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Técnica para melhorar o machine learning imita o processo de aprendizado de crianças

por Kamila Jessie | 02/09/2019

Apesar dos significativos avanços recentes no campo da
inteligência artificial (IA), a maioria dos agentes virtuais ainda precisa de
centenas de horas de treinamento para alcançar o desempenho humano em várias
tarefas. Mas por que a gente é mais rápido no processo de aprendizado? A física
intuitiva e a psicologia intuitiva.

bebês machine learning
Imagem: techxplore.com

Modelos de intuição:

Esses modelos de intuição, que foram observados em seres
humanos desde os primeiros estágios de desenvolvimento, podem ser os principais
facilitadores da aprendizagem futura. Com base nessa ideia, pesquisadores do
Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coréia (KAIST) desenvolveram
recentemente um método de normalização de recompensa intrínseca que permite que
agentes de IA selecionem ações que melhorem seus modelos de intuição. É…
Intuição em IA.

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Os pesquisadores propuseram especificamente uma rede de
física gráfica integrada com aprendizagem de reforço profundo inspirada no
comportamento de aprendizagem observado em bebês humanos. A referência derivou
de algo que você já deve ter percebido ou escutado falar sobre o caráter “cientista”
de crianças.

bebês machine learning
Imagem: giphy.com

Como crianças aprendem?

Essa perspectiva sugere que bebês humanos, ou crianças em
geral, são motivados a conduzir suas próprias experiências, descobrir mais
informações e, eventualmente, aprender a distinguir objetos diferentes, por
exemplo.

Estudos de psicologia sugerem que, em seus primeiros anos de
vida, os seres humanos estão continuamente experimentando seu ambiente, e isso
permite que eles formem uma compreensão-chave do mundo. Além disso, quando as
crianças observam resultados que não atendem às suas expectativas anteriores,
que são conhecidas como violação da expectativa, muitas vezes são encorajadas a
experimentar mais para obter uma melhor compreensão da situação em que estão.

Os testes incorporando intuição de crianças:

A equipe de pesquisadores do KAIST tentou reproduzir esses
comportamentos em agentes de IA usando uma abordagem de aprendizado por
reforço. Em seu estudo, eles introduziram pela primeira vez uma rede de física
gráfica que pode extrair relações físicas entre objetos e prever seus
comportamentos subsequentes em um ambiente 3D. Posteriormente, eles integraram
essa rede com um modelo de aprendizagem de reforço profundo, introduzindo uma
técnica de normalização de recompensa intrínseca que encoraja um agente de IA a
explorar e identificar ações que melhorarão continuamente seu modelo de
intuição.

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bebês machine learning
Imagem: arxiv.org

Usando um motor de física 3D, os pesquisadores demonstraram
que sua rede de física gráfica pode inferir eficientemente as posições e
velocidades de diferentes objetos. Eles também descobriram que sua abordagem
permitiu que a rede de aprendizagem de reforço profundo melhorasse
continuamente seu modelo de intuição, encorajando-a a interagir com objetos unicamente
com base na motivação intrínseca.

bebês
Imagem: arxiv.org

Em uma série de avaliações, a nova técnica desenvolvida por essa equipe de pesquisadores alcançou uma precisão notável, com o agente de IA realizando um maior número de diferentes ações exploratórias. Futuramente, poderia informar o desenvolvimento de ferramentas de aprendizado de máquina que podem aprender com suas experiências passadas de maneira mais rápida e eficaz.

Fonte: Techxplore.

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Kamila Jessie

Doutoranda e mestre em Engenharia Hidráulica e Saneamento pela Universidade de São Paulo, é formada em Engenharia Ambiental e Sanitária.