A habilidade humana de executar tarefas com base em instruções verbais ou escritas, sem experiência prévia, e posteriormente descrevê-las para que outros possam reproduzi-las tem sido objeto de fascínio e investigação no campo da inteligência artificial (IA). Recentemente, pesquisadores da Universidade de Genebra, na Suíça, alcançaram avanços significativos nessa área, como relatado em um artigo publicado na revista Nature Neuroscience.
Este estudo reside na capacidade de uma rede neural artificial executar uma série de tarefas básicas e, em seguida, transmitir essas instruções para outra IA, que é capaz de replicá-las. Esta interação entre as inteligências artificiais, que podemos descrever como uma espécie de “conversa” entre elas, é inédita e promissora, especialmente para aplicações na área da robótica.
O neurocientista Alexandre Pouget, juntamente com seu colega Reidar Riveland, liderou a pesquisa. Eles empregaram um modelo de neurônios artificiais chamado S-Bert, treinado para compreender linguagem, e o conectaram a uma rede neural mais simples. O processo envolveu o treinamento da rede para simular áreas específicas do cérebro humano associadas à percepção e à produção linguística.
O estudo
Inicialmente, a área de Wernicke, responsável pela interpretação da linguagem, foi simulada, seguida pela área de Broca, envolvida na produção e articulação da fala. Após esse treinamento em laptops convencionais, instruções escritas em inglês foram transmitidas à inteligência artificial. Estas instruções incluíam tarefas como identificar a origem de estímulos e distinguir diferentes níveis de brilho.
Uma vez que as tarefas foram aprendidas, a rede neural foi capaz de descrevê-las para uma segunda rede, que conseguiu reproduzi-las com sucesso. Esta conquista marca a primeira vez que duas IA foram capazes de se comunicar linguisticamente de forma tão sofisticada.
Os pesquisadores expressam otimismo quanto às possíveis aplicações dessa tecnologia, especialmente no campo da robótica. A capacidade de máquinas conversarem entre si pode impulsionar o desenvolvimento de robôs humanoides mais inteligentes e interativos, capazes de compreender não apenas comandos humanos, mas também as instruções de outros robôs.
Embora a rede desenvolvida pelos pesquisadores seja relativamente pequena, abre portas para a criação de redes mais complexas que poderiam ser integradas em robôs mais avançados.
