Michael Robson - Paradigmas da Inteligência Artificial

O autor dá notícia de orientações no domínio da inteligência artificial que há muito foram defendidas por Edward Jaynes em Probability Theory, The Logic of Science. (AF)

---

O desenvolvimento da inteligência artificial poderia beneficiar de experiências em que as máquinas estivessem sujeitas aos mesmos erros de percepção dos bébés humanos. Por exemplo, os investigadores do University College London anunciaram recentemente a criação de um programa de computador que podia ser enganado por ilusões ópticas, abrindo a possibilidade de os robôs com aptidões semelhantes às do homem poderem, em consequência, sofrer das suas fragilidades. Os cientistas foram atraidos pela ideia de que os erros cometidos pelos humanos no desempenho de uma tarefa indiciam muitas vezes uma forte competência em outras tarefas. Logo, na elaboração de programas de inteligência artificial (AI) e, eventualmente, na construção de máquinas que mimetizem os humanos, esta permeabilidade ao erro cognitivo constitui uma etapa importante a considerar.

O comportamento inteligente exige que se alcance estabilidade - mediante a experiência passada - e flexibilidade, de modo a possibilitar uma guinada de direcção, caso seja necessário

comento Linda Smith da Universidade de Indiana. Pondo a questão de outra forma, a inteligência humana resulta de um equilíbrio entre a memória da experiência passada retendo-se a capacidade adaptação a condições mutáveis. Esta teoria baseia-se no erro A-não-B que os bébés cometem e neste momento os investigadores tentam dotar os computadores com programas capazes de agir segundo o mesmo paradigma. Os resultados do trabalho dos investigadores, apresentados à Conferência Europeia de Inteligência Artificial em Setembro, indicam que um robô com capacidade de aprendizagem sobre a experiência passada não apenas comete os mesmos erros que as crianças, mas também aprende a adaptar-se. Estes programas foram instalados em redes homeoestáticas (com condições de ambiente interno constante), aparentemente o melhor instrumento para conjugar estabilidade e flexibilidade nos robôs.

Fonte: Baby's errors are crucial first step for a smarter robot
publicado pelo NewScientistTech a 5 de Outubro de 2007.