IA modifica seu próprio “cérebro” para aumentar inteligência
Um estudo inovador revela que uma Inteligência Artificial (IA) desenvolveu a capacidade de melhorar seu desempenho ao diversificar sua rede neural.
Em um estudo publicado pela revista científica Scientific Reports, cientistas treinaram uma IA para analisar e modificar sua própria rede neural. A pergunta-chave era se essa IA optaria por manter neurônios semelhantes ou promoveria a diversidade entre eles. Surpreendentemente, em todos os casos, a IA escolheu a diversidade, indicando a importância dessa abordagem para o aprimoramento da inteligência artificial.
A lógica por trás da mudança neural
Para entender essa conquista, é fundamental compreender o funcionamento de uma rede neural artificial. Inspirada no cérebro humano, uma IA possui neurônios artificiais que trocam informações por meio de conexões de intensidade variável. Até agora, a maioria das redes neurais artificiais era composta por neurônios idênticos, com mudanças na quantidade e na intensidade das conexões.
A revolução na IA
Neste estudo, os pesquisadores deram à IA a habilidade de escolher o número, a forma e a força das conexões entre seus neurônios. Isso permitiu a criação de sub-redes com diferentes tipos de neurônios à medida que a IA aprendia.
William Ditto, professor de física na North Carolina State University, explicou: “Essencialmente, demos a ela o botão de controle de seu próprio cérebro. Para que ela possa resolver o problema, veja o resultado, e mudar o tipo e a mistura de neurônios artificiais até encontrar o mais vantajoso. É o meta-aprendizado da IA.”
Resultados extraordinários
Os resultados dos testes foram notáveis. A IA optou por modificar sua própria rede neural, resultando em uma maior diversidade de neurônios. Isso resultou em uma melhora significativa na precisão da IA à medida que a quantidade de neurônios e a diversidade aumentaram.
Enquanto uma IA padrão atinge uma precisão de 57% na identificação de números, a IA diversificada atingiu uma precisão impressionante de 70%. Em problemas mais complexos e caóticos, a IA diversificada superou dramaticamente seu desempenho em relação a uma IA convencional, sendo até 10 vezes mais precisa na resolução de problemas.
Essa inovação promete revolucionar o campo da inteligência artificial, abrindo portas para um avanço significativo na capacidade de solucionar problemas complexos de maneira mais eficiente e precisa.
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