[인공지능 줌인] Inteligência artificial que aprende da perspectiva da criança usando uma câmera acoplada à criança

A natureza e outras fontes relatam que o modelo de IA aprende palavras vendo o mundo da perspectiva de uma criança através da câmera da cabeça da criança.

Wai Kin Fung, pesquisador da Universidade de Nova York e coautor do relatório, disse que o estudo sugere que a inteligência artificial pode nos ajudar a entender como os humanos aprendem. Anteriormente, a investigação nesta área era limitada porque outros modelos de linguagem em larga escala (LLMs), como o ChatGPT, eram treinados com milhares de milhões de dados e não correspondiam às experiências da vida real dos bebés. Bong destacou que as pessoas não usam a Internet desde o nascimento.

Espera-se que o estudo, publicado na revista Science em 1º de fevereiro, contribua para o debate de longa data sobre como as crianças aprendem a linguagem. Diz-se que a IA usada no estudo só aprendeu associação olhando imagens e palavras juntas, e nenhuma informação sobre a linguagem foi pré-programada. Isto vai um pouco contra a teoria da ciência cognitiva, que afirma que, para dar significado às palavras, as crianças precisam de ter algum conhecimento inato sobre como a linguagem funciona, disse Pong.

Heather Botfield, cientista cognitiva da Universidade da Califórnia, Mercet, disse que o estudo representa uma excelente abordagem para compreender a aquisição precoce da linguagem pelas crianças.

Pong e seus colegas usaram dados gravados duas vezes por semana durante uma hora, num total de 61 horas, com uma câmera colocada na cabeça de um menino chamado “Sam” que mora na Austrália. Foi realizado durante um período de dois anos, começando quando Sam tinha 6 meses de idade, e diz-se que equivale a cerca de 1% das horas de vigília de Sam.

Os pesquisadores treinaram uma rede neural de inteligência artificial inspirada na estrutura do cérebro humano usando frames de vídeo e as palavras ditas por Sam, e convertendo-as em texto. O modelo de IA foi exposto a 250.000 palavras e imagens correspondentes tiradas enquanto Sam brincava, lia e comia. Diz-se que foi utilizada uma técnica chamada “aprendizagem comparativa” para vincular imagens e textos e sintetizar informações.

Para o teste, os pesquisadores mostraram quatro imagens ao modelo de IA e pediram que ele encontrasse uma imagem que correspondesse a uma palavra, método também usado para avaliar as habilidades linguísticas das crianças. A taxa de sucesso na classificação de objetos desta forma foi de 62%, muito superior aos 25% esperados, o que é considerado comparável a um modelo de IA treinado com 400 milhões de pares de imagens e texto.

Além disso, diz-se que a IA usada no estudo classificou com precisão palavras que os humanos reconhecem facilmente, como “maçã” e “cachorrinho”, mesmo em exemplos que nunca haviam sido mostrados antes. Dessa forma, ele descobriu que a taxa de reconhecimento bem-sucedida de objetos que se desviavam dos dados de treinamento era em média de 35%. Pong disse que embora fosse bom em classificar objetos que não diferiam muito em formato, ele tinha dificuldade em aprender objetos com formatos muito diversos, como “brinquedos”.

Porém, como o estudo foi realizado com dados de uma criança, não pode ser generalizado. Isso ocorre porque o ambiente e as experiências de cada criança são muito diferentes, disse Botfield. Ela acrescentou que a pesquisa mostrou que as crianças aprendem muito nos estágios iniciais, formando conexões entre diferentes dados sensoriais. Além disso, cientistas como o linguista americano Noam Chomsky argumentam que os humanos podem desenvolver uma linguagem altamente complexa e sofisticada mesmo com uma entrada escassa de informações, refutando a afirmação de que a aquisição da linguagem humana não ocorre através de um processo geral de aprendizagem. “Estes são os dados mais fortes que já vi, mostrando que tal mecanismo especial não é necessário”, disse Botfield.

No mundo real, a aprendizagem de línguas ocorre em ambientes mais ricos e diversificados do que a IA utilizada no estudo testemunhou. A IA tem limitações na aprendizagem a partir de imagens estáticas e textos escritos, por isso não pode experimentar a interação que as crianças reais vivenciam na vida cotidiana. Por exemplo, a IA tem tido dificuldade em aprender as “mãos”, que as crianças aprendem nas fases iniciais, porque as crianças têm as suas próprias mãos e têm muita experiência com essas mãos, mas os modelos de IA não conseguem fazer isso, disse Pong.

“O potencial para ajustar modelos de IA para corresponder à aprendizagem humana complexa proporciona um caminho estimulante para a ciência cognitiva”, disse Anirudh Goyal, cientista de aprendizagem automática da Universidade de Montreal, no Canadá.

[위키리크스한국 = 최정미 기자]

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