Actualmente, a Inteligência Artificial (IA) já é utilizada em muitos campos, para os mais variados fins. Aliás, esta capacidade tem revelado ser muito útil, embora também dotada de um tanto de perigosidade. No entanto, não possui, ainda, uma capacidade inerente aos humanos: imaginação.

Então, é dessa falha que os cientistas estão a tratar.

A IA já é, hoje em dia, capaz de executar as mais variadas tarefas, facilitando o quotidiano de muitas pessoas pelo mundo todo. Contudo, embora os humanos nasçam com uma capacidade apurada de imaginação, as máquinas apenas reconhecem aquilo que já viram outrora.

Segundo o portal “Pplware”, conforme exemplificou o Science Alert, quando os seres humanos sabem o que é um gato, facilmente conseguem imaginá-lo com uma cor diferente, em posições diferentes ou até em ambientes diferentes. Todavia, embora possam ser treinados para reconhecer um gato quando o veem, para os sistemas de IA, esta tarefa torna-se difícil, uma vez que é tipicamente treinada para detetar padrões específicos.

Ainda, porque um grupo de cientistas está a trabalhar esse campo da IA – o da imaginação.

Imaginação da IA poderá dar cartas no futuro

Para tentarem desbloquear a capacidade de imaginação da IA, os investigadores descobriram um novo método. Este permitirá que os sistemas de IA descubram como é suposto ser um objecto, mesmo sem nunca terem visto como é que el é exatamente.

Inspirámo-nos na capacidade de generalização visual humana para tentar simular a imaginação humana em máquinas.

Explicou Yunhao Ge, cientista informática, na University of Southern California, acrescentando que, assim como os humanos são capazes de separar conhecimentos adquiridos por atributos – como a forma, posição, cor – e recombina-los, formando um novo objecto, também os sistemas de IA poderão consegui-lo. Para isso, será simulado o processo através de redes neuronais.

O que a equipa apresentou chama-se aprendizagem de representação desenredada controlável, e utiliza uma abordagem semelhante às utilizadas para criar falsificações profundas. Ou seja, desencadeia diferentes partes de uma amostra – se o sistema de IA vir um carro vermelho e uma bicicleta azul, será capaz de imaginar uma bicicleta vermelha, mesmo que nunca tenha visto uma antes.

De forma inovadora, os cientistas reuniram a informação num quadro ao qual chamaram Aprendizagem Supervisionada por Grupos. Desta forma, o processamento de amostras é feito em grupos, ao invés de ser individualmente. Permitindo uma construção semântica entre eles, ao longo do estudo.

Então, a IA é capaz de reconhecer semelhanças e diferenças nas amostras que vê, utilizando este conhecimento para produzir e imaginar algo novo.

No futuro, o sistema de IA poderia ajudar a construir redes neurais que não sejam racistas ou sexistas. Além disso, os investigadores dizem que poderá ser também um trunfo associado à condução autónoma ou nos mais variados campos da medicina, por imaginar cenários para os quais não foi treinada.