inteligncia Artificial entender o comando “um rob no pode ferir um ser humano ou, por inao, permitir que um ser humano sofra algum mal”, ela precisaria compreender conceitos como “ser humano”, “ferir” e “sofrer algum mal”. A verdadeira inteligncia est em entender os contextos.

Pesquisadores do Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) esto caminhando neste sentido. Eles desenvolveram um modelo de linguagem visual que pode gerar imagens com uma legenda. Por enquanto, as imagens so bem bizarras e o leque de possibilidades limitado, mas apontam na direo da criao de robs cada vez mais inteligentes.

O estudo usou o mesmo mtodo do GPT-3, o sistema desenvolvido pela OpenAI baseado em aprendizado de mquinas que possui a capacidade de escrever diversos tipos de gneros textuais com grande verossimilhana a qualquer trabalho executado por um humano. Com poucos estmulos ele entrega poemas, contos e canes que enganam qualquer leitor desavisado.

“Uma grande torre do relgio pintada no meio da cidade”. Imagem:Allen Institute for Artificial Intelligence/Reproduo

Para chegar nesse ponto, o GPT-3 treinou com uma enorme quantidade de dados de texto. O que os cientistas do AI2 fizeram foi aplicar a mesma tcnica, mas com textos e imagens. semelhante ao que o BERT, do Google faz quando usa uma tcnica chamada “mascaramento”, que envolve esconder palavras diferentes em uma frase e pedir ao modelo para preencher o espao em branco.

Se o modelo for forado a fazer esses exerccios por milhes de vezes, ele comear a descobrir padres de como as palavras so reunidas em sentenas e as sentenas em pargrafos. O Google usa isso para fornecer resultados de pesquisa mais relevantes.

No caso do projeto da AI2, o sistema alimentado com palavras e imagens, e analisa tanto o contedo do texto quanto os elementos da foto para preencher as lacunas. A ideia que o modelo aprenda no apenas os padres entre as palavras, mas tambm as relaes entre as palavras e os elementos em cada imagem.

Allen Institute for Artificial Intelligence/Reprodu

“Duas pessoas jogam videogame sentadas em um sof”.Imagem:Allen Institute for Artificial Intelligence/Reproduo

O prximo passo foi reverter o processo. Para saber se o sistema realmente desenvolveu uma compreenso conceitual do mundo visual, os pesquisadores pediram para que o modelo comeasse a gerassem imagens a partir das legendas – como uma criana que faz um desenho de um objeto quando lhe pedido, sem que o objeto esteja l.

Como resposta, o modelo entregou um padro de pixels sem sentido. “Transformar texto em imagens muito mais difcil do que o contrrio. Uma legenda no especifica tudo o que est contido em uma foto”, explica a lder da equipe, Ani Kembhavi.

Por isso, o sistema precisa se basear em muito bom senso (e contexto) para preencher os detalhes. Quando o modelo (que pode ser testado aqui) recebe o comando de desenhar “uma girafa caminhando em uma estrada”, por exemplo, ele precisa inferir que a estrada cinza, que o cu azul e que h mais probabilidade de estar prxima a um gramado do que ao lado da gua. E nenhuma dessas informaes est na legenda.

Allen Institute for Artificial Intelligence/Reprodu

“Uma girafa caminhando em uma estrada com dois carros se aproximando”. Imagem:Allen Institute for Artificial Intelligence/Reproduo

Apesar das imagens finais geradas pelo modelo no serem exatamente realistas, o projeto mostra que o sistema capaz de um certo nvel de abstrao – como uma criana que desenha uma figura de palitos para representar um humano. A longo prazo, isso pode levar a robs que compreendem seus arredores e usam linguagem para se comunicar sobre eles.

Via: MIT Technology Review

Fonte: PMDF

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