{"id":1304,"date":"2019-03-27T15:05:20","date_gmt":"2019-03-27T15:05:20","guid":{"rendered":"http:\/\/gotodata.com.br\/site\/?p=1304"},"modified":"2019-03-27T15:05:20","modified_gmt":"2019-03-27T15:05:20","slug":"maquinas-pensam-como-humanos-ou-o-contrario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gotodata.com.br\/web\/maquinas-pensam-como-humanos-ou-o-contrario\/","title":{"rendered":"M\u00e1quinas pensam como humanos. Ou o contr\u00e1rio?"},"content":{"rendered":"

Experimento colocou humanos e m\u00e1quinas para identificar imagens e, curiosamente, os \u201cequ\u00edvocos\u201d foram semelhantes. <\/span><\/i><\/h3>\n

\"\"<\/a>Enquanto a intelig\u00eancia artificial (IA) deixa \u201cno chinelo\u201d os humanos quando o assunto \u00e9 fazer c\u00e1lculos complexos ou armazenar grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es e dados, <\/span>ainda temos vantagens sobre as m\u00e1quinas ao identificar imagens<\/span><\/a>, por exemplo.<\/span><\/p>\n

Apesar dos avan\u00e7os nos sistemas de IA \u2013 como \u00e9 o caso das \u201credes neurais\u201d \u2013 que j\u00e1 permitem o funcionamento de programas de reconhecimento facial, carros aut\u00f4nomos e mesmo aplica\u00e7\u00f5es em diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, a tecnologia ainda esbarra em erros aparentemente bobos para um olho humano.<\/span><\/p>\n

Altera\u00e7\u00f5es propositais em imagens podem confundir completamente a identifica\u00e7\u00e3o delas por um computador. Parece dado que a intelig\u00eancia artificial \u201cenxerga\u201d de forma diferente que as pessoas. Esse ponto fr\u00e1gil pode ser explorado por hackers e amea\u00e7ar a seguran\u00e7a de alguns sistemas e, portanto, \u00e9 objeto de estudos. <\/span><\/p>\n

Para aprofundar o assunto, um grupo de pesquisadores do Departamento de Ci\u00eancias Psicol\u00f3gicas e do C\u00e9rebro da Johns Hopkins’ University decidiu inverter o ponto de vista. Ser\u00e1 que os humanos n\u00e3o s\u00e3o capazes de pensar como as m\u00e1quinas?<\/span><\/p>\n

Para isso, em um conjunto de experimentos<\/a>, pessoas foram convidadas a avaliar imagens que j\u00e1 haviam enganado computadores e identific\u00e1-las com as mesmas op\u00e7\u00f5es de vocabul\u00e1rio \u2013 relativamente limitadas \u2013 das quais os dispositivos dispunham. No primeiro teste, deram a elas duas op\u00e7\u00f5es: a que havia sido escolhido pelo sistema e uma outra, aleat\u00f3ria. Em 75% das vezes os participantes escolheram o r\u00f3tulo dado pela m\u00e1quina. Quase todas elas (98%) responderam a maior parte das vezes de forma igual ao algoritmo de IA. <\/span><\/p>\n

Em outra tentativa, mais ousada, as op\u00e7\u00f5es apresentadas eram as duas primeiras escolhidas pelo computador, e outro resultado surpreendente se apresentou: 91% das escolhas humanas foram iguais \u00e0s dos sistemas. Quando submetidas \u00e0s mesmas 48 op\u00e7\u00f5es apresentadas ao algoritmo, a maior parte dos participantes optou por uma resposta coincidente \u2013 em valores acima das taxas de chance aleat\u00f3ria.<\/span><\/p>\n

A avalia\u00e7\u00e3o de mais de 1.800 pessoas durante os experimentos mostrou que talvez as m\u00e1quinas n\u00e3o estejam t\u00e3o equivocadas assim, dados os inputs dados por seus programadores. At\u00e9 nos equ\u00edvocos elas se parecem mais conosco do que imaginamos. <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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