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Quando a lógica não funciona, Intel quer adicionar intuição à inteligência artificial

Quando a lógica não funciona, Intel quer adicionar intuição à inteligência artificial

18/05/18

A Intel anunciou que está criando uma aliança de pesquisa estratégica que visa aumentar a inteligência artificial para o próximo nível. Os sistemas inteligentes não respondem exatamente às incertezas do mundo real e levam em conta dados ambíguos, diferentes, às vezes até contraditórios, de seus sensores.

O sistema lógico não deve assumir que seus sensores são 100% precisos, mas também é indesejável desativar suas informações. É necessário criar um sistema, pois esses dois componentes se comunicarão entre si e seguirão essas informações. A solução poderia ser adotada com computação probabilística (“cálculos de probabilidade”).

A primeira onda de inteligência artificial é baseada em regras lógicas e escritas. Ele é construído com base em percepções – varrendo a imagem usando uma rede neural convolucional e descobrindo se há algo interessante nela. Por exemplo, um veículo autônomo pode nos surpreender em alguns cenários inesperados, se um carro está vindo em nossa direção, automaticamente o condutor toma decisões pra evitar uma colisão, mas ai máquina pode ter problemas e não responder como esperado. É por isso que a Intel quer construir probabilidade e aprender inteligência artificial para prever eventos contextuais em sistemas lógicos e sensores. Não deve apenas analisar toda a imagem, mas também procurar o que não é, e o que resulta disso.

Os cientistas, no entanto, enfrentam dois desafios: como fazer cálculos de computador com probabilidade e como armazenar memórias ou cenários com probabilidade. É por isso que a Intel está aumentando sua pesquisa em cálculos de probabilidade e está começando a trabalhar com a comunidade acadêmica para descobrir como representar a probabilidade de escrever software e criar hardware de computador.

A computação probabilística é um elemento-chave para transformar os sistemas e aplicativos existentes de recursos avançados de computação para parceiros de entendimento inteligente e de tomada de decisão. Isso nos permitirá construir computadores capazes de entender, prever e tomar decisões. E esses avanços são essenciais para implantar aplicativos no mundo real – de casas inteligentes a cidades inteligentes.

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