Computador aprende senso comum vendo imagens

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Supercomputador vasculha a rede atrás de imagens para aprender conceitos e aprimorar a inteligência artificial. Mas a ideia não é nova... ...

Supercomputador vasculha a rede atrás de imagens para aprender conceitos e aprimorar a inteligência artificial. Mas a ideia não é nova...
Achados de NEIL: Zebra é encontrada na Savana. Olho é parte de Bebê.

Um filme dos anos 80 pouco visto no Brasil, Electric Dreams, uma co-produção anglo-americana, cujo título em português é Amores Eletrônicos, (Atenção! Esse trecho conta detalhes do enredo do filme) conta a fictícia história do arquiteto, Miles Harding, que apaixona-se por sua bela vizinha violoncelista do andar superior. O problema é que seu computador, comprado para que auxiliasse o arquiteto a projetar um tijolo resistente terremotos, adquire consciência após um banho de champangne e também se enamora pela mesma mulher e sua música.


Computador se apaixona pela instrumentista após duelo musical. Vai dar samba?

Ocorre que Edgar (o nome do computador) possui poderes dignos da Skynet (para afastar Miles ele começa a causar-lhe diversas dificuldades, desde a devolução de cheques até problemas com a polícia). Mas antes de perceber a furaolhice de Edgar, Miles pede ajuda a ele para compor uma música e encantar a bela instrumentista.

Só a trilha sonora já vale o tempo investido, com Human League e Culture Club em sua melhor forma, entre outros bons artistas da época. mas porque estou falando desse filme nesse post? É que nesse momento do roteiro Edgar faz uma coisa que na época era pura ficção científica: Ele tenta aprender conceitos e se inspirar a partir de videoclipes e imagens da TV.


Edgar compõe enquanto seu "dono" diverte: A máquina aprendeu sozinha, mas o homem é bom em apontar os erros.
No filme Miles, literalmente,  joga no lixo a composição do computador.

No filme, Edgar não consegue entender a definição do amor, e produz uma música meio desajeitada e nada romântica (Video, por Jeff Lynne). Miles vetou a música produzida dizendo que não é assim que se descobre "o que é o amor", então Edgar passa a ter sonhos eletrônicos (os tais sonhos do título original, em inglês) e compõe a inspirada Love is Love (por Culture Club) (Termina aqui o trecho que conta detalhes do enredo).



Pois agora, um outro supercomputador, tenta usar uma estratégia semelhante e aprender, por meio de imagens, conceitos do senso comum, e paulatinamente armazenar definições aprendidas com essa abordagem.


O conceito do amor: You don´t have to touch to know (Você não precisa tocar para saber).
Seria possível um computador internalizar tais abstrações?

Como no filme, esse aprendizado não é perfeito. Mas com a enorme quantidade de imagens disponíveis na web para alimentar sua memória, não vai ser por falta de amostras que seu cérebro eletrônico vai deixar de realizar a tarefa.

As pessoas nem sempre sabem como ou o que ensinar aos computadores, mas elas sempre sabem dizer quando eles estão errados.
Abhinav Gupta. Professor pesquisador assistente

O programa usado por esse supercomputador da universidade Carnegie Mellon é chamado de Never Ending Image Learner (NEIL). NEIL trabalha 24 horas por dia e sete dias por semana para criar a maior base de conhecimento visual estruturado do mundo, onde objetos, cenas, ações, atributos e relacionamentos contextual são rotulados e catalogados.

O que nós aprendemos nos últimos 5 a 10 anos de visão computacional é que quanto mais dados você tem, melhor a visão computacional se torna.
Abhinav Gupta

A pesquisa divide a visão computacional em micro e macro visão. A micro visão é aquela tradicional: têm-se uma imagem como entrada e objetos são reconhecidos nela. Já a macro visão tem como entrada uma grande coleção de imagens e consegue encontrar padrões significativos ou interessantes nos objetos detectados (Por exemplo: Carros são encontrados em pistas de corrida).

Explorando o site do NEIL


Verifiquei o que NEIL sabia sobre o "Brazil" (com z mesmo) usando a caixa de pesquisa do site. Ele apresentou os termos SCENES,COUNTRY,SPORTSTEAM e algumas imagens com bandeiras do Brasil e outras paisagens, a maioria do Rio de janeiro.

Cliquei em COUNTRY (país, em inglês) e ele apresentou-me outra página convidando o usuário a ajudar o NELL (???) a aprender. Mostrou alguma "crenças" do algoritmo (Exemplo: brazil is a country) e os ícones de uma mão com polegar para cima e outra com o polegar para baixo (no melhor estilo Gostei, do Facebook) para que o usuário indique, clicando nas imagens, se a sentença está correta ou não.

Ainda deve haver um longo caminho a ser percorrido por esse programa. Embora Neil seja uma tentativa que deixaria Edgar orgulhoso dos progressos alcançados, na vida real esse tipo de avanço não se consegue apenas banhando CPUs em espumante. Longe disso.

Você pode acompanhar quais são as últimas definições e objetos aprendidos pelo NEIL através deste site.


Quer comparar a ficção com a realidade? Assista e veja o quanto a vida imita a arte.


Fonte:
Artigo - NEIL: Extracting Visual Knowledge from Web Data (Artigo em inglês. Em PDF).
Site do projeto NEIL
Science Daily
Electric Dreams - Wikipedia
[Via BBA]

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