quinta-feira, 7 de janeiro de 2016

SKYNET: Novo sistema do MIT consegue prever situações da mesma forma que humanos

Pesquisadores esperam ampliar o trabalho para cenários mais complexos, com um olho voltado para aplicações em robótica e inteligência artificial.


Computadores podem ser ensinados para entender muitas coisas sobre o mundo, mas quando isso diz respeito a prever sobre o que acontecerá quando dois objetos se colidem, bem não há nada que possa substituir a experiência do mundo real. Pelo menos, até então.

Pois é aí onde o sistema Galileu entra. Desenvolvido pelo Laboratório de Ciência de Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL, na sigla em inglês), o novo modelo computacional tem provado ser tão preciso como humanos ao prever como objetos do mundo real se movimentam e interagem.

E para quais fins isso poderia ser útil? A tecnologia poderia ajudar robôs a preverem eventos em situações de desastre e ajudar humanos a evitarem perigo.

Você aprendeu desde cedo como objetos físicos se interagem. É claro que no meio do caminho você pode ter sofrido algum ferimento e ganhado roxos como troféus. Entretanto, computadores não contam com esse benefício tátil em seu treinamento inicial.

Para compensar essa falta, os pesquisadores do CSAIL criaram o Galileu. O sistema consegue treinar a si mesmo e para isso ele usa uma combinação de vídeos do “mundo-real” e um motor físico 3D para inferir as propriedades físicas dos objetos e prever o resultado de uma variedade de eventos físicos.

Para treinar o modelo, os cientistas usaram uma série de 150 vídeos que descrevem eventos físicos que envolvem objetos feitos a partir de 15 materiais diferentes, incluindo papelão, espuma, metal e borracha.

Equipado com esse treinamento, o modelo poderia gerar uma série de dados de objetos e suas várias propriedades físicas.

Em uma outra etapa, os pesquisadores alimentaram o Galileu com um modelo de informação a partir do Bullet, um motor 3D frequentemente usado para criar efeitos especiais para filmes e videogames.

Segundo o MIT, ao tomar os elementos-chave de uma determinada cena e depois fisicamente simulá-lo para a frente no tempo, o Bullet serviu como uma ponte para "verificação da realidade" contra hipóteses do Galileu.

Finalmente, a equipe desenvolveu algoritmos de aprendizado profundo que permitem que o modelo ensine a si mesmo para melhorar suas previsões.

Galileu x Humanos

Para testar os poderes de previsão do Galileu, a equipe de cientistas o colocou contra seres humanos para prever uma série de simulações, uma delas pode ser vista em uma demonstração online.

Emu ma simulação, por exemplo, usuários veem primeiro uma colisão envolvendo uma rampa inclinada a 20°; depois é mostrado a eles o primeiro quadro de um vídeo com uma rampa de 10° e foi perguntado para prever se o objeto deslizaria ou não para debaixo da superfície.

“Curiosamente, tanto o modelo computacional quanto seres humanos que executaram esta tarefa disseram que o objeto movimentaria”, disse Ilker Yildirim, autor líder ao lado do estudante de PhD Jiajun Wu em um artigo descrevendo a pesquisa.

“Isso sugere que não apenas humanos e computadores cometem erros semelhantes, mas oferece uma evidência adicional de que o cenário da compreensão humana pode ser melhor descrito como simulação probabilística”.

Eventualmente, os pesquisadores esperam ampliar o trabalho para cenários mais complexos, com um olho voltado para aplicações em robótica e inteligência artificial.

“Imagine um robô que consegue rapidamente se adaptar a um evento físico extremo como um tornado ou um terremoto”, disse o coautor Joseph Lim. “Por fim, nosso objetivo é criar modelos flexíveis que consigam assistir humanos em contextos como esse, onde há uma incerteza significativa”.

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