Avanços em Inteligência Artificial: Um Modelo de Aprendizado Automático Mais Flexível
Uma equipe de cientistas da computação alcançou um avanço significativo no campo da inteligência artificial (IA). Eles desenvolveram um modelo de aprendizado automático mais ágil e flexível que poderia fornecer uma visão mais profunda de como esses programas processam a linguagem. Esse progresso poderia revolucionar a maneira como os motores de linguagem de IA são projetados e utilizados.
Entendendo os Modelos de Aprendizado Atuais e Suas Limitações
Os modelos de aprendizado atuais são baseados principalmente em redes neurais artificiais. Cada “neurônio” na rede é uma função matemática que recebe e envia sinais para outros neurônios através de várias camadas, realizando cálculos no processo. Embora o fluxo de informações inicial seja aleatório, ele é otimizado à medida que a rede se adapta aos dados de treinamento. No entanto, esses modelos apresentam limitações. O processo de treinamento requer uma grande quantidade de poder computacional e, se o modelo não funcionar adequadamente ou se as necessidades do usuário mudarem, é difícil adaptá-lo.
Uma Nova Abordagem para Aprendizado Automático
Para superar essas limitações, Mikel Artetxe e sua equipe criaram uma nova abordagem. Eles treinaram uma rede neural em um idioma, depois eliminaram seu conhecimento sobre os componentes básicos das palavras, conhecidos como tokens. Posteriormente, eles re-treinaram o modelo em um segundo idioma, preenchendo a camada de incorporação com novos tokens desse idioma. Apesar do modelo conter informações incompatíveis, o re-treinamento foi bem-sucedido e o modelo conseguiu aprender e processar o novo idioma.
Os pesquisadores concluíram que, enquanto a camada de incorporação armazenava informações específicas para as palavras usadas no idioma, os níveis mais profundos da rede armazenavam informações mais abstratas sobre os conceitos por trás dos idiomas humanos. Isso facilitou o aprendizado do segundo idioma pelo modelo.
«Vivemos no mesmo mundo. Conceitualizamos as mesmas coisas com diferentes palavras» em diferentes idiomas, explicou Yihong Chen, autor principal do estudo. Esta descoberta pode ter implicações significativas para o desenvolvimento da IA, pois sugere que os modelos de aprendizado de máquina podem ser mais flexíveis e adaptáveis do que se pensava anteriormente.
Sandra é especialista em marketing digital e experta em redes sociais. Ela completou uma pós-graduação em Comunicação e RP para marcas de moda no Idep Barcelona, além de outra em Marketing e reputação online: comunidades virtuais. Sandra está a par das últimas tendências e melhores práticas em redes sociais, e isso se reflete em seu trabalho diário, gerando um impacto positivo no mundo digital.
