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Rato tem mais bom senso do que IA, diz especialista

Base para inovações tecnológicas, inteligência artificial preocupa por sua capacidade de recomendar ou tomar decisões no lugar de humanos

Rato: animal teria mais discernimento do que sistemas de IA, diz pesquisador (Francisco Martins/Thinkstock)
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AFP

Publicado em 23 de janeiro de 2018 às 17h13.

Última atualização em 23 de janeiro de 2018 às 17h15.

Os sistemas de inteligência artificial (IA) "têm menos bom senso que ratos", afirmou nesta terça-feira (23), em Paris, o diretor do Facebook encarregado de pesquisa sobre o tema, o francês Yann LeCun.

"A máquina não tem a capacidade de aprender novos comportamentos sem realizar a experiência previamente, ao contrário dos humanos e dos animais que, graças à observação, são capazes de prever antecipadamente", explicou em um encontro com a imprensa no dia seguinte ao anúncio de novos investimento da gigante americana na França.

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A IA, base para diversas inovações tecnológicas, como o carro autônomo, preocupa também por sua capacidade de recomendar ou tomar decisões no lugar de humanos.

Contudo, suas oportunidades são restritas por entornos limitados e controlados, segundo muitos especialistas.

"A aprendizagem por reforço (método usado, por exemplo, pelo sistema Alpha, do Google DeepMind) funciona nos videogames, mas não no mundo real", acrescentou Antoine Bordes, diretor do centro de pesquisa parisiense sobre inteligência artificial do Facebook.

"Tomemos o exemplo da condução (de veículos) autônoma. Não podemos permitir que um carro caia de um penhasco para que o algoritmo aprenda e avance", explicou.

LeCun também deu o exemplo do assistente virtual que o Facebook considerou durante um período, o projeto "M".

"Perguntamos às pessoas o que pediriam a um assistente virtual", mas suas necessidade "superam o que se pode fazer atualmente", acrescentou.

LeCun é considerando um dos inventores do "deep learning" (aprendizagem profunda), uma forma de inteligência artificial fundamentada em redes de neurônios artificiais. Esse tipo de aprendizagem permite às máquinas realizar tarefas complexas para as quais foram treinadas.

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