Google ensina inteligência artificial a treinar inteligências artificiais

O que você precisa saber

O site de tecnologia Wired publicou hoje uma reportagem sobre uma das pesquisas de inteligência artificial mais curiosas do Google. De acordo com o site, a gigante das buscas vem investindo em criar sistemas inteligentes capazes de idealizar e criar novos sistemas inteligentes. Em outras palavras, o Google quer automatizar o processo de automatizar processos. 

A empresa refere-se a essa área de pesquisa como “AutoML”, uma abreviação, em inglês, de “aprendizagem automática de máquinas”. O principal objetivo dela é permitir um uso mais amplo e eficiente de sistemas de inteligência artificial, que exigem muito trabalho de profissionais altamente qualificados – que são escassos até mesmo no Google. 

Pode parecer um problema extremamente complexo – afinal, se apenas poucos engenheiros no mundo têm capacidade para criar sistemas de inteligência artificial, como dar a máquinas essa mesma capacidade? Mas segundo o pesquisador Roberto Calandra, da Universidade de Berkeley, a questão é mais simples do que parece. 

“Uma grande parte do trabalho de um engenheiro é essencialmente uma tarefa muito chata, testando múltiplas configurações para ver quais delas funcionam melhor”, disse Calandra ao site. E essa parte chata deve se tornar ainda mais chata no futuro, conforme os pesquisadores precisarem criar redes mais complexas para encarar problemas mais difíceis. 

É justamente esse processo que os pesquisadores estão tentando ensinar as máquinas a fazer. O professor Mohryar Mohri da Universidade de Nova York, por exemplo, criou um sistema chamado AdaNet que é voltado para isso. Ele consegue pegar um conjunto de dados organizados e construir uma rede neural com eles, camada por camada, testando cada acréscimo que faz ao design para garantir que ele melhora a performance do sistema. 

Com isso, a AdaNet consegue não só criar redes neurais automaticamente, mas cria-as com aproximadamente metade do tamanho das redes criadas por humanos. Isso é importante, segundo o professor, porque permite que as empresas coloquem mais recursos de inteligência artificial em dispositivos móveis com poder de processamento relativamente limitado.